[lang_hl=es,Español]Enlace permanente[/lang_hl] [lang_hl=en,English]Permalink[/lang_hl]

[lang_hl=es,Español]Cuando la CPU va al 100% en una base de datos, suele estar esperando a la RAM lenta. Un GROUP BY con una tabla hash gigante genera accesos fríos y frena todo. La solución es partir los datos en trozos pequeños para que las tablas intermedias quepan en la caché rápida del procesador. Así, aunque el chip haga más operaciones, evita esperas inútiles, reduce el uso de RAM y acelera la consulta. Más trabajo en CPU vale la pena para no depender de la memoria lenta. Pivot ya lo aplica y vuela.[/lang_hl] [lang_hl=en,English]CPUs often hit 100% just waiting on slow RAM. A naive GROUP BY using one giant hash table constantly misses the CPU cache, causing massive stalls. Splitting data into smaller partitions first keeps those hash tables tiny enough to fit in cache. This trades extra CPU instructions for way fewer slow RAM fetches, making queries run much faster. The Pivot database uses this exact trick to speed up GROUP BYs without touching disk.[/lang_hl]

[lang_hl=es,Español]05 de Noviembre de 2026[/lang_hl][lang_hl=en,English]November 05, 2026[/lang_hl]

 [lang_hl=es,Español]#cpus, [/lang_hl] [lang_hl=en,English]#cpus, [/lang_hl] [lang_hl=es,Español]#ram, [/lang_hl] [lang_hl=en,English]#ram, [/lang_hl] [lang_hl=es,Español]#memoria[/lang_hl] [lang_hl=en,English]#memory[/lang_hl]  [lang_hl=es,Español]Fuentes: [/lang_hl] [lang_hl=en,English]Sources: [/lang_hl]pivotlake.io

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