SQL语句优化的七种方法

① Insert优化

批量插入

Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat').(3,'Jerry');

手动提交事务

start transaction;
insert into tb_test values(1 ,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tom'),(5,'Cat').(6,'"Jerry');
insert into tb_test values(7 ,Tom'),(8,'Cat').(9,'"Jerry');
commit;

主键顺序插入

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

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。操作如下:

#客户端连接服务端时，加上参数--local-infile
mysql --local-infile -u root-p
#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 '\n' ;

主键顺序插入性能高于乱序插入.

② 主键优化

✅数据组织方式

在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表(index organized table IOT)。

✅页分裂

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(如果一行数据多大，会行溢出)，根据主键排列。

主键顺序插入

主键乱序插入(会产生页分裂)

✅页合并

当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记（flaged)为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。

当页中删除的记录达到MERGE_THRESHOLD(默认为页的50%)，InnoDB会开始寻找最靠近的页（前或后）看看是否可以将两个页合并以优化空间使用。

MERGE_THRESHOLD:合并页的阈值，可以自己设置，在创建表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做主键或者是其他自然主键，如身份证号。
业务操作时，避免对主键的修改。

③ 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。

#没有创建索引时，根据age, phone进行排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age , phone;

#创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);

#创建索引后，根据age, phone进行升序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age , phone;

#创建索引后，根据age, phone进行降序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc ;

#根据age, phone进行降序一个升序，一个降序
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc;

#创建索引
create index idx_user_age _phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);

#根据age, phone进行降序一个升序，一个降序
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc;

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(ASC/DESC)。

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)。

④ group by优化

#删除掉目前的联合索引 idx_user_pro_age_sta
drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;

#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;

#创建索引
Create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status);

#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession;

#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession , age;

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的。

⑤ limit 优化

一个常见又非常头疼的问题就是limit 2000000,10，此时需要MySQL排序前2000010记录，仅仅返回2000000 - 2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。
优化思路:一般分页查询时，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 tid = a.id;

⑥ count 优化

explain select count(*) from tb_user ;

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，效率很高;

InnoDB引擎就麻烦了，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，然后累积计数。

count的几种用法
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，返回给服务层。服务层拿到主键后，直接按行进行累加(主键不可能为null)。
count（字段)
没有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，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，直接按行进行累加。
count ( 1)
InnoDB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“7”进去，直接按行进行累加
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。

按照效率排序的话，count(字段)

⑦ update优化

update student set no = '2000100100'where id = 1 ;
update student set no = '2000100105'where name='韦一笑';

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。

✅补充：覆盖索引

覆盖索引（covering index ，或称为索引覆盖）即从非主键索引中就能查到的记录，而不需要查询主键索引中的记录，避免了回表的产生减少了树的搜索次数，显著提升性能。

SQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，而不必通过二级索引查到主键之后再去查询数据。

Extra信息已经有'Using Index'，表示已经使用了覆盖索引。经过索引优化之后，线上的查询基本不超过0.001秒。