1.插入数据
对于数据的插入，我们通常会只插入一条数据量，如下。
insert into student_course value (null,1,1);
但对于mysql中庞大的数据量时，推荐使用一条sql语句中插入多条数据，或者使用事务的开启，来进行批量插入多条数据。当然我们也可以使用mysql中load data local infile 来加载本地文件到数据库中去。
2.主键优化
我们知道，在mysql中，表中的数据是根据innodb引擎中B+tree索引实现的，如下：
对于索引，默认选择主键为聚集索引，其叶子节点是有顺序存放的，所以，在我们的sql语句中，主键的使用规范也对我们优化起到很重要。
顺序插入时，则依次插入数据，当本页的数据插满时，则会申请下一页的链接，使用到了双向指针。
若乱序插入时，则会出现页分裂的现象：更加的繁琐，复杂。
对于主键的设计，也应该遵循以下原则；
- 降低主键长度：比如在二级索引很多的情况下，其叶子节点在搜素时，就会在磁盘上占用大量的io资源。
- 不使用自然主键，去使用区分度高的主键：如UUID（乱序的）身份证虽然区分度高，但过长，也不推荐。
- 尽量不修改主键：因为对于业务来说，修改主键时，往往会涉及到其下的多个项目，这样就会使得修改主键的同时，又不得不修改其他东西。
3.order by 优化
对于sql的排序，其底层有两种方法：using index ;using filesort;
当我们没有创建索引时，使用order by进行分组查询时，就会默认使用using filesort 方法进行排序。
当我们创建了索引时（这里为tb_use表创建了sex索引），再来看看它的执行计划，发现现在是使用到了using index的索引方法
所以综上：对于使用order by 时，
- 尽量使用到创造了索引的排序方法。
- 尽量使用聚集索引，防止回表查询。
- order排序的升降序，需要和索引对应的升降序对于，否则索引也会失效。
4。group by 优化
gorup by 和order by相似，需要注意索引的使用条件。
5.count优化
在innodb引擎中，使用count计数时，需要把数据读出来进行一次一次累加进行计数的。
我们优化策略是：自己计数。
这里我们有count（主键），count（字段），count（1），count（）四种方式
可以看出，当使用count（）和count（1）计数时，innodb是不会将数据取出的，而count（主键）和count（字段）都会将数据取出，而字段，还有可能进行二级索引。不难看出，使用count时的效率：
count（*）>=count(1)>count(主键）>count(字段）；
6.update优化
在表中没有创建索引时，使用update更新数据时，是针对整张表来更新的（表锁） 但对于创建索引的表来说，如果我们更新的是已创建索引的字段，则只会针对该字段的数据进行更新（行锁）。
