MySQL-SQL优化

一、插入数据

• 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;

• 主键插入顺序

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

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致数据的开关

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';

二、主键优化

1.数据组织方式

在InnoDB储存引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种储存方式的表称为索引组织表（index organized table IOT）.

2.分裂页

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），根据主键排序。

3.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的允许被其他记录声明使用。

当页中删除的记录到达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。

4.主键优化原则

• 满足业务需求情况下，尽量降低主键长度
• 插入数据时，计量选择顺序插入，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。

三、order by优化

1.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。

2.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

creat 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,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

creat index idx_user_age_phone_aa 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，多字段是，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filesoret，大量数据排序时，可以适当增大排序缓冲区大小sort_buffer_size(默认256K)。

四、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

Creat 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。

五、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，其他记录丢失，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较好地提高性能，可以通过覆盖索引能够较好的提高性能，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、count优化

explain select count(*) from tb_user;

• MySQL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，他执行count（*）的时候，需要把数据一行一行的从引擎里面读出来，然后累计计数。

优化思路：自己计数

1.count的几种用法

• count（）是一种聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果count函数地参数不是NULL，积累值就加1，否则不加，最后返回累计值。
• 用法：count(*)\count(主键)、count（字段）、count（1）

（1）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，直接按行进累加（主键不可能为null）。

（2）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，记数累加。

        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。

（3）count（1）

        InnoDB引擎整遍历整张表，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。

（4）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。

按效率排序的话，count（字段）

七、update优化

update student set no='2000100100'where id=1;

update student set no='2000100105'where name='一';

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，否则会升级为表锁。