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Visualizador de Plan de Ejecución SQL

· Última actualización：2026-06-18

Pega la salida de EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE (PostgreSQL/MySQL/SQLite) para renderizar un árbol de costos, marcar divergencias entre filas estimadas y reales, y sugerir índices

Detalles

Qué te ayuda a hacer esta herramienta

Esta herramienta analiza la salida real de EXPLAIN — no el texto estático de la consulta — y renderiza el plan de ejecución como un árbol indentado, coloreado por severidad.

Entradas soportadas (auto-detectadas o seleccionables):

  • PostgreSQL: JSON de EXPLAIN (FORMAT JSON, ANALYZE), o la salida TEXT indentada por defecto.
  • MySQL: salida de EXPLAIN FORMAT=JSON, o el EXPLAIN tabular clásico (id|select_type|table|type|key|rows|Extra).
  • SQLite: texto de EXPLAIN QUERY PLAN (SCAN/SEARCH … USING INDEX …).

Cada nodo muestra: tipo de nodo, relación, índice usado, coste/tiempo estimado, filas estimadas y, con EXPLAIN ANALYZE, filas y tiempos reales. Las divergencias de ≥10× entre filas estimadas y reales se marcan como puntos calientes de estadísticas.

Los diagnósticos cubren: sequential/full table scans en tablas grandes, divergencia de estadísticas (ANALYZE obsoleto), filesorts, tablas temporales, nested loops costosos, predicados no sargables (funciones sobre columnas indexadas), SELECT *, y ORDER BY sin LIMIT — cada uno con una sugerencia concreta de índice o reescritura (p. ej. "añade un índice en users(email)").

Consejo: para la salida más rica, ejecuta EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON) en PostgreSQL o EXPLAIN ANALYZE en MySQL para comparar estimaciones con la realidad.

Ejecución

Ejecutar esta herramienta

Completa el formulario, ejecuta la herramienta y revisa el resultado en un solo lugar.

Ejemplos

Ejemplos que encajan con esta herramienta

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Escrito por el equipo de Elysia Tools
Texto311
JSON107
SQL43
Query23
Coste14

Guía de uso de la herramienta

Conoce cuándo usar esta herramienta, qué admite y cómo la aplican los usuarios.

Datos clave

Categoría
Development
Tipos de entrada
textarea, select, number
Tipo de salida
html
Cobertura de ejemplos
4
API disponible
Sí

Resumen

El Visualizador de Plan de Ejecución SQL transforma la salida de texto o JSON de los comandos EXPLAIN y EXPLAIN ANALYZE de PostgreSQL, MySQL y SQLite en un árbol interactivo y estructurado. Esta herramienta identifica cuellos de botella de rendimiento, resalta discrepancias entre las filas estimadas y reales, y ofrece sugerencias automáticas de indexación para optimizar tus bases de datos.

Cuándo usarlo

  • Cuando una consulta SQL presenta lentitud en producción y necesitas identificar qué operaciones específicas consumen más tiempo o recursos.
  • Al comparar las estimaciones del planificador de la base de datos con los tiempos de ejecución reales para detectar estadísticas desactualizadas.
  • Para validar si una consulta está utilizando correctamente los índices existentes o si requiere la creación de nuevos índices.

Cómo funciona

  1. 1Pega el resultado en formato de texto o JSON de tu comando EXPLAIN o EXPLAIN ANALYZE en el campo de entrada.
  2. 2Selecciona el dialecto correspondiente (PostgreSQL, MySQL o SQLite) o permite que la herramienta lo detecte de forma automática.
  3. 3El analizador procesa la jerarquía del plan y genera un árbol visual interactivo coloreado según la severidad del costo.
  4. 4Revisa las alertas de divergencia de filas y las recomendaciones de índices sugeridas para optimizar la consulta.

Casos de uso

  • Optimización de consultas lentas mediante la identificación de escaneos de tabla completa (Seq Scan / Full Table Scan).
  • Diagnóstico de problemas de rendimiento causados por estadísticas obsoletas del planificador de la base de datos.
  • Diseño y validación de estrategias de indexación basadas en los nodos de unión y filtrado más costosos.

Ejemplos

1. Optimización de Seq Scan en PostgreSQL

Administrador de Bases de Datos

Contexto

Una consulta de búsqueda de usuarios por correo electrónico tarda varios segundos en completarse en una tabla con millones de registros.

Problema

Identificar por qué la base de datos realiza un escaneo secuencial en lugar de usar un índice.

Cómo usarlo

Pega la salida JSON de EXPLAIN (ANALYZE, FORMAT JSON) de la consulta en el visualizador.

Dialecto configurado en 'postgresql' y la salida JSON del plan pegada en el área de texto.

Resultado

El visualizador resalta el nodo de Seq Scan en rojo, advierte sobre la divergencia de estadísticas (95,000 filas reales frente a 1,000 estimadas) y sugiere crear un índice en la columna email.

2. Detección de Filesort en MySQL

Desarrollador Backend

Contexto

Una consulta con ordenamiento (ORDER BY) y paginación está consumiendo demasiada memoria en el servidor MySQL.

Problema

Determinar si el ordenamiento se realiza en memoria o disco debido a la falta de un índice compuesto adecuado.

Cómo usarlo

Preguntas frecuentes

¿Qué motores de bases de datos son compatibles?

Es compatible con PostgreSQL (JSON y texto), MySQL (JSON y formato tabular clásico) y SQLite (EXPLAIN QUERY PLAN).

¿Cómo detecta la herramienta las estadísticas desactualizadas?

Compara las filas estimadas por el planificador con las filas reales procesadas; si hay una divergencia de 10 veces o más, lo marca como un punto caliente.

¿Es obligatorio introducir la consulta SQL original?

No, es opcional. La herramienta analiza directamente la salida estructurada del comando EXPLAIN para generar el árbol y los diagnósticos.

¿Qué tipo de problemas de rendimiento puede diagnosticar?

Detecta escaneos secuenciales en tablas grandes, filesorts, tablas temporales, bucles anidados costosos y predicados no sargables.

¿Cómo obtengo la salida más detallada para el análisis?

Ejecuta EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON) en PostgreSQL o EXPLAIN ANALYZE en MySQL para incluir datos reales de ejecución.

Tema

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Auditor de dependencias de package.json

Audita un package.json en busca de higiene de dependencias y calidad de rangos de versión, y opcionalmente inspecciona el árbol transitivo desde package-lock.json o yarn.lock. Señala duplicados, comodines o pre-release, claves sin ordenar, metadatos ausentes y dependencias runtime/dev mal clasificadas.

Ejecuta EXPLAIN FORMAT=JSON seguido de la consulta en MySQL, copia el resultado JSON y pégalo en la herramienta.

Dialecto configurado en 'mysql' y el JSON de la salida del plan de ejecución pegado en el área de texto.

Resultado

La herramienta muestra un nodo de ordenamiento con la advertencia de 'filesort' y sugiere añadir un índice que cubra tanto el filtro WHERE como las columnas del ORDER BY.