数据库读数据慢咋办，教你几招提升读取效率的方法

“数据库读取数据慢，这是一个让很多开发者头疼的问题，当你的应用突然变卡，或者页面加载需要等上好几分钟，很大概率就是数据库查询拖了后腿，别担心，这个问题很常见，解决起来也是有章可循的，下面我就直接给你上几招实用的方法，帮你提升读取效率。

第一招,也是最立竿见影的一招，就是给你的查询语句加上‘索引’，你可以把数据库想象成一本书，数据就是书里的内容，如果你要在这本没有目录的厚书里找一句话，你得一页一页地翻，那肯定慢，索引就相当于给这本书加了一个详细的目录，你经常根据‘用户名’来查找用户信息，那么给‘用户表’的‘用户名字段’创建一个索引，数据库就能像查目录一样，快速定位到你要找的那条数据，而不用扫描整个表，很多文章都提到（参考自CSDN技术博文《SQL优化实战》），超过八成的慢查询问题，通过合理地创建索引都能得到显著改善，但是要注意，索引不是越多越好，就像一本书目录太复杂也会难找一样，索引会占用空间，而且当数据增删改频繁时，维护索引也需要成本。

第二招,检查并优化你的SQL查询语句本身，很多时候，慢不是数据库的错，而是我们写的查询语句太‘笨’了，有些人习惯用‘SELECT * ’，意思是把所有的列数据都拿出来，但很多时候你并不需要所有字段，这就好比你去超市只想买瓶水，却推了个大购物车把整个超市都逛了一遍，效率自然低，你应该养成好习惯，需要什么字段就查什么字段，写成‘SELECT 姓名, 年龄 FROM 用户表’，要避免在查询条件里对字段做计算或者函数处理（参考自知乎专栏《数据库性能优化避坑指南》），WHERE YEAR(创建时间) = 2023’，这会导致索引失效，因为数据库需要先对每行数据的‘创建时间’算出年份才能比较，应该写成‘WHERE 创建时间 >= '2023-01-01' AND 创建时间 < '2024-01-01'’，这样如果‘创建时间’有索引，就可以高效利用。

第三招,考虑引入缓存机制，这招是解决高并发读取的‘大杀器’，它的思路很简单：把那些经常被读取、但又不太经常变化的数据（比如商品分类、城市列表、用户的基本信息等），从数据库里查出来之后，暂时存放在一个读写速度极快的地方，比如Redis或Memcached这样的内存数据库中，下一次再有同样的查询请求过来，应用程序就不再去麻烦数据库了，直接从这个高速缓存里拿数据，速度能提升几十甚至上百倍。（这个思路在掘金等多篇关于高并发设计的文章中被反复强调），这相当于在慢速的仓库（数据库）和高速的柜台（应用）之间，建了一个临时小仓库（缓存），把热销商品提前摆出来。

第四招,如果数据量真的非常大，单台数据库服务器已经不堪重负，那么就要考虑‘分库分表’了，这招算是‘大招’，操作起来比较复杂。‘分表’就是把一张有几千万行数据的超级大表，根据某种规则（比如按时间、按用户ID的范围等）拆分成好几张结构一样的小表，查询的时候，只要去对应的小表里找，数据量小了，速度自然就快了。‘分库’则是把整个数据库分成多个，可以部署到不同的服务器上，从而分散压力。（这种方法在大型互联网公司的技术博客中，如阿里云开发者社区，有详细阐述），这好比一个图书馆的书多到放不下了，就只好开几个分馆，把不同类别的书分开存放和管理。

第五招,从数据库本身的配置和硬件入手，问题可能出在数据库服务的参数配置不合适，比如分配给数据库的内存太小，导致它无法高效工作，或者，服务器本身的硬件（比如硬盘）已经是老旧的机械硬盘，读写速度是瓶颈，适当调整数据库的配置参数，或者将硬盘升级为更快的固态硬盘（SSD），也能带来明显的性能提升。（这种基础优化在各类数据库官方文档和运维手册中均有提及）。

别忘了利用好数据库自带的‘慢查询日志’功能，这个功能可以帮你自动记录下哪些SQL语句执行得特别慢，你只有先准确地找到是哪些查询慢，才能有针对性地去优化，是加索引，还是改写SQL，或者是上缓存，盲目优化就像无头苍蝇，事倍功半。

解决数据库读数据慢的问题,通常是一个从简到难、循序渐进的过程，先从优化查询和索引开始，效果不明显再上缓存，数据量极其庞大时才考虑分库分表，希望这几招能帮你解决实际问题。”