面试题：SQLite参数化查询的性能优化

预处理语句的缓存

原理：在SQLite中，预处理语句缓存可以避免每次执行查询时都进行编译和优化的开销。当相同的SQL语句结构（仅参数不同）被重复执行时，缓存的预处理语句可以直接被复用。
实现：不同编程语言操作SQLite时实现方式略有不同。例如在Python中使用sqlite3模块：

import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

# 预编译SQL语句
sql = "SELECT * FROM large_table WHERE column1 =? AND column2 =?"

# 缓存预处理语句，多次执行不同参数的查询
parameters_list = [(1, 'value1'), (2, 'value2')]
for parameters in parameters_list:
    cursor.execute(sql, parameters)
    results = cursor.fetchall()
    for row in results:
        print(row)

conn.close()

在上述代码中，execute方法会复用预编译的sql语句，只是每次传入不同的参数。

绑定参数的方式

正确使用占位符：
- 原理：使用占位符（如?在Python的sqlite3模块中）而不是直接拼接SQL语句。直接拼接SQL语句不仅容易导致SQL注入问题，而且SQLite无法有效地缓存和优化拼接后的动态SQL。
- 示例：错误方式

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

param1 = 1
param2 = 'value1'
# 错误的拼接方式，不推荐
sql_bad = "SELECT * FROM large_table WHERE column1 = " + str(param1) + " AND column2 = '" + param2 + "'"
cursor.execute(sql_bad)
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)

conn.close()

- **正确方式**：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

param1 = 1
param2 = 'value1'
sql_good = "SELECT * FROM large_table WHERE column1 =? AND column2 =?"
cursor.execute(sql_good, (param1, param2))
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)

conn.close()

批量绑定参数：
- 原理：当需要执行多次参数化查询时，批量执行可以减少与数据库的交互次数，从而提高性能。
- 示例：在Python中：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

sql = "INSERT INTO some_table (column1, column2) VALUES (?,?)"
data = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
cursor.executemany(sql, data)
conn.commit()
conn.close()

在上述代码中，executemany方法一次性将多个参数集传递给SQLite执行，减少了多次调用execute的开销。

其他优化策略

索引优化：
- 原理：为查询涉及的列创建合适的索引可以大大加快查询速度。对于参数化查询中WHERE子句涉及的列，如果没有索引，SQLite可能需要全表扫描。
- 示例：

CREATE INDEX idx_column1_column2 ON large_table (column1, column2);

上述SQL语句为large_table表的column1和column2列创建了联合索引，在执行SELECT * FROM large_table WHERE column1 =? AND column2 =?这类查询时可以利用该索引提升性能。 2. 查询语句优化： - 原理：确保查询语句本身的逻辑是最优的。例如，避免使用SELECT *，只选择需要的列，减少数据传输和处理的开销。 - 示例：

-- 不好的方式，返回所有列
SELECT * FROM large_table WHERE column1 =? AND column2 =?;

-- 好的方式，只返回需要的列
SELECT column3, column4 FROM large_table WHERE column1 =? AND column2 =?;

面试题：SQLite参数化查询的性能优化

知识考点

面试题答案

预处理语句的缓存

绑定参数的方式

其他优化策略