Auditoría de optimizador para warehouse analítico de retail
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibirás acceso de solo lectura a una réplica del warehouse y la lista de las 12 consultas problemáticas con sus planes actuales. Para cada consulta: instrumenta con system.query_log y trace_log, identifica el cuello de botella (skip-index inadecuado, fan-out de JOIN, ordenamiento en disco), propón remediación (proyección materializada, índice de salto, reorder de JOIN o reescritura) y mide el delta. Documenta trade-offs de mantenimiento (costo de proyección, frecuencia de refresh). Entrega informe técnico de 18 páginas, scripts de remediación versionados y un cuaderno reproducible.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Auditar el optimizador de ClickHouse sobre 12 consultas problemáticas y entregar remediaciones que mejoren latencia y consumo de recursos sin degradar mantenimiento.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diagnosticar problemas de optimizador en motores columnar (ClickHouse)
- Diseñar proyecciones materializadas y skip-indexes con criterio de mantenimiento
- Cuantificar trade-offs entre latencia, costo de cloud y costo de refresh
- Producir documentación que el equipo pueda mantener post-consultoría
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero/a de Datos
Las personas data engineer que entienden internals del motor diseñan pipelines que no estresan el warehouse y mantienen latencia para dashboards.
Este proyecto afina
- data-warehousing
- materialized-views
- indexing