MySQL-进阶篇-SQL优化

SQL的优化，大部分是依据索引进行的优化，所以索引比较重要。

优化方式	优化描述
新增优化	【INSERT】①：批量插入数据②：手动控制事务③：主键顺序插入性能高于乱序插入
主键优化	【PRIMARY KEY】即主键索引的优化，侧重于索引的设计原则
排序优化	【ORDER BY】排序尽可能用到索引，对排序进行索引分析，进行优化
分组优化	【GROUP BY】分组时尽可能用到索引字段
分页优化	【LIMIT】通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能
计数优化	【COUNT()】count(字段) < count(主键) < count(1) ≈ count(*)，尽量使用 count(*)
更新优化	【UPDATE】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 。说白了：还是索引，update的where语句要涉及索引，才能行锁

一、新增优化

1、插入数据

1). 优化方案一 ：批量插入数据

# 批量插入
  INSERT INTO DU_USER(userName,age,sex) SELECT UUID(),22,'男' FROM DGS;

2). 优化方案二 ：手动控制事务

可以设定每1000条，就COMMIT一次，减少数据库的交互，提升效率。

START TRANSACTION ;
	INSERT INTO DU_USER(userName,age,sex) VALUES('HX',34,'男');
	INSERT INTO DU_USER(userName,age,sex) VALUES('DG',24,'男');
	INSERT INTO DU_USER(userName,age,sex) VALUES('HX',28,'男');
COMMIT;

3). 优化方案三 ：主键顺序插入 

主键顺序插入，性能要高于乱序插入

主键乱序插入 : 8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3 
主键顺序插入 : 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 89

2、大批量插入数据 

 使用脚本插入数据如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，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

# 设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关 
  set global local_infile = 1; 
# 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中 
  load data local infile '/root/sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by

二、主键优化

知识回顾：在InnoDB引擎中，数据行是记录在逻辑结构 page 页中的，而每一个页的大小是固定的，默认16K。 那也就意味着， 一个页中所存储的行也是有限的，如果插入的数据行row在该页存储不小，将会存储到下一个页中，页与页之间会通过指针连接。

注意：页和页之间是根据主键排列的，如果乱序插入，会存在页分裂和页合并的情况【类似于数组，在中间插入的时候会把后面的数据往后放，会出现数据移位】；如果主键顺序插入，就不会存在上面情况。

为了避免上面这种情况，所以需要对索引进行设计优化：

索引设计原则

1	满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。
2	插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT自增主键。
3	尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号。
5	业务操作时，避免对主键的修改。

三、排序优化

1	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。
2	尽量使用覆盖索引。【防止回表查询；排序字段，都有索引】
3	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（ASC/DESC）。
4	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大小sort_buffer_size(默认 256k) 。 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中完成排序操作，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。

四、分组优化

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

五、分页优化

通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过 覆盖索引 加 子查询 形式进行优化。

explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

六、计数优化

count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是NULL，累计值就加 1，否则不加，最后返回累计值。【NULL值不计数】

count用法	含义
count（主键）	InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行的 主键id 值都取出来，返回给服务处。服务层拿到主键后，直接按进行累加（主键不可能为NULL）
count（字段）	无NOT NULL约束 InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的字段值都取出来，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 引擎会遍历整张表，把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接计数累加。
count（数字）	Inno DB 引擎遍历整张表，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（   *  ）	Inno DB 引擎并不会取全部字段，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。

七、更新优化

更新数据的时候，尽可能用到索引，因为InnoDB存储引擎下的索引是对行操作的，更新数据的时候会对行进行加锁，从而提升效率；如果不做索引，行锁会升级为表锁，效率变慢。