Cinco maneras de modelar datos polimórficos en bases de datos relacionales

2025-07-09
Cinco maneras de modelar datos polimórficos en bases de datos relacionales

Este artículo explora cinco enfoques para modelar datos polimórficos en bases de datos relacionales: tabla única, claves foráneas nulas, unión etiquetada, claves foráneas de hijo a padre y JSON. Cada método tiene sus ventajas y desventajas; por ejemplo, el enfoque de tabla única es simple pero puede ser lento, mientras que JSON es fácilmente extensible pero carece de validación de datos. El autor sugiere elegir el método que sea más fácil de leer, mantener y depurar, y evitar la optimización prematura.

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Descubrimientos Múltiples: El Caso de los Árboles Prolly

2025-07-01
Descubrimientos Múltiples: El Caso de los Árboles Prolly

Los árboles Prolly, una estructura de datos novedosa crucial para Dolt, no se inventaron una sola vez, sino al menos cuatro veces de forma independiente. Desde el proyecto bup de Avery Pennarun en 2009 (que precede incluso a Noms), hasta la creación del término por Noms en 2015, las 'Árboles de Búsqueda Merkle' de Inria en 2019 y los 'Árboles Merkle Definidos por Contenido' de la Universidad DePaul en 2020, la misma estructura de datos fundamental surgió repetidamente en diferentes contextos. Esto destaca el fenómeno común de los descubrimientos múltiples en la ciencia y subraya el papel de la demanda en la innovación tecnológica. Los autores, de DoltHub, discuten este fenómeno y sus implicaciones para la tecnología futura, utilizando su propia experiencia con los árboles Prolly como un estudio de caso.

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go-mysql-server de Dolt con Cinco Años: El Viaje de una Consulta

2025-04-27
go-mysql-server de Dolt con Cinco Años: El Viaje de una Consulta

Esta publicación reflexiona sobre cinco años de Dolt utilizando go-mysql-server, detallando el funcionamiento interno de su motor SQL. Se describe el recorrido de una consulta desde el análisis hasta la generación de resultados, abarcando análisis, enlace, simplificación del plan, exploración de uniones, optimización basada en costos y ejecución. Dolt emplea un analizador recursivo a la izquierda y programación dinámica de abajo hacia arriba para la optimización del plan de consulta, seleccionando la estrategia de ejecución óptima mediante un modelo de costos. La publicación también trata sobre la gestión de la memoria y las optimizaciones futuras, como la unificación de representaciones intermedias y la reducción de la rotación de memoria.

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Desarrollo

La sorprendente trampa de asignación de memoria en Go: Una historia de regresión del 30%

2025-04-21
La sorprendente trampa de asignación de memoria en Go: Una historia de regresión del 30%

Una refactorización aparentemente inofensiva en un proyecto Go provocó una regresión de rendimiento del 30%. El culpable fue el método `GetBytes` de la estructura `ImmutableValue`, que usaba un receptor de valor, causando una asignación de montón en cada llamada. Las asignaciones de montón son significativamente más costosas que las asignaciones de pila. La causa raíz fue que el análisis de escape del compilador Go era impreciso; no pudo reconocer que el receptor de valor no escaparía. Cambiar a un receptor de puntero solucionó el problema. Este caso destaca la importancia de comprender las decisiones de asignación de memoria del compilador Go y usar tipos de receptor apropiados para código Go de alto rendimiento.

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Desarrollo

Cursor: Editor de código con IA – Hype vs. Realidad

2025-03-29
Cursor: Editor de código con IA – Hype vs. Realidad

Un desarrollador de la base de datos Dolt probó el editor de código con IA, Cursor, para ver si cumplía con el bombo de 10 veces la productividad. Los intentos iniciales usando Cursor en una base de código grande fueron decepcionantes, y la depuración resultó engorrosa. Sin embargo, al crear un nuevo proyecto, Cursor sobresalió, generando un mod de Factorio en pocas horas. En un proyecto de trabajo, Cursor generó eficientemente la funcionalidad básica, pero requirió una refactorización significativa. El autor concluye que Cursor proporcionó un aumento de productividad de alrededor del 50%, muy por debajo de los 10x anunciados, citando limitaciones en el manejo de código complejo y en la comprensión de bases de código existentes.

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Desarrollo