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要优化Python数据库操作的查询速度，可以采取以下措施：
使用索引：在数据库表中创建适当的索引可以显著提高查询速度。确保对经常用于搜索、排序和连接的列创建索引。
优化SQL查询：避免使用SELECT *，而是只选择需要的列；减少子查询和连接；使用WHERE子句过滤不必要的数据；考虑使用JOIN代替子查询等。
使用参数化查询：避免SQL注入攻击，同时提高查询速度。
批量操作：使用批量插入、更新和删除操作，而不是逐条执行。
使用连接池：通过连接池管理数据库连接，减少连接和断开连接的开销。
使用缓存：对于经常访问的数据，可以使用缓存（如Redis）来存储查询结果，减少对数据库的请求。
优化数据库配置：根据硬件和工作负载调整数据库配置参数，如内存分配、连接数等。
使用数据库优化工具：利用数据库自带或第三方的优化工具（如MySQL的OPTIMIZE TABLE）来优化表结构。
考虑使用NoSQL数据库：对于非关系型数据，可以考虑使用NoSQL数据库（如MongoDB）来提高查询速度。
代码优化：在Python代码中，可以使用多线程或多进程来并行执行数据库操作；避免在循环中执行数据库查询；合理使用全局变量等。
