在 SQLite 中，INDEXED BY 语句允许开发者显式地指定查询时使用的索引。这对于复杂查询或多索引数据库尤其有用，能够为特定查询提高性能。通过选择合适的索引，我们可以避免 SQLite 自动选择不合适的索引，从而优化查询执行计划。

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📚 目录

  1. 什么是 INDEXED BY？
  2. 使用 INDEXED BY 的场景
  3. INDEXED BY 的语法
  4. 示例：指定索引优化查询
  5. INDEXED BY 和查询优化
  6. 与查询计划的关系
  7. 出站参考链接与站内推荐
  8. 参考资料

1. 什么是 INDEXED BY？

INDEXED BY 是 SQLite 提供的一种语法，允许开发者在查询中显式指定使用哪个索引。通过 INDEXED BY，你可以控制 SQLite 使用某个特定的索引，而不是依赖数据库的查询优化器自动选择索引。

2. 使用 INDEXED BY 的场景

在某些情况下，SQLite 的查询优化器可能不会选择最合适的索引，或者它可能会选择一个全表扫描或较慢的索引。此时，显式指定索引可以带来显著的性能提升，尤其是在以下场景中：

  • 多索引数据库：当数据库中有多个索引时，SQLite 可能不会总是选择最优索引。
  • 复杂查询：对于包含多个 JOIN 或 WHERE 子句的查询，选择特定索引可以减少查询时间。
  • 调试与测试：在开发过程中，开发者可以通过指定索引来测试不同的查询性能。

3. INDEXED BY 的语法

使用 INDEXED BY 时，语法结构如下：

SELECT column_name(s)
FROM table_name INDEXED BY index_name
WHERE condition;

示例：

SELECT id, name FROM users INDEXED BY idx_user_name WHERE age > 30;

在上面的示例中，INDEXED BY 强制使用名为 idx_user_name 的索引来执行查询。

4. 示例：指定索引优化查询

假设我们有一个 users 表，包含 id, name, age, 和 email 字段，并且有多个索引（如 idx_user_name 和 idx_user_age）。我们可以通过 INDEXED BY 来显式指定查询使用特定的索引：

CREATE INDEX idx_user_name ON users(name);
CREATE INDEX idx_user_age ON users(age);

-- 强制使用 idx_user_name 索引
SELECT id, name FROM users INDEXED BY idx_user_name WHERE name = 'John Doe';

-- 强制使用 idx_user_age 索引
SELECT id, name FROM users INDEXED BY idx_user_age WHERE age = 30;

5. INDEXED BY 和查询优化

SQLite 的查询优化器通常会根据查询条件自动选择最合适的索引，但在某些情况下，自动选择的索引可能不是最佳选择。通过 INDEXED BY，我们能够更细粒度地控制索引的选择，从而优化查询执行。

查询优化的关键点：

  • 索引选择：SQLite 会根据查询中的 WHERE 子句选择索引。如果查询条件中涉及的列在多个索引中都有出现，SQLite 可能选择一个子优化的索引。INDEXED BY 可确保选择最适合的索引。
  • 减少扫描：显式指定索引可以避免全表扫描或不必要的索引扫描，提高查询效率。
  • 多索引查询：在有多个条件时，可以通过 INDEXED BY 提高查询性能，特别是当不同的查询条件涉及不同的索引时。

6. 与查询计划的关系

SQLite 使用查询计划来决定如何执行一个查询。查询计划会评估所有可用的索引，并选择一个执行查询的最优方式。你可以通过 EXPLAIN QUERY PLAN 来查看 SQLite 为某个查询选择的执行计划。

EXPLAIN QUERY PLAN
SELECT id, name FROM users INDEXED BY idx_user_name WHERE age > 30;

这个命令将返回查询的执行计划，展示 SQLite 如何选择和使用索引。

7. 🔗 出站参考链接与站内推荐

官方文档与权威资料：

站内推荐阅读（www.52kanjuqing.com）：

8. 📚 参考资料

  1. SQLite 官方文档：EXPLAIN QUERY PLAN
    https://www.sqlite.org/lang_explain.html
  2. SQL Performance Tuning – Grant Fritchey
  3. SQL for Smarties – Joe Celko
  4. Stack Overflow – sqlite-indexed-by tag

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