数据库性能提升秘籍：深入解析SQL查询优化技巧与最佳实践

SQL查询优化的那些事儿

说实话，第一次被DBA（数据库管理员）指着鼻子骂"你这SQL写得跟💩一样"的时候，我差点当场辞职，但后来发现，优化SQL真的是一门艺术，有时候改几个字，查询速度就能从10秒降到1秒，简直像变魔术一样！🔮

今天就来聊聊那些让我又爱又恨的SQL优化技巧，顺便分享几个踩过的坑（别学我）。

索引：不是越多越好，而是越准越好

刚入行那会儿，我觉得"索引=快"，于是疯狂建索引，结果数据库写入速度慢得像🐢爬，后来才知道，索引是双刃剑：

• 该建的：高频查询的WHERE条件、JOIN字段、ORDER BY/GROUP BY列
• 不该建的：低区分度字段（性别"）、频繁更新的列

案例：有次优化一个用户搜索功能，发现username字段没索引，加上后查询直接从2秒降到50ms，但后来又在created_at上乱加索引，导致插入数据慢了3倍……😅

EXPLAIN是你的好朋友

很多人写SQL从来不跑EXPLAIN，这就像闭着眼睛开车🚗——迟早出事。

• 重点看：type（最好到ref或const）、rows（扫描行数越少越好）、Extra（避免Using filesort或Using temporary）
• 血的教训：有次一个JOIN查询超慢，EXPLAIN显示全表扫描，原来是因为varchar字段和int字段比较，没走索引……🤦

别让数据库做数学题

见过最离谱的SQL是：

SELECT * FROM orders WHERE YEAR(create_time) = 2023;

这样写会让数据库逐行计算YEAR()，改成范围查询直接起飞🛫：

SELECT * FROM orders WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

LIMIT分页的隐藏陷阱

你以为LIMIT 10, 20很高效？其实数据库是先读取30行再丢掉前10行！📉

优化方案：

-- 普通分页（问题写法）
SELECT * FROM products LIMIT 10000, 20; -- 慢！
-- 用ID游标（假设id是自增主键）
SELECT * FROM products WHERE id > 10000 LIMIT 20; -- 快！

子查询 vs JOIN：看情况打架

网上总说"JOIN比子查询快"，但实际……不一定！

• JOIN适合：关联表有索引、数据量适中
• 子查询适合：外层结果集小，内层能用索引

真实案例：有个统计报表用子查询要8秒，改JOIN后变成2秒；但另一个场景反着改反而更慢了……（数据库优化玄学实锤）🔮

**6. 避免SELECT ***

我知道这很老套，但每次看到SELECT *还是会血压升高😤：

• 浪费网络带宽
• 可能触发回表查询（如果索引不覆盖所有字段）
• 未来表结构变更可能导致程序崩溃

建议：哪怕只多一个字段，也老老实实写列名！

批量操作：能一次就别N次

曾经见过代码循环执行100次INSERT，被DBA追杀到会议室……

反面教材：

for item in items:
    cursor.execute("INSERT INTO logs VALUES (...)")

正确姿势：

cursor.executemany("INSERT INTO logs VALUES (...)", items)

速度差10倍都是保守估计⚡

最后的小情绪

优化SQL最气人的是什么？是同一个写法在不同数据库表现不同！MySQL跑得飞起的查询，到Oracle就扑街；PG的CTE优化无敌，换到SQL Server可能就翻车……（所以我现在随身带降压药💊）

不过话说回来，每次调优成功看到那个绿色的"0.01s"时，成就感简直比喝完奶茶还爽🥤！

（完）