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_countFROM likesWHERE 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_countFROM commentsWHERE 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_countFROM sharesWHERE 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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