你在吃自助餐，一切看起来都很美味。但你不再拿起盘子拿走你需要的东西，而是开始从各个角落堆放食物，弄得一团糟，减慢了自己的速度。结果呢？你超负荷且效率低下。
这正是 SQL 查询未优化时会发生的情况！它们会加载不必要的数据，减慢一切速度，并在数据库中造成混乱。
但是不要害怕！就像学习如何在自助餐中调整自己的节奏一样，优化 SQL 查询 可以让事情顺利进行。让我们深入探讨如何使数据库性能比以往更快，并避免混乱！
保持精益：只选择您需要的
想象一下，您在一家商店购物，收银员问：“您想要商店里的所有商品，还是只需要您需要的东西？”听起来很荒谬，对吧？嗯，这就是当您在 SQL 中使用 " SELECT * " 时会发生的情况。您要求所有列，甚至是您不需要的列，这会导致性能下降。
代替：
SELECT * FROM Customers;
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使用：
SELECT CustomerName, Email FROM Customers;
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通过仅选择必要的列，您可以减少查询需要处理的数据。
像专业人士一样过滤：使用 WHERE 缩小搜索范围
将 WHERE 子句视为数据库的 GPS。它可以帮助您直接导航到您要查找的内容，而不是筛选所有内容。您的过滤器越具体，您的数据库要做的工作就越少。
示例：如果您只需要来自加利福尼亚州的客户，则不要通过所有人进行数据库搜索。
SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';
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这样，您就可以缩小搜索范围并加快搜索速度。
连接：天作之合（如果做得正确）
连接表是 SQL 中的常见任务，但低效的连接可能会将您的性能拖入慢车道。组合表时，请始终确保连接索引列，并在连接发生之前限制每个表处理的数据。
良好连接的示例：
SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
WHERE Customers.State = 'California';
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在本例中，我们将在 CustomerID 上连接 Orders 和 Customers 表，并使用 WHERE 子句来限制连接必须处理的行数。结果呢？查询速度更快。
索引：秘密的超级大国
数据库中的索引就像一本书的索引。您无需翻阅每一页来查找所需内容，只需跳到正确的位置即可。如果正确使用，索引可以帮助数据库更有效地定位行，从而显着提高查询性能。
如何使用索引：
在 WHERE 子句中经常使用的索引列。
当您使用 WHERE 子句过滤 SQL 中的数据时，数据库必须搜索行以查找匹配的数据。如果您在 WHERE 子句中使用的列上创建索引，数据库可以直接跳转到相关行，而不是扫描整个表。
*示例：* 假设您有一个客户表，并且您经常根据客户的状态搜索客户：
SELECT * FROM Customers;
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通过在 State 列上添加索引，您的查询可以执行得更快：
SELECT CustomerName, Email FROM Customers;
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现在，每次您按州过滤客户时，数据库都会使用此索引来加快搜索速度。
连接（ON 子句）中使用的索引列。
连接基于相关列组合来自多个表的数据，并且这些列可以从索引中受益。当使用 ON 子句连接表时，对 join 涉及的列建立索引可以显着提高性能。
示例：您有两个表：Orders 和 Customers，并且您经常根据 CustomerID 连接它们：
SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';
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在两个表中的 CustomerID 上创建索引可以使此连接更快：
SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
WHERE Customers.State = 'California';
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通过这样做，数据库不必对两个表执行全表扫描来匹配客户 ID。它可以使用索引快速找到匹配的行。
何时使用索引
对您经常搜索、筛选或排序的列使用索引（WHERE、ORDER BY）。
在连接操作中索引外键以提高性能。
请注意不要过度索引，因为太多索引会减慢 INSERT、UPDATE 和 DELETE 操作。
避免 N 1 查询问题：批量查询
我们来谈谈N 1查询问题——这是数据库版本的千刀万剐。当单个查询后跟多个其他查询（每个查询对应初始查询的每个结果）时，就会发生这种情况。这可能会导致数百或数千个额外查询！
不好的例子：
SELECT * FROM Customers WHERE State = 'California';
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这可能会导致数百个单独的查询。相反，批量查询以一次处理所有数据。
优化版本：
CREATE INDEX idx_state ON Customers(State);
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现在，您只运行一个查询，而不是数百个！
限制行数：分页和限制结果
如果您正在运行提取大量数据的查询，最好使用 LIMIT 或分页技术将其分成更小的块。想象一下，当您只需要前 10 个条目时，向数据库询问整个电话簿 — 听起来很疯狂，对吧？
有限制的示例：
SELECT * FROM Customers;
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此方法一次仅检索 10 条记录，从而防止您的系统一次因太多数据而阻塞。
了解执行计划
想知道您的数据库在运行查询时在想什么？使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE。 这些命令揭示查询的执行计划，向您展示数据库如何处理您的请求。这就像在引擎盖下窥视，看看哪里可以改进。
示例：
SELECT CustomerName, Email FROM Customers;
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如果您在结果中看到类似“全表扫描”的内容，则表明添加索引可以帮助加快速度。
保持数据库健康：定期维护
就像您的汽车需要更换机油一样，您的数据库也需要定期维护。使用 VACUUM（在 PostgreSQL 中）或 OPTIMIZE TABLE（在 MySQL 中）等命令，通过清除死行和重新组织数据来保持事物顺利运行。
示例：
SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';
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这可以保持数据库干净并防止碎片数据导致的速度下降。
结论
优化SQL查询并不一定令人头疼。通过注意要提取的数据、策略性地使用索引以及使用 EXPLAIN 等工具，您可以将查询调整为形状并加快数据库的性能。将您的数据库视为一个组织良好的厨房，在这里一切都很容易找到，并且不会浪费时间来搜索您需要的东西。相信我，您的数据库（和用户）会感谢您！
以上是如何优化 SQL 查询以获得更好的数据库性能？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
