博客
关于我
MyBatis学习总结(28)—— MyBatis-Plus 实战技巧总结
阅读量:799 次
发布时间:2023-02-09

本文共 904 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

数据库查询优化实践指南

一、避免使用 isNull 判断

在数据库查询优化中,避免使用 isNull 判断非常重要。尽管这种判断看似简单,但它可能对数据库性能产生显著影响。

为什么要避免使用 isNull 判断?

  • 影响索引效率

    使用 isNull 会导致索引失效,因为MySQL无法利用索引进行优化。

  • 增加CPU开销

    isNull 比较需要额外处理逻辑,增加了数据库的计算负担。

  • 占用额外存储空间

    NULL 值会占用更多的存储空间,影响数据压缩效率。

  • 推荐实践

    使用 LambdaQueryWrapper 时,直接指定具体的默认值。例如:

    LambdaQueryWrapper wrapper2 = new LambdaQueryWrapper();
    wrapper2.eq(User::getStatus, UserStatusEnum.INACTIVE.getCode());

    这种方式不仅提高了代码的可读性,还能有效避免潜在的性能问题。


    二、明确 Select 字段

    在数据库查询中,明确指定需要查询的字段是优化数据库性能的重要手段。默认情况下,查询所有字段可能会引起不必要的数据传输和资源消耗。

    为什么要明确 Select 字段?

  • 减少数据传输量

    明确指定需要的字段可以减少数据库返回的数据量,从而提高网络传输效率。

  • 提升查询效率

    指定字段可以让数据库优化器更高效地执行查询,减少索引扫描的范围。

  • 降低冗余操作

    避免了不必要的字段读取和处理,减少了应用程序的负担。

  • 推荐实践

    使用 LambdaQueryWrapper 指定需要的字段。例如:

    users1 = userMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<>());
    // 推荐使用:
    users2 = userMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper().select(User::getUsername, User::getStatus));

    通过指定特定的字段,可以显著提升查询性能。


    通过以上实践,可以显著优化数据库查询性能,同时提高代码的可读性和维护性。

    转载地址:http://dyffk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Pandas 对数据框的布尔比较
    查看>>
    Pandas 将多个数据帧与时间戳索引对齐
    查看>>
    pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔
    查看>>
    pandas 找到局部最大值和最小值
    查看>>
    Pandas 按年份分组,按销售列排名,在具有重复数据的数据框中
    查看>>
    pandas 按日期和年份分组,并汇总金额
    查看>>
    pandas 数据帧到PostgreSQL表中使用的是没有SQLAlChemy的心理复制2吗?
    查看>>
    pandas 数据帧多行查询
    查看>>
    Pandas 数据框:使用线性插值重新采样
    查看>>
    pandas 数据框将 INT64 列转换为布尔值
    查看>>
    pandas 数据框将列类型转换为字符串或分类
    查看>>
    pandas 数据框条件 .mean() 取决于特定列中的值
    查看>>
    pandas 数据框至海运分组条形图
    查看>>
    Pandas 数据透视表:列顺序和小计
    查看>>
    pandas 时序统计的高级用法!
    查看>>
    pandas 时间序列重新采样结束给定的一天
    查看>>
    pandas 根据不是常量的第三列的值将值从一列复制到另一列
    查看>>
    pandas 根据值从多列中的一列查找
    查看>>
    Pandas 根据布尔条件选择行和列
    查看>>
    pandas 滚动窗口 - datetime64[ns] 未实现
    查看>>