在现代应用程序里，数据库性能的好坏，会直接影响用户体验，也会直接影响系统效率。做好SQL调优工作，能够极大提升系统的响应能力。做好SQL调优工作，还能够极大提升系统的处理能力。接下来，我们要深入探讨SQL调优相关的事情。
SQL调优是啥
简单来讲，SQL调优就是运用各种办法去提升数据库查询性能，减少响应时间，降低资源消耗，它包含优化SQL语句、设计索引、调整数据库结构以及硬件配置等方面，在2023年，很多互联网公司因为完成了有效的SQL调优，系统响应速度提升了50%以上，用户流失率也大幅降低了。
理解执行计划
-- 查看 MySQL 中的执行计划
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;
-- 查看 PostgreSQL 中的执行计划
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30;
执行计划是数据库系统生成的查询执行策略，它能告知我们数据从数据库中检索的方式，不同数据库系统查看执行计划有特定命令，比如在MySQL里需用EXPLAIN，这如同连锁超市系统，通过查看执行计划优化查询，让某城市门店的订单查询速度从10秒降至2秒。
遵循优化原则
CREATE INDEX idx_user_name ON users (name);
要避免使用SELECT ，因为使用SELECT 会检索所有列，这会造成不必要的数据传输和处理，最终会影响查询性能。以电商客户信息查询为例，原本使用SELECT *时，数据传输慢，还占用资源，而改成指定列后，性能明显提升。
合理使用WHERE子句，它可以对结果集进行过滤，还能够限制返回数据的数量，从而避免全表扫描，最终提升查询效率。这就好比在图书馆依据分类去找书，这样就能更快地找到自己需要的。
-- 不推荐
SELECT * FROM users;
-- 推荐
SELECT id, name, email FROM users;
索引的设计与使用
索引能够加快数据检索的速度，这和书籍目录能够快速找到信息是一个道理，不过索引过多会对写操作的性能造成影响。有一家金融公司的系统，因为索引过多，致使新业务数据写入的速度变得很慢，在经过优化调整以后，写入速度提升了30%。在设计索引的时候，要根据业务查询的需求，挑选合适的列。
-- 只检索2023年内的订单
SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2024-01-01';
数据库配置与硬件优化
-- 不推荐
SELECT * FROM products WHERE YEAR(create_date) = 2023;
-- 推荐
SELECT * FROM products WHERE create_date >= '2023-01-01' AND create_date < '2024-01-01';
要合理设置缓存大小，其中，合理设置数据库缓存大小能提高查询效率。某社交平台将缓存大小调整到恰当程度后，热门动态的查询速度有了明显提升。
使用连接池，它可以减少数据库连接的开销，还能够提高并发性能，许多中小网站使用连接池后，在高访问时段的卡顿问题有了明显改善。
SELECT u.id, u.name, o.order_id
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id;
性能监控与持续调优
能够借助EXPLAIN等工具来分析SQL语句的执行计划，借此找出潜在问题。例如，有一个游戏公司，利用EXPLAIN发现某积分统计查询存在性能瓶颈，随后进行了优化。
SELECT age, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY age
HAVING COUNT(*) > 10;
定期进行监控，这很重要，还要进行调优，使用监控工具定期分析数据库性能，之后进行调优，这是保持高效运行的关键，一家在线教育平台这样做了，保障了用户在上课高峰时有流畅的体验。
在实际开发的时候，你遇到过哪些SQL调优方面的困难？欢迎通过评论来分享交流。要是觉得文章有帮助，可别忘了点赞和分享！
ANALYZE TABLE users;
UPDATE STATISTICS users;
发表回复