什么是N+1查询？

最新推荐文章于 2025-09-25 21:25:12 发布

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#java #数据库 #sql #mybatis

简单点说就是：
比如你需要进数据库查询所有学生的成绩数据，可能会按下面这么查询：

查出所有学生的信息
根据每个学生id查询每个学生对应的成绩信息

这里总共需要进数据库查询N+1次，也就是N+1查询
其实说成1+N查询会更好
这样查询会有什么不好的地方？
显而易见，影响性能。当系统较小时，对性能影响还不明显，但当系统越来越大时，这样的查询对数据库的访问次数就显得过多了
解决方法：
可以通过连接查询，来将原来N+1次查询变成1次查询

参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/w05980598/article/details/79647291

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N+1查询：数据库性能的隐形杀手与终极拯救指南

https://blog.cmdragon.cn/

05-06

1414

N+1查询是ORM使用过程中常见的性能陷阱。假设我们有一个博客系统，当查询作者列表时，如果每个作者关联了多篇文章，常规查询会先获取N个作者（1次查询），然后为每个作者单独执行文章查询（N次查询），总共产生N+1次数据库查询。数据库包含10位作者每位作者有5篇文章常规查询会产生1（作者）+10（文章）=11次查询。

复杂查询优化：避免 SQL 查询中的 N+1 查询问题

m0_65776770的博客

01-16

1168

复杂查询优化：避免 SQL 查询中的 N+1 查询问题

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数据库之必备经验视角：什么是N+1查询问题？

最新发布

jj1245_的博客

09-25

614

N+1 查询问题是一种典型的性能问题，在大规模数据场景中尤为突出。通过优化查询结构（如使用 JOIN 合并查询）、设计高效的数据结构以及理解查询性能的影响，我们可以显著提升应用的响应速度。在实际项目中，避免 N+1 查询问题是性能优化的核心之一，尤其是在涉及复杂关系和大量数据库交互时。通过良好的代码设计和合理的数据库操作，我们不仅能提升性能，还能为后续功能开发打下坚实基础。

关于N+1次查询

04-09

1260

1，什么是n+1次查询在使用Hibernate，或者ibatis等工具查询数据库的时候，由于缓存，或者lazyload（懒加载）等原因，可能会造成要查询n个结果，但是不得不执行n+1次查询数据库操作，造成效率低下。 2，使用Hibernate,什么时候会产生n+1次查询a,使用iterate查询的时候例如：Query q=session.createQuery("fr

什么是 N+1 查询问题以及如何解决？

Zzzr_3210的博客

08-06

3937

你可能会期望许多小的查询会很快，而一个大的、复杂的查询会很慢。你可以从你的 PlanetScale 仪表板访问这个，它允许你看到在你的数据库上运行的查询。使用这个，你可以识别你的查询中的许多类型的问题，包括 N+1 查询和长时间运行的查询。虽然让数据库服务器做大部分繁重的工作而不是我们的服务器端代码通常是最有效的，但对于像简单的物品计数这样的事情，可能不是必要的。而不是写你的代码，使你有 1 个查询加上该查询的每条记录的另一个查询，你最好花点努力写你的代码，使你有 1 个查询返回你需要的所有数据。

什么是N+1查询问题？如何解决？

破损的天堂鸟博客

07-11

976

N+1查询问题是ORM（对象关系映射）框架中常见的性能瓶颈，指应用程序在获取主模型数据及其关联模型时，因未优化查询逻辑而触发1次主查询 + N次关联查询（N为主模型记录数），导致数据库查询次数激增的现象。ORM的懒加载（Lazy Loading）：默认按需加载关联数据，访问关联属性时才执行查询（如所述）。数据库的集合思维：擅长通过单次JOIN或批量操作获取关联数据（如的对比表）。示例场景# 查询所有文章（1次查询）print(post.author.name) # 每篇文章触发1次作者查询（N次）

LINQ性能优化：解决N+1查询问题

冰茶的博客

05-25

1401

本文深入探讨了LINQ中的N+1查询问题，分析了其成因、影响及解决方案。N+1问题是指查询父实体时额外执行N次关联子实体查询的性能问题，主要由延迟加载机制和不恰当查询设计导致。文章通过博客系统实例演示了问题场景，并提出三种优化策略：预加载（Eager Loading）通过Include一次性加载关联数据；显式加载（Explicit Loading）手动控制关联数据加载；投影查询（Projection）仅选择所需字段。这些方法能有效减少数据库查询次数，提升应用性能，开发者应根据具体场景选择合适方案。

RSpec和Minitest匹配器可防止N + 1查询问题-Ruby开发

05-27

与其他库（例如db-query-matchers，rspec-sqlimit等）不同，使用n_plus_one_cont N +1 Control RSpec和Minitest匹配器可以防止N + 1查询问题。为什么还有另一个断言来声明数据库查询呢？与其他库（例如db-query-...

mybatis的N+1问题

贺天远廊坊师范学院信息技术提高班十五期

06-03

1371

Mybatis的N+1问题主要说的是当查询一个表的时候这个表的一个信息用外键链接另外一个表的多条信息的时候就会出现mybatis的N+1问题。这样会导致数据库负载过大，从而导致程序运行过慢如以下实例：当查询班级表的时候 <select id="select" resultMap="studentResultMap"> select * from t_class </select> 根据如下映射，将会调用selectStudent此查询语句，根据外键c_id查询学生信息，

hibernate n+1查询

01-27

HIBERNATE的N+1查询问题关联查询时

Mysql解决数据库N+1查询问题

09-09

在本篇文章里小编给大家分享了关于Mysql解决数据库N+1查询问题的相关知识点内容，需要的朋友们参考下。

N+1查询

Jasonmarryt的专栏

10-27

374

1.什么是n+1次查询使用Hibernate，或者ibatis等工具查询数据库的时候，由于缓存，或者lazyload（懒加载）等原因，可能会造成要查询n个结果，但是不得不执行n+1次查询数据库操作，造成效率低下。 2.使用Hibernate,什么时候会产生n+1次查询使用iterate查询的时候 ...

N+1查询问题

飞飞好奇的专栏

02-04

1369

一、概述 N+1的问题主要出现在发起关联查询时，例如： select * from CUSTOMERS; select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=1; select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=2; select * from ORDERS where CUSTOMER_ID=3; select * from ORDE

n+1次查询

eric的博客

03-30

470

#includes 这个方法主要是防止一些数据进行多余查询使用的第一种方式: @blogs = Blog.page(params[:page] || 1).per_page(params[:per_page] || 10).order("id desc").where(is_public: true) 测试效果如下: 第二种方式: @blogs = Bl

什么是N+1查询问题，它如何拖垮你的应用性能

MaisieKim_的博客

08-22

1110

A2: “懒加载”是一种“延迟加载”的设计模式，它本身并非是坏的。在处理“单个”对象，且其关联对象并不总是被需要访问的场景下，“懒加载”是一种极其高效的优化策略。它的问题只在被“错误地”应用在了“循环遍历”的场景之中。

什么叫n+1次select查询问题?

huashuizhuhui的专栏

04-05

251

什么叫n+1次select查询问题? 在Session的缓存中存放的是相互关联的对象图。默认情况下，当Hibernate从数据库中加载Customer对象时，会同时加载所有关联的Order对象。以Customer和Order类为例，假定ORDERS表的CUSTOMER_ID外键允许为null，图1列出了CUSTOMERS表和ORDERS表中的记录。以下Session的find(...

数据库查询n+1问题

Curry的博客

03-09

1075

简介在orm框架中，比如hibernate和mybatis都可以设置关联对象，比如user对象关联dept 假如查询出n个user，那么需要做n次查询dept，查询user是一次select，查询user关联的 dept，是n次，所以是n+1问题，其实叫1+n更为合理一些。mybatis配置UserMapper.xml<resultMap id="BaseResultMap" type="t...

什么是N+1查询问题？如何解决

08-25

<think>我们正在讨论N+1查询问题。根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]和引用[3]，我们可以了解到N+1问题在ORM（对象关系映射）框架中是一个常见问题。下面我将详细解释N+1问题及其解决方案。 ### 什么是N+1查询问题？ N+1查询问题是指在使用ORM框架进行数据库查询时，由于对象关联关系导致额外执行大量SQL查询的性能问题。具体表现为： 1. **1次初始查询**：首先执行一次查询获取N个主对象（例如：查询10个客户）。 2. **N次额外查询**：然后对于每个主对象，再执行一次查询获取关联对象（例如：为每个客户查询其订单）。因此总查询次数为：1（初始查询）+ N（关联查询）= N+1次查询。 #### 示例场景（引用[1]）：假设有两个表：`customers`（客户表）和`orders`（订单表），一个客户对应多个订单。 - 初始查询：`SELECT * FROM customers LIMIT 10`（获取10个客户） - 循环中查询：对每个客户执行`SELECT * FROM orders WHERE customer_id = ?`（共10次）总查询次数：1 + 10 = 11次。 ### 为什么N+1问题有害？ 1. **性能瓶颈**：当N较大时（如N=1000），数据库需执行1001次查询，导致高延迟。 2. **数据库压力**：频繁的短查询消耗数据库连接资源，可能引发连接池耗尽。 --- ### 如何解决N+1查询问题？ #### 方法1：**预加载（Eager Loading）**（核心方案）一次性加载主对象及其关联对象，将N+1次查询合并为1次查询（或少量查询）。 - **JOIN查询**：通过SQL的`JOIN`语句一次性获取所有数据。 ```sql SELECT * FROM customers LEFT JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id WHERE customers.id IN (1,2,...,10) ``` - **ORM实现**（以Hibernate为例，引用[3]）：在关联属性上配置`fetch="join"`： ```xml <set name="orders" fetch="join">  <key column="customer_id"/> <one-to-many class="Order"/> </set> ``` #### 方法2：**批量加载（Batch Loading）** 将N次关联查询合并为少量批量查询（如1次查询获取所有关联数据）。 - **原理**：先执行初始查询获取主对象ID列表，再通过`IN`语句批量查询关联对象。 ```sql SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (1,2,...,10) -- 1次查询代替10次 ``` - **ORM支持**： Hibernate中配置`batch-size`： ```xml <set name="orders" batch-size="20">  <key column="customer_id"/> <one-to-many class="Order"/> </set> ``` #### 方法3：**延迟加载+手动触发（Lazy Loading with Hint）** 在需要时主动触发批量加载关联对象（避免在循环中逐条加载）。 - **代码示例**（伪代码）： ```java List<Customer> customers = session.query("FROM Customer").list(); // 初始查询（1次） List<Long> customerIds = customers.stream().map(Customer::getId).collect(Collectors.toList()); // 手动批量加载所有订单（1次查询） List<Order> allOrders = session.query("FROM Order WHERE customer_id IN :ids") .setParameter("ids", customerIds) .list(); // 将订单关联到客户 customers.forEach(c -> c.setOrders( allOrders.stream().filter(o -> o.getCustomerId().equals(c.getId())).collect(Collectors.toList()) )); ``` --- ### 解决方案对比 | 方法 | 查询次数 | 适用场景 | |--------------------|----------|------------------------------| | 预加载（JOIN） | 1~2次 | 关联数据量较小 | | 批量加载（IN） | 2次 | 关联数据量大，避免JOIN膨胀 | | 延迟加载+手动触发 | 2次 | 需要精细控制加载时机 | > **注意**：JOIN方式可能导致结果集膨胀（一个客户有M个订单，则返回10*M行），需在ORM中处理重复数据。 --- ### 总结 - **N+1问题本质**：ORM框架的关联加载策略缺陷导致的性能问题。 - **核心解决思路**：将多次单条查询合并为批量查询。 - **最佳实践**： 1. 在开发阶段开启ORM的SQL日志，监控N+1问题。 2. 根据关联数据规模选择预加载或批量加载策略[^1][^3]。 §§相关问题§§ 1. 如何检测应用程序中的N+1查询问题？ 2. 在MyBatis中如何避免N+1问题？ 3. 使用JOIN预加载时如何解决结果集重复问题？</think>### 什么是N+1查询问题？ N+1查询问题是ORM（对象关系映射）框架中常见的性能陷阱，指在获取主对象及其关联对象时，框架执行了**1次主查询 + N次关联查询**（N为主查询结果数量）。这种模式会导致大量低效的数据库查询，严重影响系统性能[^1]。 #### 典型场景示例（引用[1][^1]）： ```python # 获取10个用户（1次查询） users = User.objects.all()[:10] for user in users: # 循环中为每个用户查询订单（10次查询） orders = user.orders.all() ``` 总查询次数 = **1（主查询） + 10（关联查询） = 11次** --- ### 为什么会产生N+1问题？ | 原因 | 说明 | |------|------| | **延迟加载(Lazy Loading)** | ORM默认按需加载关联数据，首次访问关联属性时触发查询 | | **缺乏批量加载机制** | 未在单次查询中预取所有关联数据 | | **ORM配置不当** | 未正确配置关联加载策略（如Hibernate的fetch设置） | --- ### 解决方案（附代码示例） #### 方案1：预加载(Eager Loading) - 最有效 **一次性加载所有关联数据**，将N+1次查询合并为1-2次查询[^3]。 ```python # Django ORM（使用select_related/prefetch_related） users = User.objects.prefetch_related('orders')[:10] # 仅执行2次查询： # 1. SELECT * FROM users LIMIT 10 # 2. SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (1,2,...,10) # Hibernate配置（引用[3][^3]） <set name="orders" fetch="join">  <key column="user_id"/> <one-to-many class="Order"/> </set> ``` #### 方案2：批量加载(Batch Loading) **分组执行IN查询**，将N次查询压缩为M次（M = N/批大小） ```java // Hibernate配置批量加载 @BatchSize(size=20) // 每批加载20个用户的订单 private Set<Order> orders; ``` 执行过程： ```sql SELECT * FROM users LIMIT 10; -- 初始查询 SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (1,2,3...20); -- 仅1次批量查询 ``` #### 方案3：手动JOIN优化 **直接使用SQL JOIN**避免多次查询： ```sql SELECT users.*, orders.* FROM users LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id WHERE users.id IN (1,2,...,10) ``` --- ### 各方案性能对比 | 方案 | 查询次数 | 适用场景 | 缺点 | |---------------|----------|---------------------------|--------------------| | 预加载 | 1-2 | 关联数据量适中 | 可能加载冗余数据 | | 批量加载 | 1+(N/M) | 大数据量关联 | 需配置批处理大小 | | 手动JOIN | 1 | 复杂查询/极致性能要求 | 失去ORM抽象优势 | | 原生N+1 | N+1 | **永远不要使用** | 性能灾难 | --- ### 最佳实践 1. **始终监控ORM日志**：检查实际生成的SQL语句 2. **关键路径强制预加载**：对性能敏感接口配置`fetch="join"` 3. **分页场景特别注意**：预加载时避免`SELECT *`（可能导致结果集膨胀） 4. **使用性能分析工具**： - Django Debug Toolbar - Hibernate Statistics > **黄金法则**：当循环内出现数据库查询时，立即考虑N+1风险[^1][^3]。