Для оптимизации тяжелых SQL-запросов в Python: - **Индексы** - убедитесь, что запрос использует индексы по условиям WHERE и JOIN ``` # Создание индекса cursor.execute("CREATE INDEX idx_name ON users(name)") ``` - **Лимиты и пагинация** - не загружайте все данные сразу ``` # Пагинация cursor.execute("SELECT * FROM large_table LIMIT 100 OFFSET 200") ``` - **Оптимизация SELECT** - выбирайте только нужные поля ``` # Вместо SELECT * cursor.execute("SELECT id, name FROM users WHERE active = 1") ``` - **Кэширование** - используйте Redis/Memcached для часто запрашиваемых данных - **EXPLAIN** - анализируйте план выполнения запроса ``` cursor.execute("EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users") print(cursor.fetchall()) ``` - **Батчинг** - для массовых операций используйте batch-вставки ``` data = [(1, 'John'), (2, 'Alice')] cursor.executemany("INSERT INTO users VALUES (?, ?)", data) ``` - **ORM оптимизация** - для Django/SQLAlchemy используйте: - select_related/prefetch_related - only/defer - bulk_create