# Vías para acelerar consultas

## **Optimización de Consultas en Flux** <a href="#undefined" id="undefined"></a>

### **Comenzar Consultas con Pushdowns**

* **Pushdown Functions:** Son funciones que se ejecutan en el motor de almacenamiento antes de cargar datos en memoria. Ejemplos: `range()`, `filter()`, `group()`, `aggregateWindow()`, `count()`, `first()`, `last()`, `max()`, `min()`, `sum()`.
* Es fundamental iniciar las consultas con estas funciones para reducir la cantidad de datos procesados en memoria y acelerar la respuesta.

{% code title="Flux" overflow="wrap" %}

```
from(bucket: "ejemplo")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r.sensor == "abc123")
  |> group(columns: ["_field", "host"])
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: max)
  |> top(n: 10)
```

{% endcode %}

En este ejemplo, las primeras funciones son pushdowns y solo la última (`top`) se ejecuta en memoria.

#### **Evitar Ventanas Temporales Muy Cortas**

* Consultas con ventanas muy pequeñas (`aggregateWindow(every: 1s)`) generan muchas operaciones y pueden saturar la memoria y CPU. Usar ventanas más amplias cuando sea posible.

#### **Balancear Rango Temporal y Precisión**

* Consultar grandes periodos con alta precisión (por ejemplo, segundos durante meses) genera millones de puntos. Es mejor realizar *downsampling* y consultar datos agregados.

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### **Downsampling y Consultas automáticas (CQ, Task)** <a href="#undefined" id="undefined"></a>

#### **Downsampling**

* El *downsampling* consiste en almacenar datos agregados (por ejemplo, promedios cada 15 minutos) en vez de todos los datos en bruto, lo que acelera las consultas históricas y reduce el almacenamiento necesario.
* Se recomienda crear buckets específicos para datos agregados y definir tareas automáticas de downsampling.

#### **Continuous Queries(CQ 1.x) / Task (2.x)**

* Son consultas que se ejecutan automáticamente para calcular y almacenar datos agregados periódicamente.
* Ejemplo de Continuous Query en InfluxQL:

{% code title="sql" overflow="wrap" %}

```sql
CREATE CONTINUOUS QUERY cq_celsius_15m ON "HA_db"
BEGIN
  SELECT median(value) AS value
  INTO HA_db.twoyears."°C"
  FROM HA_db.autogen."°C"
  GROUP BY time(15m), entity_id
  FILL(previous)
END
```

{% endcode %}

Esto permite consultar históricos de manera mucho más eficiente.

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### **Monitorización y Diagnóstico de Consultas** <a href="#undefined" id="undefined"></a>

#### **Uso de InfluxQL Explain Analyze y Flux Profiler**

* `EXPLAIN ANALYZE` en InfluxQL ejecuta la consulta y devuelve un árbol con métricas de rendimiento.
* El paquete `profiler` permite medir el rendimiento de las consultas en Flux, identificando cuellos de botella y optimizando el flujo de operaciones.

{% code title="Flux" overflow="wrap" %}

```
import "profiler"
option profiler.enabledProfilers = ["query", "operator"]
// Consulta a perfilar
```

{% endcode %}

#### **Identificación de Consultas Lentas**

* Revisar los logs de InfluxDB para detectar consultas que superan los tiempos esperados.
* Utilizar herramientas de monitoreo externas (Datadog, Grafana, etc.) para visualizar el rendimiento y detectar anomalías.

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```
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```

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