大家好，SQL（结构化查询语言）可以帮助大家从数据库中收集数据，它是专为此而设计的，换句话说，它使用行和列来处理数据，让使用者能够使用SQL查询来操作数据库中的数据。

SQL查询

SQL查询是一系列指令，向数据库发出这些指令以从中收集信息；可以使用这些查询从数据库中收集和操作数据；通过使用它们可以创建报告，进行数据分析等；由于这些查询的形式和长度，执行时间可能会很长，特别是在处理大型数据表时。

SQL查询优化

SQL查询优化的目的是确保你有效地使用资源。通俗地说，它可以减少执行时间，节省成本并提高性能。这对于开发人员和数据分析师来说是一项重要的技能。不仅从数据库返回正确的数据很重要，了解如何有效地做到这一点也很重要。

应该始终问自己：“是否有更好的编写查询的方法？”

让我们更深入地探讨一下这些原因。

资源效率：未经过优化的SQL查询会消耗过多的系统资源，如CPU和内存。这可能会导致整体系统性能下降。优化SQL查询可以确保这些资源得到有效利用。这反过来会导致更好的性能和可扩展性。

减少执行时间：如果查询运行缓慢，这将对用户体验产生负面影响。或者如果有一个正在运行的应用程序，这会导致应用程序性能下降。优化查询可以帮助减少执行时间，提供更快的响应时间和更好的用户体验。

节省成本：优化查询可以减少支持数据库系统所需的硬件和基础设施。这可以在硬件、能源和维护成本方面节约成本。

SQL查询优化技术

这份流程图展示了在优化SQL查询时应遵循的建议步骤。我们将在示例中遵循相同的方法。值得注意的是，优化工具也可以帮助提高查询性能。因此，让我们从众所周知的SQL命令SELECT开始，探索这些技术。

• 使用指定字段的SELECT

当使用SELECT *时，它将返回表中所有行和所有列，与其扫描整个数据库，不如在SELECT之后使用特定字段。

在示例中，我们将使用特定的列名替换SELECT *。正如大家看到的那样，这将减少检索的数据量。因此，查询运行得更快，因为数据库必须获取并提供请求的列，而不是整个表的所有列。这可以在表包含大量列或大量数据行时最大限度地减轻数据库的I/O负担。

以下是优化之前的代码：

SELECT * FROM customer;

以下是输出结果：

 总查询运行时间为260毫秒，对此进行改进，为了展示这一点，本文将只选择3个不同列而不是选择全部，你也可以根据项目需要选择所需的列。以下是代码：

SELECT customer_id, 
       age, 
       country 
FROM customer;

以下是输出结果：

 正如你所看到的，通过定义我们要选择的字段，我们不会强制数据库扫描其所有数据，因此运行时间从260毫秒减少到79毫秒。想象一下，如果有数百万或数十亿行，或者有数百列，则会有很大的区别。

• 避免使用SELECT DISTINCT

SELECT DISTINCT用于返回指定列中的唯一值。为此，数据库引擎必须扫描整个表并删除重复的值。在许多情况下，使用类似GROUP BY的替代方法可以提高性能，因为可以减少处理的数据量。

以下是代码：

SELECT DISTINCT segment 
FROM customer;

以下是输出结果：

我们的代码检索了customer表中segment列的唯一值，数据库引擎必须处理表中的所有记录，识别重复值并仅返回唯一值。对于大型表格来说，这可能会耗费大量时间和资源。

在替代版本中，以下查询通过使用GROUP BY子句检索segment列中的唯一值。GROUP BY子句根据指定的列对记录进行分组，为每个组返回一条记录。

以下是代码：

SELECT segment
FROM customer
GROUP BY segment;

以下是输出结果：

在本例中，GROUP BY子句有效地根据segment列对记录进行分组，从而产生与SELECT DISTINCT查询相同的输出。

通过避免使用SELECT DISTINCT并改用GROUP BY，你可以优化SQL查询并将总查询时间从198毫秒减少到62毫秒，这是超过3倍的速度。

• 避免使用循环

循环可能会导致你的查询速度变慢，因为它们强制数据库一条一条地遍历记录。如果可能的话，使用内置操作和SQL函数，这些函数可以利用数据库引擎的优化并更有效地处理数据。

让我们来定义一个带有循环的自定义函数：

CREATE OR REPLACE FUNCTION sum_ages_with_loop() RETURNS TABLE (country_name TEXT, sum_age INTEGER) AS $$
DECLARE
    country_record RECORD;
    age_sum INTEGER;
BEGIN
    FOR country_record IN SELECT DISTINCT country FROM customer WHERE segment = 'Corporate'
    LOOP
        SELECT SUM(age) INTO age_sum FROM customer WHERE country = country_record.country AND segment = 'Corporate';
        country_name := country_record.country;
        sum_age := age_sum;
        RETURN NEXT;
    END LOOP;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

上面的代码使用基于循环的方法来计算“Corporate”客户段中每个国家的年龄总和，它首先检索不同国家的列表，然后使用循环迭代每个国家，计算该国家客户的年龄总和。这种方法可能会很慢和低效，因为它是逐行处理数据。

现在让我们运行这个函数：

SELECT * 
FROM sum_ages_with_loop()

以下是输出结果：

使用此方法的运行时间为198毫秒，让我们看一下优化后的SQL代码：

SELECT country, 
       SUM(age) AS sum_age
FROM customer
WHERE segment = 'Corporate'
GROUP BY country;

以下是输出结果：
 

通常情况下，使用单个SQL查询的优化版本表现更佳，因为它利用了数据库引擎的优化能力。

为了在我们的第一个代码中获得相同的结果，我们使用了PL/pgSQL函数中的循环，这通常比使用单个SQL查询慢且不够有效，并且迫使编写更多的代码行。