MySQL-SQL优化

HelloWord
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SQL优化

插入数据（insert）

批量插入

insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'jery');
建议不要超过1000条

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;
主键顺序插入

主键乱序插入：8 1 5 3 7 9 45 37 主键顺序插入：1 3 5 7 8 9 37 45

顺序插入性能要高于乱序插入的性能

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：

插入数据.png

客户端连接服务器，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local指令将准备好的数据，加载到表结构中
local data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
**'/root/sql1.log'**文件位置
'tb_user' 表名
fields terminated by ',' 字段之间用逗号分隔
lines terminated by '\n' 分行
查询全局参数是否开启
select @@local_infile;0：未开启；1：开启

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 organized table IOT）

逻辑存储结构.png

页分裂

页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%。每个也包含了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.png

主键乱序插入.png 主键乱序插入会出现页分裂

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。

页合并1.png 合并 页合并2.png 再插入 页合并3.png merge_threshold:合并的阀值，可以自己设置，在创建表或者创建索引的指定。

主键设计原则
  1. 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。
  2. 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用auto_increment自增主键。
  3. 尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号。
  4. 业务操作时，避免对主键的修改。

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，然后再排序缓冲区sort buffer中完成的排序操作，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。

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; 先按照age升序排序，再按照phone降序排序。
这些所有的排序规则都有一个条件，前提是使用了覆盖索引

总结

  • 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序是，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)。

group by 优化

group by优化.png

  1. 在分组操作时，可以通过索引来提高效率。
  2. 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

limit优化

  1. 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。

  2. 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。
    explain 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

explain select count(*) from tb_stu;

  1. 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；
  2. 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。

优化思路：自己计数。

  1. count的几种用法
  • count（）是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，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）
    count（1）：有记录的都会记为1，即统计不为null的总数。
  • count（主键）
  • InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行的主键id值取出来，返回给服务层。服务层拿到主键后，直接按进行累加（主键不可能为null）。
  • 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，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。

按照效率来排序的话，count（字段）< count（主键id）< count（1）= count(*),所以尽量使用count（*）。

update优化

updata student set no = '2000100100' where id = '1';
updata student set no = '2000100105' where name = '韦一笑';

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。 如果升级为了表锁，并发性能会降低。

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