⑩③【MySQL】详解SQL优化

⑩③【MySQL】了解并掌握SQL优化

1. 插入数据 优化

insert优化：

• ⚪使用批量插入

• ⚪手动提交事务（每次SQL语句执行后事务自动提交，手动提交避免了多次提交，提升效率）

• ⚪使用主键顺序插入（顺序比乱序速度更快，性能更高）

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：

# （命令行）客户端连接数据库时，加上参数： --local-infile
mysql --local-infile -u root -p

-- 查看从本地加载文件导入数据的开关是否开启
select @@local_infile;
-- 设置全局参数local_infile为1，表示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
-- 加载文件: /root/sql.log 中的数据插入表
-- 字段间使用 逗号',' 分隔
-- 行间使用 换行'\n' 分隔
load data local infile '/root/sql.log' into table `表名` fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

2. 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 简称IOT)。

页分裂：

• 页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%。每个页包含了至少2行数据（如果一行数据多大，会行溢出)，根据主键排列。
  

分裂后插入↓

重新设置指针↓

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。
  

合并↓

主键设计原则：

• 主键设计原则：

• ①在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做为主键或者作为其他自然主键，如身份证号。
• ④在业务操作时，尽量避免对主键的修改。

3. order by 排序优化

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，然后在排序缓冲区sort buffer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. 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。

排序效率：Using index > Using filesort

• order by优化策略:
  

• ①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。
  

-- 没有建立索引时，排序性能为：`Using filesort`
explain select id,age,phone from tb_user order by age,phone;
-- 为排序字段建立合适索引
create index idx_age_phone_aa on tb_user(age,phone);
-- 等价于：
create index idx_age_phone_aa on tb_user(age asc,phone asc);
-- 建立索引后，排序性能提升为：`Using index`

• ②尽量使用覆盖索引，非覆盖索引需要回表查询，会从Using index 变为 Using filesort。
  
• ③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)。
  

-- 一个升序一个降序
select id,age,phone from tb_user order by age asc,phone desc;
-- 注意联合索引在创建时的规则
create index idx_age_phone_ad on tb_user(age asc,phone desc);

• ④如果不可避免地出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区sort_buffer_size的大小（默认256k）。
  

-- 查看参数sort_buffer_size大小
show variables like 'sort_buffer_size';
-- 设置参数sort_buffer_size大小
set sort_buffer_size=自定义的大小;

4. group by 分组优化

• 根据分组字段建立合适的索引来提高效率。
  
• 分组操作时，多字段通过联合索引排序也是遵循最左前缀法则的。
  

-- 如何建立合适索引：建议使用联合索引，可参考上文的order by优化

5. limit 分页优化

一个常见又非常头疼的问题就是大数据量的分页，如：limit2000000,10,此时需要MySQL排序前2000010记录，仅仅返回2000000到2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。

• 优化策略：
  

• 一般分页查询时，通过建立覆盖索引能够较好提升性能，可通过覆盖索引+子查询形式进行优化。
  

-- 优化前：
select * from tb_sku limit 2000000,10;
-- 优化后
-- 子查询的id字段存在主键索引，order by性能得到优化
-- 根据子查询的到的主键字段id进行查询，效率高。
select s.* from 
tb_sku s,(select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) i
where s.id = i.id;

6. count 优化

count()：

• 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。（只记录不为NULL的记录）
• **用法：**count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)

• ①count(*)

• 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。
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• ②count(主键)

• InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行的主键id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NULL)。
• 
  

• ③count(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值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加。
• 
  

• ④count(1)

• lnnoDB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。
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7. update 更新优化

需要优化的问题：

• InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，更新没有索引的记录或索引失效，使用的锁会从行锁变为表锁。
• 使用表锁会使并发性能下降，所以应当经可能去更新 使用了索引的字段。