【MySQL12】进阶篇 | SQL优化

一、Insert 插入优化

1. 批量多行插入（优先推荐）

不要多次单条 insert，改成一条 SQL 批量写入，减少网络 IO 开销

sql

INSERT INTO tb_test VALUES(1, 'Tom'),(2, 'Cat'),(3, 'Jerry');

2. 优化小技巧

1. 手动提交事务：多条插入包裹在事务内，减少事务提交次数
2. 主键顺序插入：自增主键顺序写入性能远高于乱序主键

3. 超大批量数据：load data local infile

几十万、百万级数据，普通 insert 效率很低，使用本地文件高速导入

sql

-- 1.客户端启动时开启本地文件权限
mysql --local-infile -u root -p

-- 2.开启全局本地文件导入开关
SET GLOBAL local_infile = 1;

-- 3.查看参数是否开启成功
SELECT @@local_infile;

-- 4.加载本地文件导入数据表
LOAD DATA LOCAL INFILE '/root/sql1.log'
INTO TABLE tb_user
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n';

导入文件内数据主键有序可以规避页分裂，导入速度更佳。

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二、主键优化（InnoDB 索引组织表 IOT）

InnoDB 属于索引组织表 (IOT)，数据表物理行按照主键顺序存放。 因此主键设计直接影响页分裂、页合并，决定写入性能。

1. 页分裂

• InnoDB 每页存储 2~N 行记录；行太大触发行溢出
• 乱序主键插入 ：随机 UUID、无序业务主键，新主键值需要插入到已有页中间，空间不足就会开辟新页，产生页分裂，消耗大量 IO。

2. 页合并

1. 删除数据不会立刻物理删除，仅打上删除标记，空间可复用
2. 参数 MERGE_THRESHOLD 默认阈值 50%
3. 当页面空闲空间达到阈值，InnoDB 会尝试和相邻页面合并，优化存储空间。

3. 主键设计黄金原则

1. 在业务允许前提下，主键字段长度尽量短
2. 使用 AUTO_INCREMENT 自增主键，保证顺序插入，杜绝页分裂
3. 禁止 UUID、身份证号等无序自然主键
4. 业务代码尽量不要修改主键值

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三、order by 排序优化

explain Extra 字段两种排序模式：

1. Using filesort

没有有序索引；查询出符合条件的数据，放到 sort_buffer 排序缓冲区完成排序，性能较差。

1. Using index（覆盖索引排序，最优）

依靠有序联合索引直接扫描返回有序结果，不需要额外排序。

实战演示

sql

-- 未建索引，Extra为 Using filesort
EXPLAIN SELECT id, age, phone FROM tb_user ORDER BY age;

-- 创建联合索引
CREATE INDEX idx_user_age_phone ON tb_user(age, phone);

-- 再次执行，命中 Using index
EXPLAIN SELECT id, age, phone FROM tb_user ORDER BY age;

多字段排序坑点：最左前缀法则

sql

-- 索引(age,phone)，先按phone排序，违背最左前缀 → filesort
EXPLAIN SELECT id, age, phone FROM tb_user ORDER BY phone, age;

升降序混合排序

• 索引字段排序方向要和 SQL order by 升降序匹配

sql

CREATE INDEX idx_user_age_pho_ad ON tb_user(age ASC, phone DESC);
EXPLAIN SELECT id, age, phone FROM tb_user ORDER BY age ASC, phone DESC;

order‑by 优化总结

1. 排序字段建立联合索引，遵守最左前缀法则
2. 优先使用覆盖索引，避免回表
3. 多字段升降序不一致时，索引 ASC/DESC 需要对应排序规则
4. 无法避免 filesort：调大排序缓冲区 sort_buffer_size

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四、group by 分组优化

group by 本质也需要排序分组，同样依赖索引优化。

sql

-- 单字段分组
EXPLAIN SELECT profession, COUNT(*) FROM tb_user GROUP BY profession;

-- 多字段分组，索引顺序必须遵守最左前缀
EXPLAIN SELECT profession, age, COUNT(*) FROM tb_user GROUP BY profession, age;

优化要点：分组字段建立联合索引，多字段分组顺序匹配索引顺序，跳过额外排序操作。

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五、limit 深分页优化

问题根源

limit offset,size，offset 数值越大，MySQL 需要扫描前面大量废弃数据，速度越慢

sql

-- 深度分页，性能极差
SELECT * FROM tb_sku LIMIT 9000000,10;

优化方案：覆盖索引 + 子查询关联

1. 先通过索引快速查出目标页主键 id（覆盖索引无需回表，速度很快）
2. 再根据主键关联查询整行数据

sql

SELECT s.*
FROM tb_sku s
INNER JOIN (
    SELECT id FROM tb_sku ORDER BY id LIMIT 9000000,10
) a ON s.id = a.id;

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六、count 计数优化

四种 count 底层原理（InnoDB）

1. count (主键 id)：遍历整张表读取每一行主键，返回到服务层累加
2. count (普通字段)
   • 字段无 not null：读取字段、判断 null 之后计数
   • 字段有 not null：直接读取字段值累加
3. count(1)：引擎遍历表，不需要读取字段，服务层填充 1 进行计数
4. count(*)：MySQL 专门做底层优化，不读取任何行字段，直接按行计数，性能天花板

性能排序

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

开发规范：统计总行数固定使用 COUNT(*) 超大数据量表可以业务层维护计数器，实时缓存总数，避免频繁 count 扫描全表。

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七、update 更新优化（行锁 & 表锁大坑）

InnoDB 的行锁是加在索引上，不是加在记录上；索引失效，行锁直接升级成全表表锁！

示例

sql

-- id为主键索引，命中索引 → 行锁，只锁住该行
UPDATE course SET name = 'javaEE' WHERE id = 1;

-- name无索引，索引失效 → 升级表锁，锁住整张表阻塞其他写入
UPDATE course SET name = 'SpringBoot' WHERE name = 'PHP';

-- 为更新条件字段建立索引
CREATE INDEX idx_course_name ON course(name);

-- 索引生效，走行锁
UPDATE course SET name = 'Spring' WHERE name = 'SpringBoot';

update 优化总结

1. where 后面的更新条件字段一定要建立索引
2. 避免索引失效：函数、隐式类型转换、模糊前缀通配符都会废掉索引，触发表锁

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八、SQL 优化整体总结

1. Insert ：批量插入、事务手动提交、主键顺序写入；海量数据优先 load data local infile
2. 主键优化：短主键、自增顺序主键，减少页分裂和页合并开销，禁用无序 UUID 主键
3. order by 依靠有序索引实现 Using index，规避 Using filesort，遵守最左前缀、覆盖索引
4. group‑by：分组字段建立联合索引
5. limit 深分页：覆盖索引子查询先查主键再关联整表
6. count ：优先 count(*)
7. update：更新条件带上有效索引，防止行锁升级表锁
8. MySQL 绝大多数 SQL 优化本质 = 索引优化