Análisis Eventos - Sistema Tuxeria

Introducción a los Eventos del Sistema

Publicado: Noviembre 2023

El sistema Tuxeria implementa 3 eventos programados que ejecutan tareas de mantenimiento y análisis de forma automática y periódica. Estos eventos trabajan sobre las tablas auxiliares creadas previamente para optimización.

Características principales de los eventos:

Ejecución automática según programación definida
Mantenimiento de datos históricos y estadísticos
Identificación de patrones de comportamiento
Limpieza y organización de datos automatizada

Importante: Para que los eventos funcionen, debe estar activado el event scheduler:

SET GLOBAL event_scheduler = ON;

Evento 1: topclientes

Programación: Cada 1 minuto

Código completo:

DROP EVENT IF EXISTS topclientes;

DELIMITER //
CREATE EVENT topclientes
ON SCHEDULE EVERY 1 MINUTE
DO
BEGIN
    TRUNCATE TABLE top_clientes;

    INSERT INTO top_clientes (nombre, cant_pedidos, cant_pizzas)
    SELECT
        C.nombre,
        COUNT(DISTINCT P.num_pedido) AS Pedidos_Mes_Anterior,
        IFNULL(SUM(LP.unidades), 0) AS Unidades_Mes_Anterior
    FROM Cliente C
    LEFT JOIN Pedido P
        ON C.DNI = P.dni_cliente
        AND P.fechahora >= DATE_FORMAT(DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH), '%Y-%m-01')
        AND P.fechahora < DATE_FORMAT(CURDATE(), '%Y-%m-01')
    LEFT JOIN LineaPedido LP
        ON P.num_pedido = LP.num_pedido
    GROUP BY C.DNI, C.nombre
    HAVING Pedidos_Mes_Anterior >= 5 OR Unidades_Mes_Anterior >= 9
    ORDER BY Pedidos_Mes_Anterior DESC, C.nombre;
END //

Funcionamiento:

Frecuencia: Se ejecuta cada minuto (probablemente para testing, en producción sería mensual)
Objetivo: Identificar clientes VIP del mes anterior
Criterios: Clientes con 5+ pedidos O 9+ pizzas en el mes anterior

Lógica del filtro temporal:

P.fechahora >= DATE_FORMAT(DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH), '%Y-%m-01')
AND P.fechahora < DATE_FORMAT(CURDATE(), '%Y-%m-01')

Este filtro selecciona pedidos del mes completo anterior (ej: si hoy es 15/11, selecciona pedidos de octubre).

Ejemplo de datos generados:

nombre	cant_pedidos	cant_pizzas
Juan Pérez	7	12
María García	5	8
Carlos López	4	10

Carlos López aparece porque tiene 10 pizzas (cumple el segundo criterio).

Evento 2: clientesanti

Programación: Cada 10 minutos

Código completo (simplificado):

CREATE EVENT clientesanti
ON SCHEDULE EVERY 10 MINUTE
ON COMPLETION PRESERVE
ENABLE
DO
BEGIN
  -- Declaración de variables y cursor
  DECLARE c CURSOR FOR 
    SELECT c.*, p.fechahora
    FROM Cliente c
    JOIN Pedido p ON c.DNI = p.dni_cliente
    GROUP BY c.DNI
    HAVING TIMESTAMPDIFF(YEAR, MAX(p.fechahora), CURDATE()) >= 1;
  
  -- Lógica con cursor para procesar cada cliente
  -- ...
  
  TRUNCATE TABLE clientes_antiguos;
  -- Inserta clientes inactivos en la tabla de archivo
END //

Funcionamiento:

Frecuencia: Cada 10 minutos
Objetivo: Archivar clientes inactivos por más de 1 año
Técnica: Usa CURSOR para procesamiento fila por fila
ON COMPLETION PRESERVE: El evento no se elimina después de ejecutarse
ENABLE: El evento se crea activado

Lógica del cursor:

Selecciona clientes que han hecho al menos un pedido
Agrupa por DNI para obtener el último pedido de cada cliente
Filtra aquellos cuyo último pedido fue hace 1 año o más
Procesa cada resultado con un cursor

Condición clave:

TIMESTAMPDIFF(YEAR, MAX(p.fechahora), CURDATE()) >= 1

Esta condición calcula la diferencia en años entre la fecha del último pedido y la fecha actual.

Problema potencial:

El evento no considera clientes sin pedidos porque hace JOIN con la tabla Pedido. Un cliente registrado hace más de 1 año pero sin pedidos no sería archivado.

Evento 3: clientessinped

Programación: Cada 10 minutos

Código completo (simplificado):

CREATE EVENT clientessinped
ON SCHEDULE EVERY 10 MINUTE 
ON COMPLETION PRESERVE
ENABLE
DO
BEGIN
  -- Cursor para clientes nuevos sin pedidos
  DECLARE c CURSOR FOR
      SELECT *
      FROM Cliente
      WHERE TIMESTAMPDIFF(MONTH, fecha_alta, CURDATE()) >= 1
        AND ped_realizados = 0;
  
  -- Procesamiento con cursor
  -- ...
  
  TRUNCATE TABLE clientes_nuevossinped;
  -- Inserta clientes nuevos sin pedidos
END //

Funcionamiento:

Frecuencia: Cada 10 minutos
Objetivo: Identificar clientes registrados hace 1+ mes sin pedidos
Criterios:
1. Registrado hace 1 mes o más
2. Ningún pedido realizado (ped_realizados = 0)

Condiciones de filtrado:

TIMESTAMPDIFF(MONTH, fecha_alta, CURDATE()) >= 1
AND ped_realizados = 0

Esta lógica aprovecha el campo ped_realizados que mantienen los triggers, evitando un JOIN costoso con la tabla Pedido.

Propósito de negocio:

Identificar clientes potenciales que se registraron pero no completaron ninguna compra, útil para campañas de remarketing o seguimiento comercial.

Análisis Comparativo de Eventos

Resumen de funcionalidades:

Evento	Frecuencia	Tabla Destino	Propósito
topclientes	1 minuto	top_clientes	Identificar clientes VIP
clientesanti	10 minutos	clientes_antiguos	Archivar clientes inactivos
clientessinped	10 minutos	clientes_nuevossinped	Identificar leads no convertidos

Uso de Cursors vs Consultas Directas:

topclientes: Usa consulta directa (más eficiente para datos agregados)
clientesanti/clientessinped: Usan cursors (necesario para procesamiento fila por fila con lógica compleja)

Optimizaciones posibles:

topclientes: Cambiar frecuencia a mensual en producción
clientesanti: Reemplazar cursor con INSERT...SELECT directo
clientessinped: Ya está optimizado al usar ped_realizados

Versión optimizada de clientesanti:

-- Sin cursor, más eficiente
CREATE EVENT clientesanti_optimizado
ON SCHEDULE EVERY 1 DAY
DO
BEGIN
  TRUNCATE TABLE clientes_antiguos;
  
  INSERT INTO clientes_antiguos 
  SELECT c.*, MAX(p.fechahora) as ultimo_pedido
  FROM Cliente c
  JOIN Pedido p ON c.DNI = p.dni_cliente
  GROUP BY c.DNI, c.nombre, c.direccion, c.poblacion, 
           c.telefono, c.email, c.fecha_alta, 
           c.ped_realizados, c.pizzastotales
  HAVING TIMESTAMPDIFF(YEAR, MAX(p.fechahora), CURDATE()) >= 1;
END //

Integración con el Sistema Completo

Flujo de datos completo:

En tiempo real: Triggers actualizan contadores en Cliente y Pizza
Cada minuto: topclientes recalcula clientes VIP
Cada 10 minutos:
- clientesanti archiva inactivos
- clientessinped identifica leads fríos

Ventajas de esta arquitectura:

Separación de responsabilidades: Triggers para tiempo real, eventos para batch
Rendimiento: Cálculos pesados se hacen en horarios controlados
Históricos: Tablas auxiliares mantienen snapshots periódicos
Escalabilidad: Fácil ajustar frecuencias según necesidades

Casos de uso empresarial:

Marketing: Campañas para clientes VIP o recuperación de inactivos
Ventas: Seguimiento de leads no convertidos
Análisis: Tendencias mensuales de clientes más valiosos
Operaciones: Limpieza automatizada de base de datos

Conclusión

Los eventos programados en Tuxeria completan el ecosistema de automatización junto con los triggers:

Triggers vs Eventos:

Aspecto	Triggers	Eventos
Activación	Por operaciones DML	Por tiempo/cron
Frecuencia	En tiempo real	Periódica
Propósito	Mantener consistencia	Mantenimiento/análisis
Ejemplo	Actualizar contadores	Generar reportes

Recomendaciones para producción:

Ajustar frecuencias según necesidades reales (1 minuto es excesivo para topclientes)
Monitorizar ejecución de eventos en logs
Considerar backups antes de TRUNCATE en tablas críticas
Implementar manejo de errores en eventos

El sistema demuestra una arquitectura completa donde las alteraciones de tablas, triggers y eventos trabajan conjuntamente para crear un sistema autónomo y eficiente.