如果你有寫過程式，處理大量資料時，你可能會習慣用「迴圈」把資料一筆一筆拿出來處理。
但資料庫不是這樣運作的。
這篇文章會帶你理解資料庫的運算方式，以及為什麼這會影響到你寫 SQL 的效能。
寫程式 vs 寫 SQL：資料處理方式大不同
程式設計：用迴圈一筆一筆處理
寫程式的時候，如果要處理一堆資料，你會怎麼做？
通常是用迴圈：
for (let i = 0; i < data.length; i++) {
// 處理第 i 筆資料
}在迴圈裡面，你可以很靈活地控制流程：
- 針對某一筆資料做特別處理：例如第 5 筆資料要用不同的計算方式
- 跑到一半用
break停下來：例如找到目標資料後，就不用繼續跑了 - 用
continue跳過某幾筆：例如遇到空值就跳過，不處理
但資料庫不是這樣運作的。
資料庫：整批處理，沒辦法停下來
資料庫在處理資料時，是以「欄位」為單位，整批整批處理。
它不會一筆一筆跑，也沒有 break 可以讓你中途停下來。
舉個例子：
SELECT id, 名稱, 單價 * 1.05 AS 含稅價
FROM 商品
WHERE 名稱 = '超強資料庫課程'這個查詢做了三件事，我們來看資料庫是怎麼執行的。
FROM：把整張表單拿出來
FROM 商品資料庫會把「商品」這張表單的所有資料都拿出來。
不是拿一筆，是整張表單。
WHERE：整批檢查名稱欄位
WHERE 名稱 = '超強資料庫課程'資料庫會檢查「名稱」這個欄位的所有資料，把符合條件的篩選出來。
它不是檢查一筆、處理一筆，而是整個欄位一路掃過去，掃完之後才把符合條件的資料挑出來。
SELECT：整批計算單價
SELECT id, 名稱, 單價 * 1.05 AS 含稅價最後輸出的時候，資料庫會對所有符合條件的資料，整批計算 單價 * 1.05。
不是算一筆、輸出一筆，而是整批算完、整批輸出。
整批處理如何影響 SQL 效能？
因為這直接影響到效能。
先 WHERE 篩選，再 SELECT 運算
回顧一下執行順序：
- FROM（拿資料）
- WHERE（篩選）
- SELECT（運算、輸出）
注意到了嗎？WHERE 在 SELECT 之前執行。
這代表什麼？
資料庫會先篩選，再運算。
舉個例子：
假設商品表單有 1000 筆資料。
SELECT 單價 * 1.05 AS 含稅價
FROM 商品
WHERE 名稱 = '超強資料庫課程'執行過程是這樣的：
- FROM：拿出 1000 筆資料
- WHERE：篩選出名稱是「超強資料庫課程」的資料，剩下 2 筆
- SELECT：對這 2 筆資料計算
單價 * 1.05
因為先篩選，資料量從 1000 筆變成 2 筆。
所以 單價 * 1.05 這個運算只需要做 2 次，而不是 1000 次。
這就是「先篩選，再運算」的好處：減少運算量，提升效能。
WHERE 條件下得好，效能差很多
如果你的篩選條件下得不好，讓大量資料都通過篩選，後面的運算就會很吃效能。
舉個例子：
假設商品表單有 1000 筆資料。
不好的做法：先運算，再篩選
SELECT *
FROM (
SELECT 名稱, 單價 * 1.05 AS 含稅價
FROM 商品
) AS 計算後的商品
WHERE 名稱 = '超強資料庫課程'這個寫法是先對 1000 筆資料都計算 單價 * 1.05，產生一張臨時表單，最後才篩選出 2 筆。
就算最後只需要 2 筆資料，你也已經算了 1000 次，非常浪費。
好的做法：先篩選，再運算
SELECT 單價 * 1.05 AS 含稅價
FROM 商品
WHERE 名稱 = '超強資料庫課程'執行順序：
- FROM：拿出 1000 筆資料
- WHERE：篩選後剩 2 筆
- SELECT：只需要計算 2 次
單價 * 1.05
先用 WHERE 把資料量縮小，再做運算，效率高很多。
寫 SQL 時，心中要有運算量的概念
當你寫 SQL 的時候，要在心中模擬一下：
- 這個查詢會處理多少筆資料？
- 每個步驟會做多少次運算？
單層篩選的運算量
假設你寫了這個查詢：
SELECT 單價 * 1.05 AS 含稅價
FROM 商品
WHERE 名稱 = '超強資料庫課程'資料庫會這樣執行：
| 步驟 | 動作 | 處理筆數 |
|---|---|---|
| 1 | FROM：拿出商品表單 | 1000 筆 |
| 2 | WHERE：篩選名稱 | 1000 筆 → 2 筆 |
| 3 | SELECT：計算含稅價 | 2 筆 |
總運算量大約是 1000 + 2 = 1002 次。
兩層篩選的運算量
如果你用子查詢做兩層篩選：
SELECT *
FROM (
SELECT *
FROM 商品
WHERE 類別 = '課程'
) AS 課程商品
WHERE 名稱 = '超強資料庫課程'資料庫會這樣執行：
| 步驟 | 動作 | 處理筆數 |
|---|---|---|
| 1 | FROM：拿出商品表單 | 1000 筆 |
| 2 | 第一次 WHERE：篩選類別 | 1000 筆 → 500 筆 |
| 3 | 第二次 WHERE：篩選名稱 | 500 筆 → 2 筆 |
| 4 | SELECT：輸出結果 | 2 筆 |
總運算量大約是 1000 + 500 + 2 = 1502 次。
小心 JOIN 讓運算量爆炸
有些情況下，運算量不是相加，而是相乘。
比如說兩張表單合併（JOIN）的時候，如果沒有下好條件：
| 表單 A | 表單 B | 運算量 |
|---|---|---|
| 1000 筆 | 1000 筆 | 1000 × 1000 = 1,000,000 次 |
這種指數級的暴增，會讓你的網站變得很慢。
之後你會學到一個指令叫 EXPLAIN，它可以在執行查詢之前，先告訴你這個查詢會掃描多少筆資料、運算量大概有多複雜。
這對於優化效能非常有幫助，不過這是比較進階的內容，之後再詳細介紹。
小結
這篇文章介紹了資料庫的批次處理觀念：
- 資料庫是整批處理：以欄位為單位，整批篩選、整批運算、整批輸出
- 沒有 break：不能中途停下來，也不能針對某一筆做特別處理
- 先篩選，再運算：WHERE 在 SELECT 之前執行，所以篩選條件很重要
- 心中要有運算量的概念：寫 SQL 時要估算每個步驟會處理多少資料
- 小心運算量暴增：表單合併時，運算量可能是相乘而不是相加
理解這個觀念後，你就能寫出更有效率的 SQL。