MySQL数据库——SQL优化(3/3)-limit 优化、count 优化、update 优化、SQL优化 小结

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简介: MySQL数据库——SQL优化(3/3)-limit 优化、count 优化、update 优化、SQL优化 小结

limit 优化

在数据量比较大时,如果进行limit分页查询,在查询时,越往后,分页查询效率越低。



当在进行分页查询时,如果执行limit 2000000,10,此时需要MySQL排序前2000010条记

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。


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。

使用覆盖索引:

select id from tb_sku order by id limit 2000000,10;
 
-- 使用到了主键索引,效率高

加上子查询:(当作两张表进行查询)

1. select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a
2. where t.id = a.id;

count 优化

概述

在之前的测试中,我们发现,如果数据量很大,在执行count操作时,是非常耗时的。


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; 但是如果是带条件的count,MyISAM引起也慢。


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。


如果说要大幅度提升InnoDB表的count效率,主要的优化思路:自己计数,自己维护计数变量(可以借助于redis这样的数据库进行,但是如果是带条件的count又比较麻烦了)。

count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(数字) image.png

按照效率排序的话,count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*),所以,尽量使用 count(*)。

update 优化

我们主要需要注意一下update语句执行时的注意事项。

update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' 

当我们开启多个事务,在执行上述的SQL时,我们发现行锁升级为了表锁。

导致该update语句的性能大大降低。

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 。

SQL优化 小结

插入数据

  • insert:批量插入、手动控制事务、主键顺序插入
  • 大批量插入: load data local infile

主键优化


  • 主键长度尽量短,顺序插入(否则会造成页分裂)         AUTO_INCREMENT        UUID   主键不使用uuid

order by 优化

  • using index:直接通过索引返回数据,性能高
  • using filesort:需要将返回的结果在排序缓冲区排序

group by 优化

  • 使用索引,多字段分组满足最左前缀法则

limit 优化

  • 覆盖索引+子查询

count 优化

  • 性能:count(字段) count(主键id) count(1) count(*)

update 优化

  • 尽量根据主键/索引字段进行数据更新



END



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