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数据库查询优化

目录

• 概览
• 适用场景
• 快速开始
• 参考指南
• 最佳实践

概览

缓慢的数据库查询是常见的性能瓶颈。通过索引、高效查询和缓存进行优化，可以显著提升应用性能。

适用场景

• 响应时间缓慢
• 数据库 CPU 使用率高
• 性能回退
• 部署新功能
• 定期维护

快速开始

最简可运行示例：

-- Analyze query performance

EXPLAIN ANALYZE
SELECT users.id, users.name, COUNT(orders.id) as order_count
FROM users
LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id
WHERE users.created_at > '2024-01-01'
GROUP BY users.id, users.name
ORDER BY order_count DESC;

-- Results show:
-- - Seq Scan (slow) vs Index Scan (fast)
-- - Rows: actual vs planned (high variance = bad)
-- - Execution time (milliseconds)

-- Key metrics:
-- - Sequential Scan: Full table read (slow)
-- - Index Scan: Uses index (fast)
-- - Nested Loop: Joins with loops
-- - Sort: In-memory or disk sort

参考指南

references/ 目录中的详细实现：

指南	内容
查询分析	查询分析
索引策略	索引策略
查询优化技术	查询优化技术
优化检查清单	优化检查清单

最佳实践

✅ 应该做

• 遵循既定的模式和约定
• 编写整洁、易维护的代码
• 添加适当的文档
• 部署前进行充分测试

❌ 不应该做

• 跳过测试或验证
• 忽略错误处理
• 将配置值硬编码