【MySQL | 第九篇】SQL优化

目录

一、插入数据

1.insert优化

2.大批量插入数据

二、主键优化

[三、order by优化](#三、order by优化)

[四、group by优化](#四、group by优化)

五、limit优化

六、count优化

七、update优化

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一、插入数据

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,'Jery');
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：

2.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。

语法：

#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';

二、主键优化

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。

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。

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。

三、order by优化

1.Usingfilesort: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 bufer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.Usingindex:通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为usingindex，不需要额外排序，操作效率高。

#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;

设计原则：

• 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)。

四、group by优化

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。
优化前：

select * from tb_sku limit 9000000,10;

优化后：

select s.*
from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a 
where s.id = a.id;

六、count优化

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d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nul)。
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nul，不为nul，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"1"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。

count(主键)以及count(字段)都需要取值而且count(字段)还需要进行null的判断，效率较低；而count(1)和count(*)则不取值直接进行累加，因此效率最高

七、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。