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)
- ①
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。
- ②
count(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)。
- ③
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值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加。
- ④
count(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。
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。
