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针对 Spring Boot 应用中常见的查询场景 (例如：分页查询、关联查询、聚合查询) 如何进行 SQL 优化？

news 来源：原创 2025/6/30 17:00:18

通用优化原则（适用于所有场景）：

  1. 索引是基础: 确保 WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY 涉及的关键列都有合适的索引（单列或联合索引）。
  2. 避免 SELECT *: 只查询业务需要的列，减少数据传输量和内存消耗。覆盖索引（索引包含所有查询所需列）是极佳的优化。
  3. EXPLAIN: 使用 EXPLAIN 分析查询计划来定位瓶颈。
  4. 数据类型: 使用最小、最合适的数据类型。
  5. 应用层缓存: 对于不经常变化的数据，优先考虑使用缓存（如 Redis, Caffeine）。

场景一：分页查询 (Pagination Queries)

分页查询在 Web 应用中极其常见（如商品列表、用户列表、订单列表）。当数据量变大时，深分页（查询靠后的页码）可能成为性能瓶颈。

  • 典型 SQL 模式 (MySQL):

    SELECT col1, col2, ...
FROM your_table
WHERE filter_conditions -- 可选的过滤条件
ORDER BY sort_column [ASC|DESC]
LIMIT offset, count; -- offset 是起始行的偏移量，count 是每页数量

  • 常见性能问题:

    • 深分页下的 OFFSET 问题: LIMIT offset, count 在 offset 很大时，MySQL 需要扫描 offset + count 行，然后丢弃前面的 offset 行。例如 LIMIT 100000, 10 需要扫描 100010 行，非常低效。
    • ORDER BY 性能: 如果 ORDER BY 的列没有合适的索引，会导致 Using filesort。
    • WHERE 条件性能: 如果过滤条件没有索引，会导致全表扫描。

  • 优化策略:

    1. 为 ORDER BY 列和 WHERE 列创建联合索引:

      • 这是最重要的优化。索引应尽量覆盖 WHERE 条件和 ORDER BY 列。
      • 示例: 对于 WHERE status = ? ORDER BY created_at DESC LIMIT ?, ?，创建索引 INDEX idx_status_created (status, created_at)。
      • 理想情况下，索引能让 MySQL 直接按顺序读取所需数据，避免 filesort 和扫描过多行。

    2. 避免深分页 - 使用“延迟关联”(Deferred Join) 或 “书签”(Seek Method / Keyset Pagination):

      • 延迟关联 (Deferred Join):

        • 原理: 先通过索引快速定位到目标页的主键（id），再用这些主键去关联（JOIN）原表获取完整数据。这样可以避免在扫描大量数据行时携带过多非索引列。
        • 示例:
          SELECT t1.col1, t1.col2, ...
FROM your_table t1
INNER JOIN (SELECT idFROM your_tableWHERE filter_conditions -- 与外层查询相同的过滤条件ORDER BY sort_column [ASC|DESC]LIMIT offset, count
) t2 ON t1.id = t2.id;
        • 前提: 需要 WHERE 和 ORDER BY 列上有相应的索引。

      • 书签/Seek Method/Keyset Pagination (推荐，更优):

        • 原理: 不使用 OFFSET，而是记录上一页最后一条记录的排序键值（和唯一键，如 id），下一页查询时基于这个值进行过滤。
        • 示例 (假设按 created_at 降序，id 是主键):
          -- 查询第一页
SELECT col1, col2, ..., created_at, id
FROM your_table
WHERE filter_conditions
ORDER BY created_at DESC, id DESC -- 加上唯一键保证排序稳定
LIMIT count;-- 查询下一页 (假设上一页最后一条记录是 created_at=T, id=I)
SELECT col1, col2, ..., created_at, id
FROM your_table
WHERE filter_conditionsAND (created_at < T OR (created_at = T AND id < I)) -- 关键过滤条件
ORDER BY created_at DESC, id DESC
LIMIT count;
        • 优点: 无论查询多少页，每次查询的性能都相对稳定，因为它总是从一个已知点开始扫描 count 行。
        • 缺点: 实现稍复杂（需要传递上一页的边界值），不支持直接跳页（只能上一页/下一页），对排序条件有要求（需要稳定且有索引）。
        • Spring Boot 实现: 可以通过封装 Pageable 或自定义查询方法实现。

    3. 限制最大页码: 在产品层面限制用户能访问的最大页码，避免极端的深分页查询。

    4. 考虑覆盖索引: 如果 SELECT 的列都能包含在 WHERE 和 ORDER BY 的联合索引中，性能会非常好。

场景二：关联查询 (JOIN Queries)

当需要从多个关联表中获取数据时，JOIN 查询是必需的。

  • 典型 SQL 模式:

    SELECT t1.col_a, t2.col_b, ...
FROM table1 t1
INNER JOIN table2 t2 ON t1.foreign_key = t2.primary_key
LEFT JOIN table3 t3 ON t1.another_key = t3.some_key
WHERE t1.filter_col = ? AND t3.status = ?
ORDER BY t1.sort_col;

  • 常见性能问题:

    • 连接列上缺少索引: 这是 JOIN 性能差的最常见原因。MySQL 可能需要进行嵌套循环连接（Nested Loop Join）的低效变种，或者使用哈希连接（Hash Join, MySQL 8.0+ 支持更好）但仍需扫描。
    • 连接列数据类型不匹配: 即使有索引，类型不匹配也可能导致索引失效。
    • 连接了过多的表: 查询过于复杂。
    • WHERE/ORDER BY 条件涉及的列无索引: 即使 JOIN 本身快，后续过滤和排序也可能慢。
    • 应用层的 N+1 查询: 这是反模式，应用层逻辑导致多次单独查询而非一次 JOIN。

  • 优化策略:

    1. 为所有 JOIN 的连接列创建索引:

      • 外键列必须有索引。
      • 被引用表（通常是主键）的列通常已有主键索引。
      • 确保连接列的数据类型完全一致。

    2. 为 WHERE、ORDER BY、GROUP BY 中涉及的跨表列创建合适的索引:

      • 如果过滤条件或排序涉及 JOIN 后的表，确保这些列也有索引。
      • 考虑联合索引覆盖多个条件。

    3. 选择合适的 JOIN 类型 (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN):

      • INNER JOIN 通常更快，因为它只返回匹配的行。
      • LEFT JOIN 需要保留左表所有行，如果右表很大且匹配行少，可能会慢。确保右表的连接列和过滤列有索引。

    4. 小表驱动大表 (驱动表选择):

      • MySQL 优化器通常会尝试选择最优的 JOIN 顺序。在外层循环（驱动表）中使用行数较少的表（经过 WHERE 过滤后），可以减少内层循环的次数。
      • 可以使用 STRAIGHT_JOIN 强制指定 JOIN 顺序。

    5. 冗余数据/反范式化 (谨慎使用):

      • 如果某个 JOIN 非常频繁且是性能瓶颈，而关联的数据变化很少，可以考虑将少量常用字段冗余到主表中，避免 JOIN。

    6. 拆分复杂 JOIN:

      • 将一个复杂的 JOIN 查询拆分成多个简单的查询，在应用层进行数据组装。这会增加网络开销，但可以降低数据库压力，提高并发性。

    7. Spring Boot/JPA 层面:

      • 避免 N+1 查询: 使用 JOIN FETCH 或 @EntityGraph 在一次查询中加载所需的关联数据。
      • 谨慎使用 Eager Fetching: 默认使用 LAZY，按需加载。

场景三：聚合查询 (Aggregation Queries)

聚合查询用于计算汇总数据，如总数、平均值、最大/最小值等。

  • 典型 SQL 模式:

    SELECT group_key, COUNT(*), SUM(amount), AVG(score)
FROM your_table
WHERE filter_conditions
GROUP BY group_key
HAVING condition_on_aggregate -- 可选的聚合后过滤
ORDER BY aggregate_result DESC; -- 可选的按聚合结果排序

  • 常见性能问题:

    • GROUP BY / HAVING / ORDER BY 效率低: 如果没有合适的索引，MySQL 可能需要扫描大量数据，并创建临时表 (Using temporary) 和进行文件排序 (Using filesort) 来完成分组和排序。
    • 全表扫描: 如果 WHERE 条件没有索引。
    • 计算量大: 对非常大的数据集进行聚合计算本身就很耗时。

  • 优化策略:

    1. 为 GROUP BY 列和 WHERE 列创建联合索引:

      • 索引应包含 WHERE 条件列和 GROUP BY 列。这有助于快速定位到需要聚合的数据分组。
      • 示例: WHERE status = ? GROUP BY category_id，创建 INDEX idx_status_category (status, category_id)。
      • 如果索引顺序与 GROUP BY 列顺序一致，可以避免创建临时表（索引扫描直接完成分组）。

    2. 为 ORDER BY 聚合结果创建索引不可行，但可以优化 GROUP BY 过程:

      • 如果 ORDER BY 是基于 GROUP BY 的列，那么优化 GROUP BY 的索引同样有效。
      • 如果 ORDER BY 是基于聚合函数结果（如 ORDER BY COUNT(*)），无法直接创建索引。此时减少需要排序的数据量是关键。

    3. 覆盖索引: 如果索引能包含 WHERE, GROUP BY 以及聚合函数涉及的列（例如 COUNT(indexed_col), SUM(indexed_col)），MySQL 只需扫描索引即可完成聚合（Using index for group-by）。

    4. 预计算/汇总表 (Summary Tables):

      • 原理: 对于需要频繁查询且计算复杂的聚合结果（尤其是报表类），可以创建一个单独的汇总表，通过定时任务或触发器（谨慎使用）定期或实时的将聚合结果计算好并存入该表。查询时直接查询汇总表。
      • 优点: 将计算压力分散到写入或后台任务，查询性能高。
      • 缺点: 存在数据延迟（如果非实时更新），需要维护额外的表和更新逻辑。

    5. 在应用层进行部分聚合 (谨慎):

      • 如果数据库聚合压力过大，可以将部分聚合逻辑移到应用层。例如，查询明细数据（可能需要分页），然后在应用内存中进行聚合。

    6. 使用近似聚合算法 (如果业务允许): 对于超大规模数据的 COUNT(DISTINCT ...) 等操作，MySQL 的 HyperLogLog (HLL) 函数可以提供近似结果，速度会快很多。

总结:

针对 Spring Boot 应用中的常见查询场景进行 SQL 优化：

  • 分页查询: 核心是优化 ORDER BY 和 WHERE 的索引，并使用 Seek Method (Keyset Pagination) 避免深分页的 OFFSET 问题。
  • 关联查询: 核心是为所有连接列和过滤列创建索引，确保数据类型一致。在应用层避免 N+1 问题。
  • 聚合查询: 核心是优化 GROUP BY 和 WHERE 的索引，尽量利用索引完成分组，考虑汇总表作为终极手段。

结合 EXPLAIN 分析查询计划，并使用监控工具验证优化效果。创建索引是基础，但有时也需要我们结合 SQL 、缓存、甚至架构调整来达到最佳性能。

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编程日记 2025/6/29 9:35:39

几种查看PyTorch、cuda 和 Python 版本方法

在检查 PyTorch、cuda 和 Python 版本时&#xff0c;除了直接使用 torch.__version__ 和 sys.version&#xff0c;我们还可以通过其他方式实现相同的功能 方法 1&#xff1a;直接访问属性&#xff08;原始代码&#xff09; import torch import sysprint("PyTorch Versi…...

编程日记 2025/6/29 11:46:21

如何实现跟踪+分割的高效协同？SiamMask中的多任务损失设计

如何实现跟踪分割的高效协同&#xff1f;SiamMask中的多任务损失设计 一、引言二、三大分支损失函数详解2.1 分类分支损失2.2 回归分支损失2.3 Mask分支损失 三、损失加权策略与系数选择3.1 常见超参数设定3.2 动态权重&#xff08;可选&#xff09; 四、训练实践&#xff1a;平…...

编程日记 2025/6/29 9:17:25

MODBUS转EtherNetIP边缘计算网关配置优化：Logix5000与ATV340高效数据同步与抗干扰方案

一、行业背景 智能制造是当前工业发展的趋势&#xff0c;智能工厂通过集成各种自动化设备和信息技术&#xff0c;实现生产过程的智能化、自动化和高效化。在某智能工厂中&#xff0c;存在大量采用ModbusTCP协议的设备&#xff0c;如智能传感器、变频器等&#xff0c;而工厂的主…...

编程日记 2025/6/29 9:17:19

从代码学习深度学习 - 图像增广 PyTorch 版

文章目录 前言一、图像增广的基本概念二、PyTorch中的图像增广实现三、数据加载与处理四、模型训练与评估五、实验设置与执行六、实验结果与分析七、讨论总结前言 在深度学习中，数据是关键。尤其是在计算机视觉任务中，高质量且丰富多样的数据对模型性能有着决定性的影响。然…...

编程日记 2025/6/29 9:17:18

从机械应答到智能对话：大模型为呼叫注入智慧新动能

引言 在当今竞争激烈的商业环境中&#xff0c;高效和有效的客户沟通对于企业的成功至关重要。智能外呼系统已成为企业与潜在客户和现有客户互动的重要工具。最近&#xff0c;大模型&#xff08;如大型语言模型或 LLMs&#xff09;的出现为这些系统带来了显著的提升&#xff0c…...

编程日记 2025/6/29 11:36:38

深入浅出 Python 协程：从异步基础到开发测试工具的实践指南

Python 的异步编程近年来越来越受欢迎&#xff0c;尤其在需要同时处理大量 I/O 请求的场景中&#xff0c;它展现了出色的性能。而协程是异步编程的核心&#xff0c;也是开发高效异步测试工具的关键技术。 这篇文章将用通俗的语言带你快速入门 Python 协程&#xff0c;结合实际…...

编程日记 2025/6/29 12:26:11

算法之分支定界

分支定界 分支定界概述核心思想与步骤常见变体复杂度分析案例分析1. 0-1背包问题2. 最短路径问题&#xff08;分支定界法&#xff09;3. 旅行商问题&#xff08;TSP&#xff09; 分支定界 概述 分支定界&#xff08;Branch and Bound&#xff09;是一种用于解决组合优化问题的…...

编程日记 2025/6/29 12:01:45

Hugging Face上面找开源的embedding模型

问题 想找一个支持中文的embedding模型&#xff08;把一段文本转化成多维度的向量&#xff09;。Hugging Face平台上面共享了很多开源模型&#xff0c;算是这年头&#xff08;2025年&#xff09;&#xff0c;大家都把自己开源模式都往上放的地方了吧。现在去这个平台上面找一个…...

编程日记 2025/6/29 12:11:22

docker部署Jenkins工具

环境准备 1.当前安装在Windows系统下的Docker-Desktop 下载地址&#xff1a;Docker Desktop: The #1 Containerization Tool for Developers | Docker 2.下载后进行安装并进行配置启动docker 3.创建一个空的文件夹&#xff0c;用于后面的启动时做文件路径映射 下载镜像 d…...

编程日记 2025/6/29 11:09:53