要优化查询延迟，请关注三个主要领域：数据库设计、查询结构和基础设施调优。每个方面都在缩短查询发起和结果交付之间的时间方面发挥作用。首先，确保您的数据库模式和索引策略与常见的查询模式保持一致。接下来，优化查询以尽量减少不必要的处理。最后，使用硬件和软件配置来支持高效的执行。
首先，优化您的数据库设计。 在过滤器（WHERE 子句）、联接或排序（ORDER BY）中经常使用的列上策略性地使用索引。 例如，电子商务应用程序按价格和类别过滤产品，可以从这两个列的复合索引中获益。 避免过度索引，因为它会降低写入操作的速度。 将大型表分割成较小的段（例如，按日期或区域），以减少每次查询扫描的数据量。 如果查询针对最近的订单，则按 order_date 分区允许数据库跳过旧数据。 此外，根据访问模式规范化或反规范化表。 规范化减少了冗余，但可能需要更多的联接；反规范化可以加快读取速度，但会牺牲存储空间。
其次，编写高效的查询。 使用 EXPLAIN（在 PostgreSQL 中）或查询执行计划（在 SQL Server 中）等工具来识别瓶颈，例如全表扫描或低效的联接。 避免 SELECT * 并且仅获取必要的列以减少数据传输。 例如，从 profiles 表查询用户电子邮件应显式选择 email 而不是所有字段。 使用批量操作处理批量数据，而不是单个请求。 在 Redis 或 Memcached 等工具中缓存频繁的查询（例如，产品列表）可以减少重复的数据库命中。 对于复杂的查询，物化视图可以预先计算和存储结果，从而以存储换取速度。 例如，可以预先聚合每日销售报告，以避免在每次请求时重新计算总数。
第三，调整基础设施。 垂直扩展（更快的 CPU、更多的 RAM）用于计算密集型工作负载，或水平扩展（分片、读取副本）用于高读取量。 社交媒体应用程序可能会使用读取副本分发关注者提要查询。 配置内存设置（例如，增加缓冲池）以将经常访问的数据保存在 RAM 中。 使用连接池来减少重复数据库连接的开销。 通过将数据库托管在更靠近应用程序服务器的位置来优化网络延迟。 例如，在同一 AWS 区域中部署数据库和后端可以最大限度地减少往返时间。 使用 Prometheus 或特定于数据库的分析器等工具监控性能，以实时检测和解决慢速查询。
