索引优化和批量查询是提升Go应用数据库查询效率最直接有效的手段；需为高频查询字段建匹配实际模式的索引，避免N+1问题，辅以连接池调优、缓存与预计算。
提升 Go 应用中数据库查询效率，核心是减少 I/O 次数、降低单次查询耗时，以及让数据库引擎更高效地定位数据。索引优化和批量查询是最直接、见效最快的两个手段。
为高频查询字段添加合适索引
索引不是越多越好，而是要匹配实际查询模式。例如，常按 user_id 和 created_at 联合排序分页，就应建联合索引：CREATE INDEX idx_user_time ON orders(user_id, created_at DESC);。注意字段顺序——等值条件（=）放前面，范围或排序字段（BETWEEN、ORDER BY）放后面。
- 避免对
TEXT或超长字段建普通索引，可改用前缀索引或全文索引 - 用
EXPLAIN检查查询是否命中索引，重点关注type（最好为ref或range）、key（实际使用的索引名）、rows（扫描行数） - 定期清理未被使用的索引，减少写入开销和存储占用
用批量查询替代 N+1 查询
典型陷阱：循环查用户，再对每个用户查其订单——一次主查询 + N 次子查询。Go 中应先收集所有 user_ids，再用 IN 一次性查出全部订单：
// ❌ 错误：N+1
for _, u := range users {
var orders []Order
db.Where("user_id = ?", u.ID).Find(&orders) // 每次都查库
}
// ✅ 正确：批量
userIDs := make([]uint, 0, len(users))
for _, u := range users {
userIDs = append(userIDs, u.ID)
}
var orders []Order
db.Where("user_id IN ?", userIDs).Find(&orders)
注意：IN 参数不宜过大（如超过 1000 个 ID），可分批处理；使用 GORM 时推荐开启 Preload（自动批量关联）或手动 Joins + Select 控制字段。
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合理使用原生 SQL 和连接池配置
GORM 等 ORM 在复杂查询下可能生成低效 SQL 或无法复用执行计划。对性能敏感场景，可手写 SQL 并用 db.Raw().Scan() 执行；同时确保数据库连接池配置合理：
-
SetMaxOpenConns(20)：避免过多连接拖垮 DB -
SetMaxIdleConns(10)：保持适量空闲连接，减少新建开销 -
SetConnMaxLifetime(1h)：防止连接老化失效
补充建议：缓存与预计算
对读多写少、变化不频繁的数据（如地区列表、配置项），加一层 Redis 缓存；对聚合统计类查询（如“每个分类下商品数”），可定时预计算并存到汇总表，避免每次实时 GROUP BY。
基本上就这些。索引和批量是基础，但容易忽略细节；调优不是一劳永逸，要结合慢日志、执行计划和真实流量持续观察。
