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SQL优化
插入数据
insert优化
-
1）批量插入
insert into tb_user values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
-
2）手动提交事务
mysql 默认是自动提交事务，这样会导致频繁的开启和提交事务，影响性能
start transaction
insert into tb_user values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
insert into tb_user values(4,'Tom'),(5,'Cat'),(6,'Jerry');
insert into tb_user values(7,'Tom'),(8,'Cat'),(9,'Jerry');
commit;
-
3）主键顺序插入
主键乱序插入会导致索引页频繁的进行页分裂，导致性能降低，具体参见主键优化中的内容。
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：
需要三步：
1、客户端连接服务端时，加上--local-infile
mysql --local-infile -u root -p
2、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；
3、执行load指令，将准备好的数据加载到表结构中。
load data local infile ‘地址（例如：/root/mysql1.sql）’ into table '表名称（例如：table_name)' fields terminated by ',' lines terminated by '\n'
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 Orgnized Table IOT）
mysql的逻辑存储结构如下：
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（如果一行数据过大，会行溢出），根据主键排列。
主键顺序插入
主键乱序插入
主键乱序插入，会造成页分裂，应该尽量避免这种现象。
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。
当页中删除的数据超过MERGE_THRESHOLD(默认为页的50%)，InnoDB会开始寻找最靠近的页(前或后)，看看是否可以将两格页合并以优化空间使用
小贴士：
MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或创建索引时指定。
⭐️主键设计原则：
满足业务需求的情况下，尽量降低主键长度。（因为二级索引的页节点存储的是主键）
插入数据时，尽量选择顺序插入，选择AUTO_INCREMET的自增主键。
尽量不要使用UUID做主键或者其他自然主键做主键，例如身份证号。
业务操作时，尽量避免对主键的修改。
order by 优化
order by的查询计划中Extra有两种：
排序分类
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中进行排序操作，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
演示
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,排序方式是asc默认，可以省略
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，走索引，using index
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，走索引，backward index scan；using index
explain select id,age,phone from tb_user order by age desc,phone desc;
根据age、phone进行排序，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_sd on tb_user(age asc,phone desc)
根据age、phone进行排序，一个升序，一个降序 using index
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc,phone desc;
order by优化原则
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了filesort大数据量排序的时候，可以适当增大排序缓冲区大小sort_buffer_size（默认是256K）
group by 优化
演示
优化原则
在分组操作时，可以通过索引提高效率；
分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则；
limit 优化
一个常见又非常头疼的问题是limit 2000000,10，此时需要mysql排序前2000010条记录，仅返回2000000-2000010的记录，其他数据丢弃，查询排序的代价非常大
优化思路：覆盖索引+子查询
一般分页查询时，通过创建覆盖索引，能够比较好的提高性能，可以通过覆盖索引加子查询的方式优化。
explain select *
from tb_sku t，
（select id from tb_sku order by id limit 2000000,10）a
where t.id=a.idcount 优化
explain select count(*) from tb_sku;
count的快慢是有存储引擎决定的
MyISAM把一个表的数据总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候直接返回这个数，效率很高；
InnoDB引存储擎就麻烦了，它执行count(*)的时候，需要把数据一行一行的从引擎里读出来，然后累积计数；
优化思路：自己计数
例如存入redis
count的几种用法
count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行一行的判断，如果count函数的参数不是null，累计值就加1，否则不加，最后返回累计值。
用法：count(*)、count（主键）、count(字段）、count(1)
效率
count(字段)<count（主键）<count(1)≈count(*)
所以尽量使用count(*)
update优化
演示
行级锁
表级锁
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
优化原则：
尽量使用行级锁，避免表级锁；
更新条件使用索引，加的锁是行锁；
索引失效，导致行锁升级表锁；
总结
