译者 | 布加迪

审校 | 重楼

所有数据角色都需要强大的招提数据库和SQL技能。在实践中，招提你通常会在一天的招提工作中查询超大的数据库表（含有成千上万行）。所以，招提SQL查询的招提性能成为决定应用程序整体性能的一个重要因素。

优化不佳的招提查询常常导致响应时间变慢、服务器负载加大以及用户体验差强人意。招提因此，招提理解和运用SQL查询优化技术显得必不可少。招提

本教程介绍了优化SQL查询的招提实用技巧。

准备工作：获取一个示例数据库表

你在为使用的招提任何数据库编写SQL查询时都可以使用以下技巧。但如果你希望使用一个示例数据库表来运行这些查询，招提可以使用这个Python脚本。招提

它连接到一个SQLite数据库：employees.db，招提创建一个employees表，招提并用10000条记录填充该表。如上所述，你总是可以创建自己的示例。

1. 不要使用SELECT *，改而选择特定的列

对于初学者来说，使用SELECT *从表中检索所有列很常见。如果你只需要几列（几乎总是这样），免费信息发布网那么这可能很低效。

因此，使用SELECT *可能导致过度的数据处理，当表有许多列或者你在处理庞大数据集时尤为如此。

不要这样：

复制SELECT * FROM employees;1.

而要这么做：

复制SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees;1.

只读取必要的列可以使查询更具可读性和可维护性。

2. 避免使用SELECT DISTINCT，改而使用GROUP BY

SELECT DISTINCT之所以开销很大，是由于它需要对结果进行排序和过滤以删除重复项。最好确保查询的数据在设计上是独特的，使用主键或独特的约束。

不要这样：

复制SELECT DISTINCT department FROM employees;1.

下面这个带有GROUP BY子句的查询更有帮助：

复制SELECT department FROM employees GROUP BY department;1.

GROUP BY可以更高效，特别是在适当索引的情况下（后面会讨论索引）。因此，在编写查询时，确保你在数据模型层面了解数据（不同的字段）。

3. 限制查询结果

通常你会查询有数千行的大型表，但并不总是需要处理所有行，也无法处理所有行。使用LIMIT子句（或等效子句）有助于减少返回的行数，云南idc服务商从而提升查询性能。

你可以将结果限制为15条记录：

复制SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees LIMIT 151.

使用LIMIT子句可以缩小结果集的大小，从而减少需要处理和传输的数据量。这对于在应用程序中为结果编页码也很有用。

4. 使用索引加快检索

索引允许数据库比扫描整个表更快地查找行，从而显著提高查询性能。它们对于WHERE、JOIN和ORDER BY子句中经常使用的列特别有用。

下面是针对“department”列创建的示例索引：

复制CREATE INDEX idx_employee_department ON employees(department);1.

你现在可以运行过滤 department 列的查询，并比较执行时间。使用索引后，你应该能够更快地看到使用结果。想了解有关创建索引和性能改进的更多信息，参阅《如何使用索引加速SQL查询（Python版）》。

如前所述，索引提高了对索引列进行过滤的查询的效率。但是创建太多的索引可能会成为一件坏事。这就引出了下一个技巧。

5. 谨慎使用索引

虽然索引提高了读取性能，但会降低写入性能：INSERT、UPDATE和DELETE查询，因为每次修改表时都必须更新索引。服务器托管根据你经常运行的查询类型来兼顾索引的数量和类型很重要。

几条可靠的规则：

只索引经常查询的列。避免对基数低的列（少数唯一值）进行过度索引。定期检查索引，并根据需要更新和删除索引。

总之，创建索引以加快对经常查询但很少更新的列的检索速度。这确保索引的好处压倒维护成本。

结语

优化SQL查询需要了解查询的特定需求和数据结构。

如果避免SELECT *、谨慎使用SELECT DISTINCT、限制查询结果、创建适当的索引以及注意索引方面的取舍，你就可以显著提升数据库操作的性能和效率。

祝查询愉快！

原文标题：5 Tips for Improving SQL Query Performance，作者：Bala Priya C