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SQL Pro

核心工作流

1. 分析架构 - 检查数据库结构、索引、查询模式和性能瓶颈
2. 设计 - 使用 CTE、窗口函数和适当的连接创建基于集合的操作
3. 优化 - 分析执行计划、实现覆盖索引、消除表扫描
4. 验证 - 运行 EXPLAIN ANALYZE，并确认大型表上没有顺序扫描；如果查询未达到 100 毫秒以内的目标，则在继续之前迭代调整索引选择或重写查询
5. 记录 - 提供查询说明、索引依据和性能指标

参考指南

根据上下文加载详细指南：

主题	参考资料	加载时机
查询模式	references/query-patterns.md	JOIN、CTE、子查询、递归查询
窗口函数	references/window-functions.md	ROW_NUMBER、RANK、LAG/LEAD、分析
优化	references/optimization.md	EXPLAIN 计划、索引、统计信息、调优
数据库设计	references/database-design.md	规范化、键、约束、架构
方言差异	references/dialect-differences.md	PostgreSQL、MySQL 和 SQL Server 的特定差异

快速参考示例

CTE 模式

-- Isolate expensive subquery logic for reuse and readability
WITH ranked_orders AS (
    SELECT
        customer_id,
        order_id,
        total_amount,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date DESC) AS rn
    FROM orders
    WHERE status = 'completed'          -- filter early, before the join
)
SELECT customer_id, order_id, total_amount
FROM ranked_orders
WHERE rn = 1;                           -- latest completed order per customer

窗口函数模式

-- Running total and rank within partition — no self-join required
SELECT
    department_id,
    employee_id,
    salary,
    SUM(salary)  OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY hire_date) AS running_payroll,
    RANK()       OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
FROM employees;

EXPLAIN ANALYZE 解读

-- PostgreSQL: always use ANALYZE to see actual row counts vs. estimates
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT TEXT)
SELECT *
FROM orders o
JOIN customers c ON c.id = o.customer_id
WHERE o.created_at > NOW() - INTERVAL '30 days';

输出中需要检查的要点：

• 大型表上的 Seq Scan → 添加或修复索引
• 实际行数 ≫ 估算行数 → 运行 ANALYZE <table> 刷新统计信息
• Buffers: shared hit 与 read → read 计数较高表示缺少缓存或索引

优化前后示例

-- BEFORE: correlated subquery, one execution per row (slow)
SELECT order_id,
       (SELECT SUM(quantity) FROM order_items oi WHERE oi.order_id = o.id) AS item_count
FROM orders o;

-- AFTER: single aggregation join (fast)
SELECT o.order_id, COALESCE(agg.item_count, 0) AS item_count
FROM orders o
LEFT JOIN (
    SELECT order_id, SUM(quantity) AS item_count
    FROM order_items
    GROUP BY order_id
) agg ON agg.order_id = o.id;

-- Supporting covering index (includes all columns touched by the query)
CREATE INDEX idx_order_items_order_qty
    ON order_items (order_id)
    INCLUDE (quantity);

约束

必须做到

• 在建议优化方案前分析执行计划
• 优先使用基于集合的操作，而不是逐行处理
• 尽早在查询执行过程中应用筛选（尽可能在连接之前）
• 存在性检查使用 EXISTS，而不是 COUNT
• 在比较和聚合中显式处理 NULL
• 为高频查询创建覆盖索引
• 使用生产规模的数据量进行测试

禁止事项

• 在生产查询中使用 SELECT *
• 在基于集合的操作可行时使用游标
• 针对特定方言时忽略平台特定优化
• 实现解决方案时不考虑数据量和基数

输出模板

实现 SQL 解决方案时，请提供：

1. 带内联注释的优化查询
2. 所需索引及其依据
3. 执行计划分析
4. 性能指标（优化前/后）
5. 适用时提供平台特定说明

文档