MySQL Query Optimization Skills — Development skill for Claude Code

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Skill de agente para diagnosticar y optimizar consultas MySQL/Aurora lentas **con evidencia** —`EXPLAIN ANALYZE`, `loops × rows`, páginas tocadas— en vez de con intuición, y para poner techo al costo cuando la consulta correcta es "recorrer todo el histórico".

SKILL.md                                 las reglas, con los números medidos y lo que NO funcionó
references/estrategias-completas.md      la guía larga de §A: planes reales y tablas de medición
references/saldo-acumulado-lectura.md    §B: diseño del saldo por período + delta, y cómo se lee
references/saldo-acumulado-escritura.md  §B: fecha de consolidación, backfill y job de cierre
references/saldo-acumulado-trampas.md    §B: las 10 trampas y las consultas de sanidad

Tres partes, en el orden en que se usan:

• §A Optimizar la query. Medir bien o no medir; leer el plan real; el filtro selectivo primero; ROW_NUMBER() para "el último valor por grupo"; STRAIGHT_JOIN + hint de índice para fijar la tabla conductora; el índice cubridor cuando bajar a la fila domina el costo; ventana acotada + rescate puntual.
• §B Saldo acumulado por período + delta. Para cuando el cálculo crece con los años de historia del cliente. Es un cambio de modelo de datos, con reglas invariantes, backfill e interruptor: no se empieza por ahí.
• §C Acotar cuánto tráfico baja a la base. La consulta rápida no salva a nadie si nadie acota cuántas veces se ejecuta: consultas con contexto que sí se cancelan en el servidor, timeouts en el DSN, rate limit y semáforo por tenant montados después de la caché, topes de limit, IN troceado y pools por tenant que se cierran.

Cada regla viene con la medición que la respalda y, cuando la hubo, con la vez que la regla contraria resultó cierta en otra consulta. Los ejemplos son de un ERP multi-tenant en producción, con los nombres cambiados por los genéricos (`documents`, `document_lines`, `period_balances`).

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