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15 个 Eloquent 高级技巧,瞬间提升你的 Laravel 应用性能

开发教程 2025年12月4日
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15 个 Eloquent 高级技巧瞬间提升你的 Laravel 应用性能

Eloquent 的优雅语法很容易让人忽略性能问题,特别是当数据表增长到千万级别时。我在调优处理上亿记录的高并发系统过程中,总结了 15 个实战技巧——远不止基础的预加载——能把慢查询优化到毫秒级。

原文链接 15 个 Eloquent 高级技巧,瞬间提升你的 Laravel 应用性能

用 Raw Count 代替关联关系的完整加载

为什么重要:加载整个关联只为了计个数,内存和性能都会受影响。

//  N+1 查询 + 模型实例化
$posts = Post::all();
foreach ($posts as $post) {
    echo $post->comments->count();
}

//  使用 withCount
$posts = Post::select(\'id\',\'title\')
    ->withCount(\'comments\')
    ->get();
foreach ($posts as $post) {
    echo $post->comments_count;
}

性能对比:10k 条文章从 500 ms 降到 8 ms

深度分页用 Cursor Pagination

为什么重要:OFFSET 分页的偏移量越大,性能越差。

//  OFFSET 100k
$users = User::paginate(25);

//  使用 cursorPaginate
$users = User::where(\'created_at\',\'>\',\'2023-01-01\')
    ->orderBy(\'id\')
    ->cursorPaginate(25);

生成的 SQL

-- 下一页
SELECT * FROM users WHERE id > ? ORDER BY id LIMIT 25;

优势:任何深度的分页都是恒定时间。

大量关联数据用分块预加载

为什么重要:一条 IN() 语句里塞 5 万个 ID,很容易超时。

Post::chunkById(200, fn($posts) =>
    $posts->load([\'comments\' => fn($q) =>
        $q->select(\'id\',\'post_id\',\'content\')
          ->latest()
          ->limit(10)
    ])
);

要点:分批加载关联数据,控制每批大小,内存占用更少。

JSON 聚合处理嵌套数据

为什么重要:一条查询替代多个 JOIN 和循环。

$users = User::selectRaw(\"users.*, JSON_AGG(
    JSON_BUILD_OBJECT(
        \'address\', addresses.street,
        \'orders\', orders.total
    )
) AS user_data\")
->leftJoin(\'addresses\',\'users.id\',\'addresses.user_id\')
->leftJoin(\'orders\',\'users.id\',\'orders.user_id\')
->groupBy(\'users.id\')
->get()
->map(fn($u) => array_merge(
    $u->toArray(),
    json_decode($u->user_data, true)
));

结果:彻底消除嵌套关联的 N+1 问题。

软删除用部分索引

为什么重要WHERE deleted_at IS NULL 需要专门的索引。

Schema::table(\'users\', fn(Blueprint $t) =>
    $t->index([\'deleted_at\'], \'active_idx\')
      ->where(\'deleted_at\',\'IS\',null)
);

// 查询会使用部分索引
User::whereNull(\'deleted_at\')->get();

性能对比:20 万行数据从 1.2 s 降到 14 ms。

lazyById() 实现真正的流式处理

为什么重要:chunk() 用的是 OFFSET,大表上性能会越来越差。

User::where(\'last_login\',\'<\', now()->subYear())
    ->lazyById(1000)
    ->each->delete();

优势:在百万级以上的表上快 10 倍。

基于表达式的排序

为什么重要:按子表数据排序不用 JOIN,避免繁重的连接操作。

Post::orderByDesc(
    Comment::select(\'created_at\')
        ->whereColumn(\'post_id\',\'posts.id\')
        ->latest()->limit(1)
)->get();

⏱ 瞬间获得\”最近活跃\”列表,无需 JOIN。

条件关联加载

为什么重要:一次性过滤父级和子级数据。

// 在模型中
public function activeSubscriptions() {
    return $this->subscriptions()
        ->where(\'expires_at\',\'>\', now())
        ->where(\'status\',\'active\');
}

// 控制器中
$users = User::withWhereHas(\'activeSubscriptions\')->get();

神奇之处:一条查询同时过滤父级和子级数据。

Update From Select

为什么重要:跨表原子更新,单条查询搞定。

DB::table(\'users\')
    ->join(\'teams\',\'teams.owner_id\',\'=\',\'users.id\')
    ->where(\'teams.status\',\'premium\')
    ->update([\'users.plan\'=>\'premium\']);

告别“查出来-循环-再更新”的笨办法。

物化视图处理重度聚合

为什么重要:对上千万行数据实时计算 SUM/AVG,基本会超时。

CREATE MATERIALIZED VIEW user_stats AS
SELECT user_id, SUM(amount) AS ltv, COUNT(*) AS orders
FROM orders GROUP BY user_id;

REFRESH MATERIALIZED VIEW user_stats;
$stats = DB::table(\'user_stats\')->where(\'user_id\',$id)->first();

性能对比:LTV 查询从 2 s 降到 0.2 ms。

多列过滤用复合索引

为什么重要:正确的顺序避免全表扫描。

Schema::table(\'users\', fn(Blueprint $t) =>
    $t->index([\'state\',\'city\'])
);

注意:只有在单独查询 state 或同时查询 state 和 city 时才有效。

pluck/toBase 实现选择性实例化

为什么重要:只要 ID 却实例化整个模型,内存白白浪费。

$ids = User::active()->toBase()->pluck(\'id\');

内存对比:每 1k 条记录从 1.5 MB 降到 50 KB。

事务中的行级锁

为什么重要:高并发下防止竞态条件。

DB::transaction(fn() =>
    tap(User::where(\'id\',$id)->lockForUpdate()->first(), fn($u) =>
        $u->decrement(\'stock\')
    )
);

关键:秒杀场景下保证库存更新不会乱。

计算属性用表达式列

为什么重要:把重复计算交给数据库处理。

User::selectRaw(\"*, (
    SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id=users.id
) AS order_count\")->get();

替代方案:通过视图物化(见技巧 #10)。

地理空间索引和查询

为什么重要:在数十万个点中快速搜索\”附近\”。

Schema::table(\'places\', fn(Blueprint $t) =>
    $t->point(\'loc\')->spatialIndex()
);

Place::selectDistance(\'loc\',DB::raw($point))
    ->whereDistance(\'loc\',DB::raw($point),\'<\',10000)
    ->get();

性能对比:50 万个位置从 1.5 s 降到 8 ms。

大规模性能对比

技术 1 万条 100 万条 1000 万条
常规分页 5 ms 120 ms 1.2 s
Cursor 分页 5 ms 8 ms 10 ms
预加载 80 ms 800 ms 超时
分块预加载 85 ms 150 ms 300 ms
软删除扫描 20 ms 1.5 s 15 s
部分索引 1 ms 2 ms 3 ms

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