面试题：iOS SQLite应用iSeinfeld中如何优化复杂查询的性能

Question

在iSeinfeld iOS SQLite应用里，有一张存储了大量订单数据的表，表结构包含订单ID、用户ID、订单金额、订单时间等字段。现在需要查询每个用户最近一个月内金额最高的订单信息。阐述如何通过索引、查询语句优化等方式来提升此复杂查询在SQLite中的执行性能，并给出优化前后的查询语句及性能分析对比。

Answer 1

1. 索引优化

• 分析：为了加速查询，我们可以在相关字段上创建索引。对于查询每个用户最近一个月内金额最高的订单信息，用户ID、订单时间和订单金额字段都很关键。
• 创建索引语句：

CREATE INDEX idx_user_order_date_amount ON 表名 (用户ID, 订单时间, 订单金额);

2. 查询语句优化

• 优化前查询语句：

SELECT *
FROM 表名 AS t1
WHERE 订单时间 >= DATE('now', '-1 month')
AND 订单ID = (
    SELECT MAX(订单ID)
    FROM 表名 AS t2
    WHERE t2.用户ID = t1.用户ID
    AND t2.订单时间 >= DATE('now', '-1 month')
);

• 性能分析：此查询子查询部分对于每个外层查询的行都会执行一次，性能较差，尤其是在数据量较大时。

• 优化后查询语句：

WITH filtered_orders AS (
    SELECT *
    FROM 表名
    WHERE 订单时间 >= DATE('now', '-1 month')
)
SELECT 用户ID, MAX(订单金额) AS max_amount
FROM filtered_orders
GROUP BY 用户ID;

• 性能分析：使用CTE（公共表表达式）先过滤出最近一个月的订单，然后在这个较小的数据集上进行分组聚合，减少了子查询的重复执行，性能会有明显提升。

3. 性能对比

• 测试环境：假设在一个有100万条订单数据的表上进行测试。
• 优化前：执行时间较长，因为子查询重复执行次数多，随着数据量增加，性能下降明显。
• 优化后：执行时间显著缩短，通过先过滤数据和合理使用分组聚合，减少了查询的数据量和计算量。具体性能提升倍数会因实际数据量和硬件环境有所不同，但一般在数据量较大时优化效果会非常明显。