你在吃自助餐，一切看起來都很美味。但你不再拿起盤子拿走你需要的東西，而是開始從各個角落堆放食物，弄得一團糟，減慢了自己的速度。結果呢？你超負荷且效率低。

這正是 SQL 查詢未最佳化時會發(fā)生的情況！它們會載入不必要的數(shù)據(jù)，減慢一切速度，並在資料庫中造成混亂。

但是不要害怕！就像學習如何在自助餐中調整自己的步調一樣，最佳化 SQL 查詢 可以讓事情順利進行。讓我們深入探討如何讓資料庫效能比以往更快，並避免混亂！

保持精益：只選擇您需要的

想像一下，您在一家商店購物，收銀員問：「您想要商店裡的所有商品，還是只需要您需要的東西？」聽起來很荒謬，對吧？嗯，這就是當您在 SQL 中使用 " SELECT * " 時會發(fā)生的情況。您要求所有列，甚至是您不需要的列，這會導致效能下降。

代替：

SELECT * FROM Customers;

使用：

SELECT CustomerName, Email FROM Customers;

僅選擇必要的列，您可以減少查詢需要處理的資料。

像專業(yè)人士一樣過濾：使用 WHERE 縮小搜尋範圍

將 WHERE 子句視為資料庫的 GPS。它可以幫助您直接導航到您要查找的內容，而不是篩選所有內容。您的過濾器越具體，您的資料庫要做的工作就越少。

範例：如果您只需要來自加州的客戶，請勿透過所有人進行資料庫搜尋。

SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';

這樣，您就可以縮小搜尋範圍並加快搜尋速度。

連結：天作之合（如果做得正確）

連線表是 SQL 中的常見任務，但低效的連線可能會將您的效能拖入慢車道。組合表時，請務必確保連接索引列，並在連接發(fā)生之前限制每個表處理的資料。

良好連線的範例：

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName 
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
WHERE Customers.State = 'California';

在本例中，我們將在 CustomerID 上連接 Orders 和 Customers 資料表，並使用 WHERE 子句來限制連接必須處理的行數(shù)。結果呢？查詢速度更快。

索引：秘密的超級大國

資料庫中的索引就像一本書的索引。您無需翻閱每一頁來尋找所需內容，只需跳到正確的位置即可。如果正確使用，索引可以幫助資料庫更有效地定位行，從而顯著提高查詢效能。

如何使用索引：

在 WHERE 子句中經常使用的索引列。

當您使用 WHERE 子句過濾 SQL 中的資料時，資料庫必須搜尋行以查找匹配的資料。如果您在 WHERE 子句中使用的列上建立索引，資料庫可以直接跳到相關行，而不是掃描整個表。

*範例：* 假設您有一個客戶表，並且您經常根據(jù)客戶的狀態(tài)搜尋客戶：

SELECT * FROM Customers;

透過在 State 列上新增索引，您的查詢可以執(zhí)行得更快：

SELECT CustomerName, Email FROM Customers;

現(xiàn)在，每次您按州過濾客戶時，資料庫都會使用此索引來加快搜尋速度。

連接（ON 子句）中使用的索引列。

連接基於相關列組合來自多個表的數(shù)據(jù)，並且這些列可以從索引中受益。當使用 ON 子句連接表時，對 join 涉及的列建立索引可以顯著提高效能。

範例：您有兩個表格：Orders 和 Customers，您經常根據(jù) CustomerID 連接它們：

SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';

在兩個表中的 CustomerID 上建立索引可以使此連接更快：

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName 
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
WHERE Customers.State = 'California';

透過這樣做，資料庫不必對兩個表執(zhí)行全表掃描來匹配客戶 ID。它可以使用索引快速找到匹配的行。

何時使用索引
對您經常搜尋、篩選或排序的欄位使用索引（WHERE、ORDER BY）。
在連接操作中索引外鍵以提高效能。
請注意不要過度索引，因為太多索引會減慢 INSERT、UPDATE 和 DELETE 操作。

避免 N 1 查詢問題：批次查詢

我們來談談N 1查詢問題－這是資料庫版本的千刀萬剮。當單一查詢後面跟著多個其他查詢（每個查詢對應初始查詢的每個結果）時，就會發(fā)生這種情況。這可能會導致數(shù)百或數(shù)千個額外查詢！

不好的例子：

SELECT * FROM Customers WHERE State = 'California';

這可能會導致數(shù)百個單獨的查詢。相反，批量查詢以一次處理所有資料。

最佳化版本：

CREATE INDEX idx_state ON Customers(State);

現(xiàn)在，您只執(zhí)行一個查詢，而不是數(shù)百個！

限制行數(shù)：分頁和限制結果

如果您正在執(zhí)行提取大量資料的查詢，最好使用 LIMIT 或分頁技術將其分成更小的區(qū)塊。想像一下，當您只需要前 10 個條目時，向資料庫詢問整個電話簿 — 聽起來很瘋狂，對吧？

有限制的範例：

SELECT * FROM Customers;

此方法一次只檢索 10 筆記錄，從而防止您的系統(tǒng)一次因太多資料而阻塞。

了解執(zhí)行計劃

想知道您的資料庫在執(zhí)行查詢時在想什麼？使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE。 這些命令揭示查詢的執(zhí)行計劃，向您展示資料庫如何處理您的請求。這就像在引擎蓋下窺視，看看哪裡可以改進。

範例：

SELECT CustomerName, Email FROM Customers;

如果您在結果中看到類似「全表掃描」的內容，則表示新增索引可以幫助加快速度。

保持資料庫健康：定期維護

就像您的汽車需要更換機油一樣，您的資料庫也需要定期維護。使用 VACUUM（在 PostgreSQL 中）或 OPTIMIZE TABLE（在 MySQL 中）等命令，透過清除死行和重新組織資料來保持事物順利運行。

範例：

SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';

這可以保持資料庫乾淨並防止碎片資料導致的速度下降。

結論

最佳化SQL查詢不一定會令人頭痛。透過注意要提取的資料、策略性地使用索引以及使用 EXPLAIN 等工具，您可以將查詢調整為形狀並加快資料庫的效能。將您的資料庫視為一個組織良好的廚房，在這裡一切都很容易找到，並且不會浪費時間來搜尋您需要的東西。相信我，您的資料庫（和用戶）會感謝您！

以上是如何優(yōu)化 SQL 查詢以獲得更好的資料庫效能？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！