MYSQL学习笔记

SQL语句

通用语法

学习具体的SQL语句之前，先来了解一下SQL语言的同于语法。

1). SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾。

2). SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。

3). MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写。

4). 注释：

• 单行注释：-- 注释内容 或 # 注释内容
• 多行注释：/* 注释内容 */

DCL

User

DCL英文全称是Data Control Language(数据控制语言)，用来管理数据库用户、控制数据库的访问权限。

查询所有用户和他们的访问权限

select * from mysql.user;

创建用户

CREATE USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED BY '密码';

创建用户itcast, 只能够在当前主机localhost访问, 密码123456;

create user 'itcast'@'localhost' identified by '123456';

创建用户heima, 可以在任意主机访问该数据库, 密码123456;

create user 'heima'@'%' identified by '123456';

修改用户密码

ALTER USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '新密码';

删除用户

DROP USER '用户名'@'主机名' ;

查询权限

SHOW GRANTS FOR '用户名'@'主机名' ;

授予权限

GRANT 权限列表 ON 数据库名.表名 TO '用户名'@'主机名';

撤销权限

REVOKE 权限列表 ON 数据库名.表名 FROM '用户名'@'主机名';

注意事项

• 在MySQL中需要通过用户名@主机名的方式，来唯一标识一个用户。
• 主机名可以使用 % 通配。

DDL

User->schema and table

Data Definition Language，数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表，字段) 。

类似于查看数据库，查看表，修改数据库名字，修改表属性等操作都是DDL操作。

但是由于非常不方便，而且现在的图形化MySQL操作界面非常发达，所以通常我们都选择使用图形化界面来操作数据库，感兴趣的可以了解一下DDL。

Schema操作

show databases ;

查看所有数据库
select database() ;选择数据库
create database [ if not exists ] 数据库名 [ default charset 字符集 ] [ collate 排序

规则 ] ;

创建数据库
drop database [ if exists ] 数据库名 ;

删除数据库
use 数据库名 ;

我们要操作某一个数据库下的表时，就需要通过该指令，切换到对应的数据库下，

table操作

show tables; 查看schema中所有table
desc 表名 ; 显示表结构
show create table 表名 ;查看建表语句

CREATE TABLE 表名( 字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ],

字段2 字段2类型 [COMMENT 字段2注释],

字段3 字段3类型 [COMMENT 字段3注释 ],

...

字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释 ] )

[COMMENT 表注释 ] ;

[...] 内为可选参数，最后一个字段后面没有逗号
例如：

create table tb_user(

id int comment '编号',

name varchar(50) comment '姓名',

age int comment '年龄',

gender varchar(1) comment '性别'

) comment '用户表';

添加字段

ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 类型 (长度) [ COMMENT 注释 ] [ 约束 ];

为emp表增加一个新的字段"昵称"为nickname，类型为varchar(20)

例如

ALTER TABLE emp ADD nickname varchar(20) COMMENT '昵称';

修改数据类型

ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 新数据类型 (长度)

修改字段名

ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 类型 (长度) [ COMMENT 注释 ] [ 约束 ];

删除字段

ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;

修改表名

ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新表名;

删除表

DROP TABLE [ IF EXISTS ] 表名;

删除指定表, 并重新创建表

TRUNCATE TABLE 表名;

部分数据类型：

可以自己恰当的选择类型。

如：

1). 用户名 username ------> 长度不定, 最长不会超过50

username varchar(50)

2). 性别gender ---------> 存储值, 不是男,就是女

gender char(1)

3). 手机号 phone -------->固定长度为11

phone char(11)

4). 生日字段

birthday birthday date

5). 创建时间

createtime createtime datetime

DML

User->schema and table->data

DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作。

给指定字段添加数据

INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);

例如

insert into employee(id,workno,name,gender,age,idcard,entrydate)

values(1,'1','Itcast','男',10,'123456789012345678','2000-01-01');

查询表的前十行数据

select * from employee limit 10;

添加值

INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, ...);

给employee表所有的字段添加数据

执行如下SQL，添加的年龄字段值为-1。

insert into employee(id,workno,name,gender,age,idcard,entrydate)

values(1,'1','Itcast','男',-1,'24','2000-01-01');

批量添加

INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...),

(值 1, 值2, ...) ;

修改数据

UPDATE 表名 SET 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , ... [ WHERE 条件 ] ;

例如

update employee set name = '小昭' , gender = '女' where id = 1;

删除数据

DELETE FROM 表名 [ WHERE 条件 ] ;

例如

delete from employee where gender = '女';

注意事项:

• INSERT指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的。
• 字符串和日期型数据应该包含在引号中。
• DELETE 语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会删除整张表的所有数
  据。
• DELETE 语句不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE，将该字段值置为NULL即
  可)。

DQL

User->schema and table->data->query command

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。

基本如下

SELECT 字段列表

FROM 表名列表

WHERE 条件列表

GROUP BY 分组字段列表

HAVING 分组后条件列表

ORDER BY 排序字段列表

LIMIT 分页参数

• 基本查询（不带任何条件）
• 条件查询（WHERE）
• 聚合函数（count、max、min、avg、sum）
• 分组查询（group by）
• 排序查询（order by）
• 分页查询（limit）

执行顺序

基本查询

查询结果别名化

SELECT 字段1 [ AS 别名1 ] , 字段2 [ AS 别名2 ] ... FROM 表名;

查询某些字段

SELECT 字段1, 字段2, 字段3 ... FROM 表名 ;

去重查询

SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名

条件查询

SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表 ;

例如

select * from emp where age between 15 and 20 and idcard like '%x';

聚合函数

统计的是年龄15到20的idcard字段不为null的记录数

select count(idcard) from emp where age between 15 and 20;

统计该企业员工的平均年龄

select avg(age) from emp;

分组查询

SELECT 字段列表 FROM 表名 [ WHERE 条件 ] GROUP BY 分组字段名 [ HAVING 分组 后过滤条件 ];

where与having区别

• 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。
• 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

根据性别分组 , 统计男性员工 和 女性员工的平均年龄

select gender, avg(age) from emp group by gender ;

查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址

select workaddress, count(*) address_count from emp where age < 45

group by workaddress having address_count >= 3;

排序查询

如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序

SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 字段1 排序方式1 , 字段2 排序方式2 ;

根据年龄对公司的员工进行升序排序 , 年龄相同 , 再按照入职时间进行降序排序

select * from emp order by age asc , entrydate desc;

分页查询

这是物理硬分页，实际业务开发不考虑这种，对数据的IO次数太多了，我们通常用的是一下子查一堆，然后在缓存里实现分批次读取。

SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引, 查询记录数 ;

• 起始索引从0开始，起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数。
• 分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT。
• 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 10。

select * from emp limit 10,10;

联合查询

对于union查询，就是把多次查询的结果合并起来，形成一个新的查询结果集。

SELECT 字段列表 FROM 表A ...

UNION [ ALL ]

SELECT 字段列表 FROM 表B ...;

• 对于联合查询的多张表的列数必须保持一致，字段类型也需要保持一致。
• union all 会将全部的数据直接合并在一起，union 会对合并之后的数据去重。

函数

提供了一些内置的数据操作方法，你也可以在java里实现后只用SQL

字符串函数

由于业务需求变更，企业员工的工号，统一为5位数，目前不足5位数的全部在前面补0。比如： 1号员工的工号应该为00001。

update emp set workno = lpad(workno, 5, '0');

变更后：

数值函数

通过数据库的函数，生成一个六位数的随机验证码。

select lpad(round(rand()*1000000 , 0), 6, '0');

日期函数

查询所有员工的入职天数，并根据入职天数倒序排序。

select name, datediff(curdate(), entrydate) as 'entrydays' from emp order by

entrydays desc;

流程函数

在SQL语句中实现条件筛选，从而提高语句的效率。我感觉这玩意儿不太常用，用DQL一样能达到效果。

查询emp表的员工姓名和工作地址 (北京/上海 ----> 一线城市 , 其他 ----> 二线城市)

select name, ( case workaddress when '北京' then '一线城市' when '上海' then '一线城市' else '二线城市' end ) as '工作地址' from emp;

select
		id,
		name,
		(case when math >= 85 then '优秀' when math >=60 then '及格' else '不及格' end )
'数学',
		(case when english >= 85 then '优秀' when english >=60 then '及格' else '不及格'
end ) '英语',
		(case when chinese >= 85 then '优秀' when chinese >=60 then '及格' else '不及格'
end ) '语文'
from score;

约束

约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。保证数据库中数据的正确、有效性和完整性。

字段约束

可用如下DDL语句生成。但是通常都是用图形化界面来快捷操作的。DDL语句基本已经用不到了。

CREATE TABLE tb_user(
		id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT 'ID唯一标识',
		name varchar(10) NOT NULL UNIQUE COMMENT '姓名' ,
		age int check (age > 0 && age <= 120) COMMENT '年龄' ,
		status char(1) default '1' COMMENT '状态',
		gender char(1) COMMENT '性别'
);

外键约束

添加主表

CREATE TABLE 表名(
		字段名 数据类型,
		...
		[CONSTRAINT] [外键名称] FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表 (主表列名)
);

添加副表（推荐）

ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段名)
REFERENCES 主表 (主表字段名) ;

为emp表的dept_id字段添加外键约束,关联dept表的主键id。

alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references dept(id);

删除外键

ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键名称;

例如

ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段) REFERENCES 主表名

(主表字段名) ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE;

多表

表之间存在：一对一，一对多，多对多的关系，查询时根据这些关系就可能会涉及多表查询。

比如看看某门课程都有哪些学生选了，某个部门都有哪些人员，基本信息表中的用户和特殊信息表中的用户。

多表连接查询的本质就是根据筛选后两个字段的笛卡尔积（卷积）查数据。

多表查询又按照不同的表连接方式，分为：内连接，外连接（左外，右外），自连接，

内连接

两表数据的交集。

隐式内连接

SELECT 字段列表 FROM 表1 , 表2 WHERE 条件 ... ;

.

select emp.name , dept.name from emp , dept where emp.dept_id = dept.id ;

显式内连接

SELECT 字段列表 FROM 表1 [INNER] JOIN 表2 ON 连接条件 ... ;

select e.name, d.name from emp e inner join dept d on e.dept_id = d.id;

外连接

左连接：右表全部数据然后关联上左表部分字段信息。

左外连接

SELECT 字段列表 FROM 表1 LEFT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ... ;

查询emp表的所有数据, 和对应的部门信息

select e.*, d.name from emp e left join dept d on e.dept_id = d.id;

右外连接

SELECT 字段列表 FROM 表1 RIGHT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ... ;
select d., e. from emp e right outer join dept d on e.dept_id = d.id;

自内连接，自外连接

自连接只是作笛卡尔积的对象变了，变成自己和自己了

SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件 ... ;

自内连接

查询员工 及其 所属领导的名字

select a.name , b.name from emp a , emp b where a.managerid = b.id;

自外连接

select a.name '员工', b.name '领导' from emp a left join emp b on a.managerid = b.id;

子查询

在结果集中查询，也就是SQL中嵌套了SELECT。

.根据嵌套的select返回的信息又可分为：标量子查询(返回一个值)，列子查询(返回一列)，行子查询(返回一行)，表子查询

列子查询

根据部门ID, 查询员工信息

select * from emp where dept_id in (select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部');

查询比 财务部 所有人工资都高的员工信息

select * from emp where salary > all ( select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '财务部') );

查询比研发部其中任意一人工资高的员工信息

select * from emp where salary > any ( select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '研发部') );

行子查询

查询与 "张无忌" 的薪资及直属领导相同的员工信息

select * from emp where (salary,managerid) = (select salary, managerid from emp where name = '张无忌');

表子查询

select * from emp where (job,salary) in ( select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥' );

事物

事务 是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系

统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。

事物的四大特性：

• 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。
• 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
• 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
• 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

-- 开启事务
start transaction;


-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';


-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';


-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';



-- 如果正常执行完毕, 则提交事务
commit;
-- 如果执行过程中报错, 则回滚事务
-- rollback;

事物并发问题

脏读

这里是指读的是其他事物还没提交的数据。

比如B要读，A要改。

A先把2000改成1000

B这时读，读到了1000.

但是A还没提交，没法保证一定修改成功，有可能出错回滚。

总之但凡读的是别的事物修改的数据，但是进行修改的事物还没提交，就是脏读。

不可重复读

一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同，称之为不可重复读。

读改读。

幻读

幻读：一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是在插入数据时，又发现这行数据已经存在，好像出现了 "幻影"。

事物隔离

事物隔离用于解决事物并发问题，有不同的级别，级别越高隔离程度越强。

查看事物隔离级别

SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION

设置事务隔离级别

SET [ SESSION | GLOBAL ] TRANSACTION ISOLATION LEVEL { READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE }

例如

set transaction isolation level serializable;

start transaction;

select * from tb_blog where id = 4;

commit;

视图

视图（View）是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。

视图只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。所以我们在创建视图的时候，主要的工作

就落在创建这条SQL查询语句上。

基本语法

创建

CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [ WITH [ CASCADED | LOCAL ] CHECK OPTION ]

例如

create or replace view stu_v_1 as select id,name from student where id <= 10;

查询

查看创建视图语句：SHOW CREATE VIEW 视图名称;

查看视图数据：SELECT * FROM 视图名称 ... ;

例如

show create view stu_v_1;

例如

select * from stu_v_1;

select * from stu_v_1 where id < 3;

修改

方式一：CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [ WITH [

CASCADED | LOCAL ] CHECK OPTION ]

例如

create or replace view stu_v_1 as select id,name,no from student where id <= 10;
方式二：ALTER VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [ WITH [ CASCADED | LOCAL ]CHECK OPTION ]

例如

alter view stu_v_1 as select id,name from student where id <= 10;

删除

DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名称 [,视图名称] ...

例如

drop view if exists stu_v_1;

检查选项

create or replace view stu_v_1 as select id,name from student where id <= 10 ;
select * from stu_v_1;
insert into stu_v_1 values(6,'Tom');
insert into stu_v_1 values(17,'Tom22');

执行上述的SQL，我们会发现，id为6和17的数据都是可以成功插入的。 但是我们执行查询，查询出来的数据，却没有id为17的记录。因为我们在创建视图的时候，指定的条件为 id<=10, id为17的数据，是不符合条件的，所以没有查询出来，但是这条数据确实是已经成功的插入到了基表中。

当使用WITH CHECK OPTION子句创建视图时，MySQL会通过视图检查正在更改的每个行，例如 插入，更新，删除，以使其符合视图的定义。

MySQL允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，mysql提供了两个选项： CASCADED 和 LOCAL，默认值为 CASCADED。

cascaded

比如，v2视图基于v1，设定v2是级联，那么检查v2时就不会检查是否符合v1的规则。

local

显然是不用去检查v1了。

视图的更新

要使视图可更新，视图中的行与基础表中的行之间必须存在一对一的关系。如果视图包含以下任何一项，则该视图不可更新：

• A. 聚合函数或窗口函数（SUM()、 MIN()、 MAX()、 COUNT()等）
• B. DISTINCT
• C. GROUP BY
• D. HAVING
• E. UNION 或者 UNION ALL

视图的作用

• 视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件。

• 数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据

• 视图可帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响。

触发器

在insert/update/delete之前(BEFORE)或之后(AFTER)，触

发并执行触发器中定义的SQL语句集合。

可以协助应用在数据库端确保数据的完整性, 日志记录 , 数据校验等操作 。

• 行级触发器(有一条数据被影响就触发一次)，

• 表级触发器（一条SQL执行完才出发，多行数据被影响也只触发一次）。

• 使用old和new来引用触发器中变化的记录内容。

基本语法

创建

CREATE TRIGGER trigger_name
BEFORE/AFTER INSERT/UPDATE/DELETE ON tbl_name FOR EACH ROW -- 行级触发器
BEGIN
	trigger_stmt ;
END;

查看

SHOW TRIGGERS ;

删除

DROP TRIGGER [schema_name.]trigger_name ;

例如

定义插入触发器

create trigger tb_user_insert_trigger
	after insert on tb_user for each row
begin
	insert into user_logs(id, operation, operate_time, operate_id, operate_params)
VALUES
	(null, 'insert', now(), new.id, concat('插入的数据内容为: id=',new.id,',name=',new.name, ', phone=', NEW.phone, ', email=', NEW.email, ', profession=', NEW.profession));
	end;

插入操作

-- 查看
show triggers ;
-- 插入数据到tb_user
insert into tb_user(id, name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES (26,'三子','18809091212','erhuangzi@163.com','软件工程',23,'1','1',now());

定义修改触发器

create trigger tb_user_update_trigger
	after update on tb_user for each row
begin
	insert into user_logs(id, operation, operate_time, operate_id, operate_params)
VALUES
(null, 'update', now(), new.id,
concat('更新之前的数据: id=',old.id,',name=',old.name, ', phone=',old.phone, ', email=', old.email, ', profession=', old.profession,' | 更新之后的数据: id=',new.id,',name=',new.name, ', phone=',NEW.phone, ', email=', NEW.email, ', profession=', NEW.profession));
end;

修改操作

-- 查看
show triggers ;
-- 更新
update tb_user set profession = '会计' where id = 23;
update tb_user set profession = '会计' where id <= 5;

这里concat函数就是把多个变量拼接为一个字符串

SQL优化

insert优化

如果我们需要一次性往数据库表中插入多条记录，可以从以下三个方面进行优化。
批量插入数据

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

手动控制事务

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;

插入大批量数据，用MySQL数据库提供的load指令进行插入

-- 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' ;

主键优化

在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的。

页分裂

B+树将聚集索引存储在叶子节点，一个叶子节点可以看做一个页面，如果插入的数据不断增加，会进行"页分裂"。

顺序插入主键

我们顺序插入主键时，当一个页的空间不够了会进行页分裂然后插入到下一个页中。

乱序插入主键

但是当我们乱序插入时，就会造成频繁的页分裂，还会造成频繁的存储修改和指针修改。

所以对于主键的设计有如下原则。

1.尽量降低主键长度。

2.尽量选择自增主键，循序插入。

3.尽量不要用无规则主键。

4.尽量避免对主键的修改。

页合并

如果数据删除，则会在页面空间小于一定阈值时进行"页合并"。

order by优化

B+树自身有一定顺序，所以在排序时尽量使用覆盖索引。

比如：

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

select id,age,phone from tb_user order by age;

需要注意的是，order by的多个字段的顺序，必须和索引相应字段的顺序都一致或都相反，会无法完成覆盖索引。

例如

如下sql语句的两个字段age和phone和索引中的是相反顺序，但是由于都是相反的，就仍然可以完成覆盖索引。

select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc ;

但是一个升序，一个降序，就无法完成覆盖索引。

explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;

group by优化

分组操作优化也是尽量使用覆盖索引，避免回表查询。

注意：gropu by后跟的关键字也是要符合最左原则的。

比如，如下sql可以完成覆盖索引。

select profession ,count(*) from tb_user group by profession , age;

但是这样就不行了。

select profession ,count(*) from tb_user group by age;

limit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。

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

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，效率很高； 但是如果是带条件的count，MyISAM也慢。
• 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。

效率方面：

count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)。

所以尽量使用 count(*)。

update优化

当我们在执行删除的SQL语句时，会锁定id为1这一行的数据，然后事务提交之后，行锁释放。

update course set name = 'javaEE' where id = 1 ;

但是当我们在执行如下SQL时。

update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;

当我们开启多个事务，在执行上述的SQL时，我们发现行锁升级为了表锁。 导致该update语句的性能大大降低。