你有没有遇到过这种情况：公司报表系统一到月底就卡得不行，点一下‘生成统计’按钮，转圈圈转了半分钟才出结果？老张是某电商公司的数据工程师，上周他刚把一个慢得离谱的订单汇总功能重构了一遍，速度从28秒干到了1.3秒。他没换服务器，也没加缓存，靠的是一个简单的算法设计实战项目。
问题来自真实场景
这个功能原本的逻辑很直接：每个月底，系统要统计每个商品类别的销售额、订单数、退货率。原始代码的做法是，挨个类别去数据库查一遍，每次执行类似这样的SQL：
SELECT category, SUM(price), COUNT(*) FROM orders WHERE category = '手机' AND create_time BETWEEN '2024-06-01' AND '2024-06-30' GROUP BY category;然后换成‘电脑’、‘家电’……循环查七次。表面上看没问题，但每次查询都触发一次全表扫描，七次就是七次IO开销。
换个思路：一次查完再分
老张做的第一件事，是把七次查询合并成一次：
SELECT category, SUM(price) as total, COUNT(*) as count FROM orders WHERE create_time BETWEEN '2024-06-01' AND '2024-06-30' GROUP BY category;这一下，数据库只扫一遍表，返回所有类别的聚合结果。后端拿到数据后再按类别拆分处理。看似只是少写了几个循环，实际背后的算法思想变了——从“重复查询”变成“批量处理”，时间复杂度从O(n×m)降到O(m)，其中n是类别数，m是数据量。
加入索引策略，效果翻倍
光改查询还不够。老张发现orders表在create_time字段上虽然有索引，但不是联合索引。于是他加了一个覆盖索引：
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_time_category_price (create_time, category, price);这样一来，数据库可以直接从索引树里取出所需字段，连数据行都不用回表查找。配合新的查询方式，响应时间直接跌破2秒。
实战中的算法不是纸上谈兵
很多人觉得算法设计是刷LeetCode那种题，其实真正的算法能力体现在对业务场景的理解和拆解上。比如你知道“分治法”不稀奇，但能不能想到把“逐个查类别”改成“统一拉取再分组”，这才是实战的价值。
另一个例子是用户活跃度分析。以前团队做DAU统计，每天跑一次全量去重。后来有人引入布隆过滤器，在写入时就标记用户是否当日已登录，空间换时间，日志处理速度提升了三倍不止。
从小项目练起，别等大场面
想动手练算法设计，不一定非得等公司大项目。你可以从自己常用的数据库操作入手。比如你常写的某个报表SQL，试着回答这几个问题：它现在是几级嵌套？有没有重复计算？能不能用一张临时表预聚合？索引是否覆盖了WHERE和SELECT字段？
有个程序员小李，闲着没事拿自己博客的访问统计表开刀。原本每次打开首页都要实时算“最近七天热门文章”，他改成每天凌晨用定时任务算好，存进一张summary表。访问首页时直接读结果，页面加载从1.8秒降到0.3秒。这本质上就是一个缓存+预计算的算法优化。
算法设计不是科学家的专利，它是每个和数据打交道的人该有的基本功。下次你写SQL之前，不妨多问一句：这个查询真的必要吗？能不能合并？能不能提前算？往往答案就在日常的细节里。