案例一:电商平台订单查询优化
背景 :
一家电商企业的数据库中存储了大量的订单数据,随着业务的增长,订单查询的响应时间越来越长,影响了客服人员处理订单查询以及生成报表的效率。
原始 SQL 查询语句:
sql
SELECT o.order_id, o.customer_id, o.order_date, od.product_id, od.quantity, od.price
FROM orders o
JOIN order_details od ON o.order_id = od.order_id
WHERE o.order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-09-02';
分析问题:
- 没有合适的索引:最初的数据库表结构中,
orders
表的order_date
列和order_details
表的order_id
列上没有创建合适的索引,导致在进行日期范围查询和连接操作时,数据库需要进行全表扫描。 - 数据量大:经过一段时间的运营,订单数据量已经增长到数百万条,全表扫描的时间成本非常高。
优化措施:
- 创建索引:在
orders
表的order_date
列上创建索引,以便快速筛选出符合日期范围的订单。在order_details
表的order_id
列上创建索引,提高连接操作的效率。
sql
CREATE INDEX idx_order_date ON orders(order_date);
CREATE INDEX idx_order_id ON order_details(order_id);
- 优化查询语句:使用更明确的连接条件和筛选条件,避免不必要的数据返回。例如,只选择需要的列,而不是使用
SELECT *
。
sql
SELECT o.order_id, o.customer_id, o.order_date, od.product_id, od.quantity, od.price
FROM orders o
INNER JOIN order_details od ON o.order_id = od.order_id
WHERE o.order_date >= '2024-01-01' AND o.order_date <= '2024-09-02'
AND o.status = 'completed'; -- 添加了订单状态筛选条件
优化效果 :
查询响应时间从原来的几十秒缩短到了几秒钟,大大提高了客服人员和数据分析师的工作效率。
案例二:社交媒体平台用户活动查询优化
背景 :
一个社交媒体平台需要统计用户在一段时间内的点赞、评论和分享等活动数据,以便进行用户行为分析和内容推荐。但是,原始的查询语句执行非常缓慢,影响了数据分析的及时性。
原始 SQL 查询语句:
sql
SELECT u.user_id, u.username,
COUNT(l.like_id) AS like_count,
COUNT(c.comment_id) AS comment_count,
COUNT(s.share_id) AS share_count
FROM users u
LEFT JOIN likes l ON u.user_id = l.user_id
LEFT JOIN comments c ON u.user_id = c.user_id
LEFT JOIN shares s ON u.user_id = s.user_id
WHERE u.last_active_date BETWEEN '2024-08-01' AND '2024-09-02'
GROUP BY u.user_id, u.username;
分析问题:
- 大量的连接操作:原始查询语句中使用了多个左连接来关联用户表和点赞、评论、分享表,这在数据量大的情况下会导致大量的中间结果集和复杂的连接计算。
- 缺乏合适的索引:用户表的
last_active_date
列和关联表的user_id
列上没有索引,导致在进行筛选和连接时效率低下。
优化措施:
- 分解查询:将一个复杂的查询分解为多个简单的子查询,先分别计算点赞、评论和分享的数量,然后再与用户表进行合并。
sql
-- 计算点赞数量的子查询
SELECT user_id, COUNT(like_id) AS like_count
FROM likes
WHERE create_date BETWEEN '2024-08-01' AND '2024-09-02'
GROUP BY user_id;
-- 计算评论数量的子查询
SELECT user_id, COUNT(comment_id) AS comment_count
FROM comments
WHERE create_date BETWEEN '2024-08-01' AND '2024-09-02'
GROUP BY user_id;
-- 计算分享数量的子查询
SELECT user_id, COUNT(share_id) AS share_count
FROM shares
WHERE create_date BETWEEN '2024-08-01' AND '2024-09-02'
GROUP BY user_id;
-- 将子查询结果与用户表合并
SELECT u.user_id, u.username, l.like_count, c.comment_count, s.share_count
FROM users u
LEFT JOIN (
SELECT user_id, COUNT(like_id) AS like_count
FROM likes
WHERE create_date BETWEEN '2024-08-01' AND '2024-09-02'
GROUP BY user_id
) l ON u.user_id = l.user_id
LEFT JOIN (
SELECT user_id, COUNT(comment_id) AS comment_count
FROM comments
WHERE create_date BETWEEN '2024-08-01' AND '2024-09-02'
GROUP BY user_id
) c ON u.user_id = c.user_id
LEFT JOIN (
SELECT user_id, COUNT(share_id) AS share_count
FROM shares
WHERE create_date BETWEEN '2024-08-01' AND '2024-09-02'
GROUP BY user_id
) s ON u.user_id = s.user_id
WHERE u.last_active_date BETWEEN '2024-08-01' AND '2024-09-02';
- 创建索引:在用户表的
last_active_date
列以及点赞、评论、分享表的user_id
和create_date
列上创建索引。
sql
CREATE INDEX idx_users_last_active_date ON users(last_active_date);
CREATE INDEX idx_likes_user_id ON likes(user_id);
CREATE INDEX idx_likes_create_date ON likes(create_date);
CREATE INDEX idx_comments_user_id ON comments(user_id);
CREATE INDEX idx_comments_create_date ON comments(create_date);
CREATE INDEX idx_shares_user_id ON shares(user_id);
CREATE INDEX idx_shares_create_date ON shares(create_date);
优化效果 :
查询执行时间从原来的几分钟缩短到了十几秒钟,使得数据分析人员能够更及时地获取用户活动数据,为平台的运营决策提供了有力支持。
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