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
    Plotly 停用 x 轴排序
    查看>>
    Plotly 域变量解释(多图)
    查看>>
    Plotly 绘制表面 3D 未显示
    查看>>
    Plotly-Dash 存在未知问题并创建“加载依赖项时出错“;通过使用 Python-pandas.date_range
    查看>>
    Plotly-Dash:如何过滤具有多个数据框列的仪表板?
    查看>>
    Plotly:如何为 x 轴上的时间序列设置主要刻度线/网格线的值?
    查看>>
    Plotly:如何从 x 轴删除空日期?
    查看>>
    Plotly:如何从单条迹线制作堆积条形图?
    查看>>
    Plotly:如何以 Root 样式绘制直方图,仅显示直方图的轮廓?
    查看>>
    Plotly:如何使用 Plotly Express 组合散点图和线图?
    查看>>
    Plotly:如何使用 plotly.graph_objects 和 plotly.express 定义图形中的颜色?
    查看>>
    Plotly:如何使用 Python 对绘图对象条形图进行颜色编码?
    查看>>
    Plotly:如何使用 updatemenus 更新一个特定的跟踪?
    查看>>
    Plotly:如何使用长格式或宽格式的 pandas 数据框制作线图?
    查看>>
    Plotly:如何向烛台图添加交易量
    查看>>
    Plotly:如何在 plotly express 中找到趋势线的系数?
    查看>>
    Plotly:如何在桑基图中设置节点位置?
    查看>>
    Plotly:如何处理重叠的颜色条和图例?
    查看>>
    Plotly:如何手动设置 plotly express 散点图中点的颜色?
    查看>>
    Plotly:如何结合 make_subplots() 和 ff.create_distplot()?
    查看>>