面试题：SQLite复杂查询下的索引优化

Question

在一个SQLite项目中，有一张复杂的多关系表，假设表名为`complex_table`，包含众多字段，且经常执行复杂的连接查询。例如，连接另一张`related_table`，查询涉及多个条件过滤、排序以及聚合操作。请阐述如何全面地对SQLite索引进行设计与优化，以应对这种复杂的查询场景，同时说明在实际应用中可能遇到的性能瓶颈及解决方案。

Answer 1

索引设计与优化

1. 分析查询语句：
   • 仔细研究经常执行的复杂连接查询语句，找出WHERE子句中的过滤条件、JOIN子句中的连接条件、ORDER BY子句中的排序字段以及聚合操作涉及的字段。
   • 例如，若查询语句为SELECT column1, column2, COUNT(*) FROM complex_table JOIN related_table ON complex_table.id = related_table.complex_id WHERE complex_table.status = 'active' AND related_table.category = 'category1' ORDER BY complex_table.date_created;，则重点关注complex_table.status、related_table.category、连接条件complex_table.id = related_table.complex_id以及排序字段complex_table.date_created。
2. 创建索引：
   • 单列索引：对于WHERE子句中的单个过滤条件字段，如complex_table.status和related_table.category，创建单列索引。在SQLite中可以使用CREATE INDEX idx_status ON complex_table(status);和CREATE INDEX idx_category ON related_table(category);来创建。
   • 复合索引：对于连接条件和经常一起使用的过滤条件，创建复合索引。例如，对于连接条件complex_table.id = related_table.complex_id，可以创建复合索引CREATE INDEX idx_join ON related_table(complex_id); 。如果过滤条件和连接条件经常一起使用，如complex_table.status和连接条件，可以创建复合索引CREATE INDEX idx_status_join ON complex_table(status, id); 。注意复合索引的字段顺序很重要，一般把选择性高（不同值多）的字段放在前面。
   • 覆盖索引：当查询中涉及的字段都包含在索引中时，可以创建覆盖索引。例如，若查询为SELECT status, date_created FROM complex_table WHERE status = 'active' ORDER BY date_created;，可以创建覆盖索引CREATE INDEX idx_status_date ON complex_table(status, date_created);，这样查询时可以直接从索引中获取数据，避免回表操作，提高查询性能。
3. 定期维护索引：
   • 随着数据的插入、更新和删除，索引可能会变得碎片化，影响性能。可以定期使用VACUUM命令对SQLite数据库进行优化，它会重建数据库文件，整理索引结构，减少碎片化。

性能瓶颈及解决方案

1. 索引膨胀：
   • 瓶颈：过多或不合理的索引会占用大量的磁盘空间，并且在数据插入、更新和删除时，索引的维护成本增加，导致写入性能下降。
   • 解决方案：定期评估索引的使用情况，删除那些很少使用或者对性能没有提升的索引。可以通过分析查询日志，查看哪些索引在实际查询中被使用，哪些从未被使用。
2. 高并发写入问题：
   • 瓶颈：SQLite在高并发写入场景下，会因为锁机制导致性能瓶颈。默认情况下，SQLite使用共享 - 独占锁，写入操作会独占数据库文件，其他写入和大部分读取操作需要等待锁释放。
   • 解决方案：使用 WAL（Write - Ahead Logging）模式。在WAL模式下，写入操作不会独占数据库文件，而是将修改记录写入到一个单独的日志文件中，允许多个读写操作并发执行。可以通过PRAGMA journal_mode = WAL;来设置。
3. 复杂查询优化限制：
   • 瓶颈：对于极其复杂的查询，即使有合适的索引，SQLite的查询优化器可能也无法生成最优的执行计划，导致性能不佳。
   • 解决方案：可以尝试使用EXPLAIN QUERY PLAN命令来查看查询执行计划，根据执行计划分析问题所在。有时可以通过重写查询语句，改变连接顺序、使用临时表等方式，帮助查询优化器生成更好的执行计划。例如，将复杂的多表连接查询拆分成多个步骤，使用临时表存储中间结果，再进行后续的连接和计算。