循环查询数据的性能问题及优化
糟糕的代码，对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响，所以，先设计再实现，谋而后动。
1. 使用IN查询替换for循环
优化前代码(简化版，以MySQL为例)：
sql = 'SELECT A.real_name, A.phone, A.gender FROM tb_user AS A INNER JOIN tb_trade AS B on A.id=B.user_id WHERE B.id=%s;'for id in trade_ids: user = db_mysql.find(sql, [id])
# TODO: do some work这个代码的本意是要查询每个交易的购买用户的信息，和其他信息拼接起来，然后写入EXCEL文件。这种写法，简单明了，只要按照逻辑来写就好了，然而随着交易越来越多，这段代码会跑的越来越慢，即使建立了索引，但是却无法避免每次的数据库访问开销。
优化后代码：
sql = 'SELECT A.real_name, A.phone, A.gender, B.id FROM tb_user AS A INNER JOIN tb_trade AS B on A.id=B.user_id WHERE B.id IN (%s);'
place_holders = ','.join(map(lambda x: '%s', id_list)) users = db_mysql.findAll(sql % place_holders, [trade_ids])
for id in users: # TODO: do some work使用IN替换掉for循环，一次查询拿到所有的数据，然后在for循环中取处理业务逻辑。该方法在MySQL与Mongo中均可以使用，只是语法不同而已。
2. 使用聚合查询替换for循环
优化前代码(简化版，以MongoDB为例)：
avaliable_companies = []condition = { 'is_active': True, 'create_time': {'$lt': datatime.now()}, 'suspended': False}
for company in companies: condition['company'] = company['_id'] job = db_mongo.job.find_one(condition) if job: avaliable_companies.append(job)
count = len(avaliable_companies)这段代码的本意是要查询截止到当前时间，生成的job记录是来自哪几家company。同样的，随着数据量的增加，这段代码会跑的越来越慢。
pipeline = [ {'$match': { 'is_active': True, 'create_time': {'$lt': datatime.now()}, 'suspended': False, 'company': {'$in': map(lambda x: x['_id'], companies)} }}, {'$group': {'_id': 'company'}}]
agg_result = db_mongo.job.aggregate(pipeline)
count = len(list(agg_result))使用聚合可以一次查询出结果，当然，这里也可以通过IN查询来做，同样可以提高性能。
3. 使用pipeline来查询redis
Redis通常用来做数据缓存，降低数据库的命中率，从而提供并发性能。然而，如果使用不当，你会发现虽然使用了缓存，但是时间查询效率并没特别大的提升。
优化前代码（简化版）：
redis_cli = get_redis()for id in user_ids: result = redis_cli.get('user_last_active_time:%d' % id)这个代码本意是要查询一组用户的最近一次活跃时间，这些活跃时间都缓存在Redis中，但是这个代码，如果user_ids的列表很长，就会发现这个缓存查询很慢，因为每次访问redis都需要建立一次IO请求。
优化后代码：
redis_cli = get_redis()pipeline = redis_cli.pipeline(transaction=False)for d in user_ids: pipeline.get('user_last_active_time:%d' % id)active_time_list = pipeline.execute()使用Redis的pipeline来一次获取所有的数据，这么做会比上面的快几十倍，在数据量大的情况下。
上面通过三个实例来阐述循环查询对性能的影响和优化的方法，写这篇博客的目的并不仅仅要介绍这些技巧方法，因为技巧方法远不止这些，而是想借此传达一个观点：编程，应该设计先于写代码。虽然都是实现同样的逻辑功能，但是如果没有进行一番设计和思考，必然会写出一些糟糕的代码，其会对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响。
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