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Índices y Optimización

activities​

Filtros por tipo y estado​

{ "type": 1, "isActive": 1 }

Índice compuesto utilizado en consultas de listado de actividades. Optimiza la búsqueda de actividades por tipo (type) combinado con el estado de publicación (isActive). Cubre el caso de uso principal del módulo de actividades: obtener todas las actividades activas de un tipo específico.

Consulta beneficiada:

db.activities.find({ type: "game", isActive: true })

Filtro de soft-delete​

{ "deleted": 1 }

Índice unario para excluir registros eliminados lógicamente en todas las consultas del módulo. Al aplicar soft-delete en la colección, este índice evita escaneos completos al filtrar por deleted: false.

participants​

Lookup por usuario​

{ "userId": 1 }

Índice unario sobre la referencia al usuario. Optimiza las búsquedas de participantes por usuario, utilizadas al cargar el perfil de un estudiante, obtener sus cursos inscritos y calcular su progreso general.

Consulta beneficiada:

db.participants.find({ userId: ObjectId("...") })

Lookup por usuario y curso​

{ "userId": 1, "courseId": 1 }

Índice compuesto que cubre la relación única entre usuario y curso. Previene duplicados a nivel de aplicación y acelera las búsquedas de la inscripción específica de un usuario en un curso determinado.

Consulta beneficiada:

db.participants.find({ userId: ObjectId("..."), courseId: ObjectId("...") })

feedbacks​

Ordenamiento descendente por serial​

{ "serial": -1 }

Índice descendente sobre el campo serial. Optimiza las consultas que listan feedbacks ordenados del más reciente al más antiguo, utilizando el serial autoincremental como criterio de ordenación natural.

Consulta beneficiada:

db.feedbacks.find().sort({ serial: -1 })

Filtro de eliminados​

{ "deleted": 1 }

Índice unario para filtrar feedbacks no eliminados. Crucial para las pantallas de administración donde se listan exclusivamente los registros vigentes.

Consulta beneficiada:

db.feedbacks.find({ deleted: false })

activitycompletions​

Agregaciones de puntaje por participante​

{ "participantId": 1, "date": -1 }

Índice compuesto que soporta las consultas de agregación más pesadas del sistema. Optimiza el cálculo de puntaje acumulado por participante y la obtención del historial de completaciones ordenado por fecha descendente.

Consulta beneficiada (agregación de puntaje total):

db.activitycompletions.aggregate([
  { $match: { participantId: ObjectId("...") } },
  { $group: { _id: "$participantId", totalScore: { $sum: "$score" } } }
])

Consulta beneficiada (historial):

db.activitycompletions.find({ participantId: ObjectId("...") }).sort({ date: -1 })

Filtro de actividad específica​

{ "activityId": 1 }

Índice unario que acelera las consultas para obtener todas las completaciones de una actividad específica, utilizado en reportes de rendimiento por actividad.

users​

Búsqueda por email​

{ "email": 1 }

Índice único sobre el campo email para garantizar la unicidad del correo electrónico y acelerar el proceso de autenticación y búsqueda de usuarios.

Estrategias de optimización​

Soft-delete​

Todas las colecciones del sistema implementan soft-delete mediante un campo booleano deleted. Esta estrategia permite:

  • Recuperación de datos eliminados accidentalmente
  • Trazabilidad histórica sin pérdida de información
  • Sincronización diferida con réplicas o backups

Cada consulta de listado incluye el filtro { deleted: false }, respaldado por índices unarios en deleted para evitar collection scans.

Campos de auditoría​

Todas las colecciones incluyen los campos createdAt y updatedAt, actualizados automáticamente mediante hooks de Mongoose o triggers de aplicación. Estos campos permiten:

  • Ordenar registros por fecha de creación
  • Implementar expiración TTL en colecciones temporales
  • Auditar cambios y actividad del sistema

Serial único autoincremental​

Las colecciones emotions, feedbacks y users utilizan un campo serial numérico único. La estrategia de generación consiste en una colección auxiliar counters que mantiene contadores atómicos incrementales:

// Colección de contadores
db.counters.findOneAndUpdate(
  { collection: "feedbacks" },
  { $inc: { seq: 1 } },
  { returnDocument: "after", upsert: true }
)

Esto garantiza seriales secuenciales sin depender de ObjectId, facilitando la legibilidad en interfaces de usuario y exportaciones.

Referencias mediante ObjectId​

Todas las relaciones entre colecciones utilizan referencias por ObjectId en lugar de documentos embebidos. Esto mantiene la normalización de datos y evita los límites de tamaño de documento de MongoDB (16 MB). Las operaciones de lookup se resuelven mediante agregaciones o poblamiento en la capa de aplicación.

Recomendaciones adicionales​

EstrategiaDescripción
TTL IndexConsiderar un índice TTL sobre createdAt en colecciones temporales como notifications para expirar registros antiguos automáticamente
Partial IndexEn colecciones con alta cardinalidad de isActive, evaluar índices parciales: { isActive: { $eq: true } }
Covered QueriesRevisar consultas frecuentes para crear índices que cubran todos los campos del filtro y proyección, eliminando la necesidad de acceder al documento

Resumen de índices​

ColecciónÍndiceUso principal
activities{ type: 1, isActive: 1 }Filtro por tipo y estado
activities{ deleted: 1 }Soft-delete
participants{ userId: 1 }Lookup por usuario
participants{ userId: 1, courseId: 1 }Inscripción única usuario-curso
feedbacks{ serial: -1 }Orden descendente
feedbacks{ deleted: 1 }Filtro eliminados
activitycompletions{ participantId: 1, date: -1 }Agregaciones de puntaje
activitycompletions{ activityId: 1 }Reportes por actividad
users{ email: 1 }Autenticación única