查询与优化

这一课你将能做到

1. 用 where/order/limit/joins 写出安全的链式查询，杜绝 SQL 注入
2. 定位并歼灭 N+1 查询，用 includes 一把预加载关联
3. 用 explain 和日志分析慢查询，判断该不该加索引

为什么要学

Rails 把 SQL 包得太好，好到初学者常常「不知道自己发了多少条 SQL」。开发环境数据少，一切飞快；上线后数据量上来，页面突然要 5 秒——十有八九是 N+1 和缺索引。查询优化是 Rails 工程师从「能写」到「能扛流量」的分水岭。

对比本站：Spring Boot 用 JPA 时同样会踩 N+1（@OneToMany 懒加载），解法是 JOIN FETCH 或 EntityGraph——思路和 Rails 的 includes 完全一致。学会一边，另一边触类旁通。

先建立图像

N+1 问题一张图看懂：

@articles = Article.limit(10)   # 1 条 SQL：取 10 篇文章

<% @articles.each do |article| %>
  <%= article.comments.count %>  # 每篇文章 1 条 SQL！
<% end %>

总共发出的 SQL：
SELECT * FROM articles LIMIT 10;                    ← 1 条
SELECT COUNT(*) FROM comments WHERE article_id=1;   ← +1
SELECT COUNT(*) FROM comments WHERE article_id=2;   ← +1
... 共 10 次循环                                    ← +10
合计 11 条 = 1 + N（N=10），数据越多越致命

修复后：

@articles = Article.includes(:comments).limit(10)
# 只发 2 条 SQL：一条取文章，一条 WHERE article_id IN (1..10) 取所有评论

跟着做

步骤 1：链式查询基础

bin/rails console

# 条件查询（占位符防注入）
Article.where(published: true)
Article.where("created_at > ?", 7.days.ago)
Article.where("title LIKE ?", "%#{keyword}%")

# 排序、限量、偏移（分页三件套）
Article.order(created_at: :desc).limit(10).offset(20)

# 只取需要的列
Article.select(:id, :title)

# 聚合
Article.where(published: true).count
Comment.group(:article_id).count    # => {1=>5, 2=>3, ...}

链条可以任意组合，直到被遍历才真正执行 SQL（懒加载）：

query = Article.where(published: true)  # 此刻没查库
query = query.order(created_at: :desc)  # 还没查
query.each { |a| puts a.title }         # each 触发，一次 SELECT

步骤 2：用 scope 封装常用查询

# app/models/article.rb
class Article < ApplicationRecord
  scope :published, -> { where(published: true) }
  scope :recent, -> { order(created_at: :desc) }
  scope :search, ->(keyword) { where("title LIKE ?", "%#{keyword}%") }
end

控制器里读起来像自然语言：

@articles = Article.published.recent.search(params[:q]).limit(20)