如何让你的SQL运行得更快

如何让你的SQL运行得更快

优化SQL查询是每个开发者都需要面对的挑战。优化查询的好处不仅仅是减少数据库资源的占用，还能提高用户体验，减少查询结果的等待时间。下面是一些可以让你的SQL查询更快的技巧。

1. 索引优化

索引是最常用的优化技术之一。一个好的索引能够帮助查询语句更快的定位到数据，并节省整个查询过程的时间。在编写查询语句时，可以尝试使用索引优化器，让数据库自动选择最佳的索引。

假设有一张订单表orders，其中有一个字段为orderNumber，常用于查询某个订单：

SELECT * FROM orders WHERE orderNumber = '12345';

如果orderNumber没有索引，那么数据库需要扫描整张表来找到匹配的行。但如果为orderNumber添加索引，数据库只需要扫描索引即可找到匹配的行。

ALTER TABLE orders ADD INDEX (orderNumber);

1. 减少查询结果集大小

查询结果集越小，查询的速度就越快。可以从以下两个方面减少查询结果集大小：

• 只查询需要的字段：不必在查询中选择所有字段。只选取需要的字段，减小I/O负载。
• 使用LIMIT：LIMIT是一个非常有用的函数。它能够让查询返回前n条记录，并可以指定从第几条开始返回。

例如：

SELECT firstName, lastName FROM customers LIMIT 10;

1. 分割大查询

查询很大的表会导致较慢的查询速度。一种方法是将查询分成多个小查询。这些小查询可以使用LIMIT或时间范围等方式分离查询。

例如：

SELECT * FROM orders WHERE orderDate BETWEEN '2022-01-01' AND '2023-01-01' LIMIT 1000;
SELECT * FROM orders WHERE orderDate BETWEEN '2021-01-01' AND '2022-01-01' LIMIT 1000;
SELECT * FROM orders WHERE orderDate BETWEEN '2020-01-01' AND '2021-01-01' LIMIT 1000;

1. 使用缓存

使用缓存可以大大提高查询速度。如果查询结果不经常变化，可以使用缓存将查询结果存储在内存中，减少数据库交互的次数。

例如：

import functools
import time
import redis

#连接redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

def cache_dec(limit=None):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def warpper(*args):
            key = repr((func.__name__, args))
            result = r.get(key)
            if result is None:
                result = func(*args)
                r.set(key, result, limit)
            return result
        return warpper
    return decorator

#缓存get_customer
@cache_dec()
def get_customer(customerId):
    #在数据库中获取用户信息
    time.sleep(1)
    return {'id': customerId, 'name': 'customer %d' %customerId}

#第一次查询需要1s
assert get_customer(1) == {'id': 1, 'name': 'customer 1'}
assert get_customer(1) == {'id': 1, 'name': 'customer 1'}

#当被缓存后，之后的查询需要的时间极少