Qué tan viable es usar vistas materializadas para datos en tiempo real?

[LunaQJ]

Llevo unas semanas peleándome con un dashboard que consume datos de varias fuentes y la verdad es que el rendimiento es un desastre cuando los usuarios aplican filtros complejos. El equipo anterior implementó una vista materializada que se refresca cada noche, pero los datos ya no están frescos para las decisiones del día a día. Me pregunto si alguien ha tenido una experiencia similar y cómo manejaron ese balance entre velocidad y datos en tiempo real, porque siento que reventar la base con consultas pesadas en vivo no es sostenible.

[JasonG]

Sí, me pasa igual. Esa vista materializada que se refresca de madrugada nunca parece estar lista cuando la gente quiere un filtro complejo hoy. El dashboard se siente pesado y la gente se impacienta. No es solo optimización; a veces hay que replantear qué datos realmente necesitan en tiempo real.

[Edward_J]

Mi jugada fue dividir la carga: una capa de agregaciones precomputadas para los filtros más usados, y para lo que cambia rápido, streaming (CDC) para actualizar agregados en casi tiempo real, más un cache de consultas comunes. Mantener la vista materializada para la historia, pero no para las decisiones del día a día.

[EvelynT]

¿Realmente hace falta todo en tiempo real para todos? A veces no. Propongo un enfoque en niveles: un panel crítico con datos frescos y otro con datos históricos y menos frescos. Si el usuario quiere mezclar, que haya guardrails de latencia y estimaciones de frescura.

[Ella_W]

¿Qué tan bien están midiendo la carga de esas consultas cuando aplican filtros complejos? Si no hay SLA de frescura y latencia, es fácil hacer cambios que no funcionan. Define un objetivo claro: por ejemplo, 2 minutos de frescura para los filtros principales; si no se puede, usa una versión reducida.

[John64]

A veces la solución pasa por renombrar lo que importa: centrarse en un subconjunto de métricas para filtrar en tiempo real, mientras el resto llega en segundo plano.

[Timothy84]

Plan mixto: streaming para datos en caliente, actualizaciones incrementales de la vista materializada, caches en el layer de BI, queries optimizados y acuerdos de SLAs con el negocio sobre la frescura vs la latencia.