MySQL-SQL语句的优化

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插入数据

批量插入
insert into tb_test values (1,2),(2,3)

手动提交事务
start transaction
insert …
insert …
commit

主键顺序插入

大批量插入数据
如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入

主键优化

页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%，每个页包含了2-N行数据(如果一行数据过大，会行溢出)，根据主键排列
页合并：当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是被标记(flaged)为删除并且它的空间允许被其它记录声明使用
当页中删除的记录达到MERGE_THRESHOLD(默认为页的50%)，InnoDB会开始寻找最近的页面看看是否可以将两个页合并以优化空间使用
MERGE_THRESHOLD：合并叶的阈值，可以自己设置，在创建或者创建索引时指定

主键设计原则
满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度
插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT自增主键
尽量不要使用UUID做主键或者是其它自然主键
业务操作时，避免对主键的修改

order by优化

Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫FileSort排序
Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为using index，不需要额外排序，操作效率高

根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时也遵循最左前缀法则
尽量使用覆盖索引
多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则
如果不可避免的出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区的大小sort_buffer_size

group by优化

在分组操作时，可以通过索引来提高效率
分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则

limit 优化

可以通过覆盖索引能够比较好地提升性能，可以通过覆盖索引+子查询形式进行优化

count 优化

MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count()的时候会直接返回这个数，效率较高
InnoDB引擎就比较麻烦，它执行count()的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累计计数
优化思路：自己计数()利用Redis等

count的几种用法
count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行的判断，如果count函数的参数不是NULL，累计值就加一否则不加，最后返回累计值
用法：count()，count（主键），count（字段），count（1）
count()：InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加
count(1)：InnoDB引擎会遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一行放一个数字1进去，直接按行进行累加
count(字段)
没有not null 约束：InnoDB引擎会遍历每张表每一行的字段值，返回给服务层，服务层判断是否为null，不为null，计数累加
有not null 约束：InnoDB引擎会遍历每张表每一行的字段值，返回给服务层，服务层判断是否为null，直接按行进行累加
count(主键)：InnoDB引擎会遍历每张表每一行的主键id，返回给服务层，计数累加
执行效率上：

执行效率上
列名为主键，count(列名)会比count(1)快
列名不为主键，count(1)会比count(列名)快
如果表多个列并且没有主键，则 count(1 的执行效率优于 count（）
如果有主键，则 selectcount（主键）的执行效率是最优的
如果表只有一个字段，则 select count（）最优。

update优化

InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁