Mejores prácticas para la arquitectura QVD al migrar a Qlik Cloud

Última actualización: 14/10/2026

Qlik Cloud admite archivos grandes, y el almacenamiento nativo de DataFiles puede manejar archivos QVD grandes. Las consideraciones arquitectónicas difieren, sin embargo, al usar archivos grandes en Qlik Cloud en comparación con Qlik Sense Enterprise on Windows.

El rendimiento de carga de QVD difiere entre Qlik Sense Enterprise on Windows y Qlik Cloud:

• En Qlik Sense Enterprise on Windows, Qlik Engine lee el QVD directamente del almacenamiento en disco local. Cuando los archivos se almacenan en el servidor local, también hay una latencia mínima al cargar datos.

• En Qlik Cloud, Qlik Engine realiza una llamada de red para leer el contenido del archivo desde el almacenamiento de archivos web. Esto añade tiempo de carga de dos maneras. En primer lugar, la lectura desde el almacenamiento de archivos web a través de la red añade latencia de transferencia que las lecturas de disco local evitan. En segundo lugar, el cifrado necesario para las certificaciones de cumplimiento, como SOC 2/3 y HIPAA, añade una sobrecarga de procesamiento.

  Nota informativaPara más detalles sobre seguridad y cumplimiento, vea Confianza y seguridad en Qlik.

Al almacenar archivos QVD en Qlik Cloud, incluya el tiempo de lectura y escritura de archivos en su estrategia de recarga. Considere los siguientes enfoques al planificar su arquitectura QVD en Qlik Cloud:

• Mantener tamaños óptimos de QVD

• Optimizar operaciones de carga QVD

Para obtener más información sobre cómo trabajar con archivos QVD, consulte:

• Trabajar con archivos QVD

Mantener tamaños de QVD óptimos

Aunque Qlik Cloud puede manejar archivos grandes, mantenga sus archivos QVD lo suficientemente pequeños para cumplir con sus requisitos de rendimiento. No hay un tamaño objetivo fijo, así que valide el rendimiento como parte de su diseño de datos y optimice aún más para satisfacer sus necesidades. Los siguientes enfoques pueden ayudar a mantener sus archivos QVD dentro de rangos de tamaño óptimos para una carga oportuna.

Para obtener más información sobre cómo optimizar el rendimiento de las aplicaciones con grandes volúmenes de datos, consulte:

• Grandes volúmenes de datos

Segmentar sus datos

Reduzca el tamaño de los archivos individuales segmentando sus datos por dimensiones naturales como:

• Marco temporal: Segmente sus datos por marcos temporales, como años o meses. Por ejemplo, podrías dividir un QVD que contenga todos tus datos en dos QVDs:

  • Un QVD que contiene datos de los dos años más recientes.

  • Un QVD que contiene datos históricos de más de dos años.

• Categoría: Segmente sus datos por categorías lógicas, como:

  • Países o regiones.

  • Grupos de productos.

  • Departamentos.

  Por ejemplo, podrías dividir un QVD que contenga todos tus datos por país o por áreas administrativas de segundo nivel, como estados o provincias.

• Nivel de agregación: Agregue sus datos a un nivel superior para crear un conjunto de datos más pequeño. Por ejemplo:

  • Agrupar datos diarios en resúmenes mensuales.

  • Agrupar datos de clientes individuales en resúmenes regionales.

Reduce la cardinalidad de los datos

Reducir la cardinalidad de los datos en los archivos QVD mejora la compresión y reduce el tamaño del archivo QVD. Considere los siguientes enfoques:

• Redondeo: Redondee los valores numéricos de alta cardinalidad cuando tenga sentido analítico. Esto reduce el recuento de valores únicos, lo que lleva a conjuntos de datos más pequeños y un procesamiento más rápido de la tabla de símbolos.

• Dividir marcas de tiempo: Divide los campos de marca de tiempo en campos separados de Fecha y Hora. Esto reduce significativamente la cardinalidad y mejora la compresión.

• Optimización de campos de texto: Los campos de texto pueden tener una alta cardinalidad, especialmente los campos que contienen descripciones largas. Para optimizar sus archivos QVD, evite incluir estos campos de texto en varios archivos QVD. Muévelos a archivos QVD dedicados para mantener ligeros los archivos QVD de datos primarios. Si un único QVD de texto sigue sin ser eficiente, segmentarlo aún más.

Revisión de la estrategia de capa QVD

Los archivos QVD pueden crecer con el tiempo y es posible que ya no estén optimizados para sus casos de uso originales. Revise su estrategia de capas y determine si puede adoptar una estructura más granular. Usar más archivos más pequeños puede limitar el impacto de la carga de archivos.

Por ejemplo, dividir los datos de ventas en QVD por año puede acelerar los tiempos de recarga y permitir que las aplicaciones lean menos datos cuando solo necesitan puntos de datos de los años más recientes.

Para obtener más información sobre cómo crear y almacenar capas QVD, consulte:

• Cargando registros nuevos y actualizados con carga incremental

Optimizar operaciones de carga QVD

Al cargar datos de archivos QVD en Qlik Cloud, optimice sus operaciones de carga. Los siguientes enfoques pueden ayudar a reducir los tiempos de carga al leer archivos QVD.

Minimizar lecturas de almacenamiento

Evite cargar los mismos archivos QVD múltiples veces dentro de un único script de carga. Para reducir la sobrecarga, carga los datos una vez en una tabla temporal y reutilízalos mediante cargas RESIDENT.

Para obtener más información sobre la carga de datos y las tablas residentes, consulte:

• Carga de datos en Qlik Sense

Aprovechar cargas optimizadas

Para escenarios no optimizados, como cargas con cláusulas WHERE complejas o transformaciones de datos, considere cargar primero el QVD en su formato optimizado en una tabla temporal. A continuación, puede realizar las manipulaciones y el filtrado necesarios mediante una carga RESIDENTE en su tabla de destino final, desplazando la carga de procesamiento de la carga del QVD a la memoria del motor.

Para obtener más información sobre los modos de carga QVD optimizado y estándar, consulte:

• Archivos QVD

Soluciones alternativas de almacenamiento de archivos

Si la sobrecarga de gobernanza de almacenar sus QVD en Qlik Cloud causa problemas de rendimiento de lectura y escritura, considere probar soluciones de almacenamiento de archivos alternativas con opciones de nivel de seguridad configurables.

Para soluciones de almacenamiento de archivos compatibles con Qlik Cloud, consulte Qlik Web Storage Provider Connectors (solo en inglés). Para minimizar los problemas de latencia, asegúrese de que su solución de almacenamiento de archivos alternativa esté implementada lo más cerca posible de su inquilino de la región Qlik Cloud.

Para obtener más información sobre la gestión de archivos de datos, consulte:

• Administrar archivos de datos

• Administrar archivos de datos para administradores de espacios empresariales inquilinos y administradores de análisis.