关系型数据库中的查询优化是确定执行 SQL 查询最有效方式的过程。 当您提交查询时，数据库的查询优化器会分析它并生成多个可能的执行计划。 每个计划代表一种不同的访问和组合表中数据的方法，使用诸如连接、索引扫描或全表扫描之类的操作。 优化器估计每个计划的计算成本（例如，I/O 操作、CPU 使用率）并选择估计成本最低的计划。 例如，连接两个表的查询可能会根据表大小和可用索引在哈希连接或嵌套循环连接之间进行选择。
优化过程涉及几个步骤。 首先，解析器检查查询的语法并将其转换为内部表示。 然后，优化器探索可能的执行路径，通常使用关于数据的启发式方法和统计信息（例如，表行计数、索引选择性）。 例如，如果 WHERE 子句过滤具有索引的列，则优化器可能会优先考虑索引扫描而不是全表扫描。 它还考虑连接顺序——首先连接较小的表可以减少中间结果的大小。 现代数据库使用基于成本的优化，其中每个操作的成本都使用数学模型来估计。 例如，从一百万行的表中选择 1% 行的查询可能会使用索引，而选择 50% 的查询可能会绕过索引以避免开销。
开发人员可以通过模式设计和查询结构来影响优化。 在经常过滤的列上创建索引、避免过于复杂的连接以及使用精确的 WHERE 子句有助于优化器做出更好的决策。 像 PostgreSQL 或 MySQL 这样的数据库中的 EXPLAIN PLAN 之类的工具揭示了所选择的执行策略，使开发人员可以发现效率低下的情况。 例如，使用慢速全表扫描的查询可能会受益于添加索引。 但是，过度索引或过时的统计信息（例如，在批量数据插入之后）可能会导致不良的计划选择。 定期维护任务（如更新统计信息或重组索引）可确保优化器具有准确的信息。 通过理解这些机制，开发人员可以编写与优化器的优势相一致的查询和设计模式，从而平衡速度和资源使用。