表单数据库查询那些事儿，怎么才能又快又准地找到想要的数据呢？

根据常见的数据库查询优化经验、软件开发社区如Stack Overflow的常见问题解答、以及《SQL必知必会》等入门书籍中的基础概念综合整理）

表单数据库查询那些事儿,怎么才能又快又准地找到想要的数据呢？

咱们平时用各种软件,比如电商网站查订单、公司系统里找客户信息，背后基本都是数据库在干活，你点一下“搜索”，其实就是向数据库发了一条查询指令，有时候感觉卡顿，半天不出结果，或者查出来的数据不对，多半是查询这条“路”没走好，今天就来聊聊，怎么能让这条路又快又准。

第一，想查得准，先得说清楚——编写精准的查询条件

这就像你去图书馆找书,如果你只跟管理员说“我想找一本好看的小说”，那管理员可能会给你抱来一大堆，你得花时间慢慢挑，但如果你说“我想找一本余华写的、关于福贵的小说”，管理员就能直接指向《活着》这本书。

数据库查询也是一个道理,很多人查不准，是因为查询条件太模糊，你想查所有姓“张”的客户，如果你的条件是“姓名”字段“包含”‘张’，那么名字里带‘张’字的（张伟”、“李张氏”）都会被找出来，但如果你要的是“姓张”，条件就应该是“姓名”字段“以‘张’开头”，这就是“精准”的含义。

另一个常见的“不准”是忽略了数据的关联性，比如你想查某个订单的详细信息，订单表里只有客户ID，客户名字在另一张客户表里，如果你只查订单表，就只能看到一串数字ID，看不懂是谁，这时候就需要用“连接查询”，把两张表通过客户ID这个桥梁关联起来，这样结果里才能既有订单号，又有客户姓名，搞清楚数据是怎么分布的，表与表之间怎么关联，是查准数据的基础。（这部分思路参考了数据库关系模型的基本概念）

第二，想查得快，得给数据库建“高速路”和“索引”——利用索引优化

为什么有时候查得慢？想象一下，一本厚厚的电话簿，如果没有按姓氏拼音排序，你要找一个“王五”，就得从第一页开始一页一页翻，这叫“全表扫描”，速度当然慢，但现实中的电话簿都是排好序的，你直接翻到“W”开头的部分，很快就能找到，这个“排序”就相当于数据库里的“索引”。

索引是数据库里一种特殊的结构,它就像一本书的目录，如果你经常要按“客户姓名”来查，就可以给“姓名”这个字段创建一个索引，这样当你再查“姓名=‘张三’”时，数据库就不用扫描整个表了，而是直接去索引里定位，速度会快上几十倍甚至几百倍。

索引不是万能的,也不能乱建，索引本身也要占用存储空间，当你往表里增加、修改或删除数据时，数据库还需要额外的时间来更新索引，建索引的原则是：针对最常用、最关键的查询条件来建，你几乎从不按“年龄”查客户，那就没必要给年龄字段建索引，索引要建在区分度高的字段上，性别”字段，只有“男”、“女”等少数几个值，建索引的效果就不如对“身份证号”这种唯一值很多的字段建索引来得明显。（这个比喻和原则在多种数据库入门指南中均有提及）

第三，别让数据库“干重活”——避免低效操作

有些查询语句写得不好,会让数据库做很多不必要的“重活”，自然就慢了。

• *别用`SELECT SELECT 的意思是“把所有字段的数据都给我”，但很多时候，你可能只需要客户的姓名和电话，如果表里有几十个字段，还包括很长的备注文本，SELECT 会让数据库搬运大量你不需要的数据，浪费网络带宽和计算资源，正确的做法是**需要什么字段，就写什么字段**，比如SELECT 姓名, 电话`。
• 少用模糊查询开头带通配符：比如查询条件写成 LIKE ‘%张三’，这表示要查找以“张三”结尾的姓名，由于索引通常是从头开始匹配的，这种写法会让索引失效，数据库又得去做全表扫描，如果可能，尽量用 LIKE ‘张三%’（查找以“张三”开头的），这样索引还能帮上忙。
• 注意关联查询和子查询：当需要连接多张表时，要确保连接条件上是有索引的，复杂的子查询（一个查询嵌套在另一个查询里）有时性能会很差，可以考虑能不能改成连接查询，或者看看数据库有没有更高级的优化方式。（这些是SQL性能调优中的常见注意事项）

快和准的背后是理解

说到底,要想又快又准地查询数据，关键在于理解：理解你的业务需求（到底要什么），理解你的数据结构（数据存在哪，怎么关联），以及理解数据库的基本工作原理（它怎么“思考”和“找数据”），平时多观察查询语句的执行时间，对于特别慢的查询，可以尝试用数据库提供的工具看看它的“执行计划”，它能告诉你数据库准备怎么一步步完成你的指令，哪里是瓶颈，慢慢地，你就能找到感觉，成为查询高手了。