【快看】DBA 大佬不会轻易告诉你的 9 大 SQL 优化技巧

大多数性能问题都源自数据库层面，如果你不知道其中的诀窍，就会错过巨大的性能提升。

无论你使用的是 PostgreSQL、MySQL 还是其他关系型数据库——这份指南揭示了 9 种真实的 SQL 优化技巧，这些技巧是SQL 专家们默默使用的（而我们其他人则在黑暗中调试延迟）。

让我们来揭露这些秘密。

🧠 1. 停止使用 SELECT * —— 它正在摧毁你的性能

每次你使用 SELECT *，你都在要求数据库获取每一列，即使是你不需要的那些列。

✅ 相反：

SELECT id, name, email FROM users;

你可以：

• 减少 I/O 操作
• 加快网络传输速度
• 避免不必要的大 BLOB（二进制大对象）获取

🏷️ 2. 聪明地使用索引 —— 而不是越多越好

索引就像魔法。但索引过多？纯粹是混乱。

🔍 精准索引：

• 仅 在 WHERE、JOIN 或 ORDER BY 中使用的列上创建索引。
• 避免对低基数字段（如布尔标志）进行索引。

额外提示：

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

🔥 小贴士：使用 EXPLAIN 查看索引是否真正被使用。

🧹 3. 清理未使用的索引

旧的、未使用的索引会增加写入开销，并减慢插入/更新的速度。

🧼 定期审计它们：

SELECT * FROM pg_stat_user_indexes WHERE idx_scan = 0;

删除那些没有帮助的索引。

💡 4. 写入时规范化，读取时反规范化

• 对于快速读取（API、仪表盘）：反规范化以减少连接操作。
• 对于快速写入和数据完整性：规范化到 3NF（第三范式）。

📦 在实际应用中，使用读取优化视图或物化表来平衡两者。

🏎️ 5. 使用批量操作，而不是数千条查询

一次插入 10,000 行？你在伤害数据库。

✅ 相反：

INSERT INTO orders (id, amount) VALUES
(1, 100),
(2, 200),
(3, 300);

🧠 额外提示：在 Spring Boot 中使用 JDBC 批量操作或 ORM 的 saveAll() 方法。

⏱️ 6. 在 ORM 中避免 N+1 查询（如 JPA 或 Hibernate）

这会迅速摧毁性能。

✅ 只在需要时启用延迟加载，并使用 JOIN FETCH 在单个查询中加载相关实体：

@Query("SELECT u FROM User u JOIN FETCH u.roles")
List<User> fetchUsersWithRoles();

🔥 7. 始终使用连接池

建立新的数据库连接是昂贵的。

使用连接池，例如 HikariCP（Spring Boot 的默认连接池）：

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20

在负载下，你的应用会立刻感觉更快。

🔍 8. 使用查询提示进行高级优化

查询提示可以让你告诉数据库规划器该怎么做——当它猜测错误时非常有用。

PostgreSQL：

SET enable_seqscan = off;

Hibernate：

@QueryHints(@QueryHint(name = "org.hibernate.cacheable", value = "true"))

谨慎使用这些提示，可以加速复杂查询。

📊 9. 像老鹰一样监控慢查询

在生产环境中启用慢查询日志。然后优化真正重要的部分。

MySQL 示例：

SET global slow_query_log = 'ON';

使用工具，如：

• pgBadger（Postgres）
• MySQL Enterprise Monitor
• APM（如 New Relic、Datadog）的查询洞察

🧠 额外提示：像查询规划器一样思考

使用 EXPLAIN 来了解数据库是如何处理查询的。学会：

• 阅读成本估算
• 发现全表扫描
• 比较索引路径与非索引路径

200 毫秒和 2 毫秒查询之间的区别？理解这个输出。

🏁 最后的话

这 9+ 条技巧并非理论——它们是经验丰富的 SQL 工程师使用的幕后诀窍，他们知道如何让数据库飞速运行。

所以，下次你的应用感觉慢时：

🚫 不要简单地增加硬件。 ✅ 像专业人士一样进行智能优化