这篇博客详细探讨了MySQL数据库的多项优化技巧。包括如何进行数据插入优化，采用批量插入和MySQL的load指令进行大量数据插入等；阐述了主键优化，包括InnoDB存储引擎的数据组织方式和主键设计原则；探讨了如何进行order by，group by，limit，count等多方面的优化，让数据库操作更加高效；最后讨论了避免行锁升级为表锁的update优化方法。各种方法都配有详尽的代码示例和插图解释，使读者能更为直观、深入地理解和应用这些优化技巧，对于深化对MySQL性能优化的理解有很大帮助。
一、插入数据优化
普通插入：
采用批量插入（一次插入的数据不建议超过1000条）
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指令插入。
代码如下（示例）：
# 客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile（这一行在bash/cmd界面输入） 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; select @@local_infile; # 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中 load data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
二、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）
页分裂：页可以为空，也可以填充一般，也可以填充100%，每个页包含了2-N行数据（如果一行数据过大，会行溢出），根据主键排列。
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。当页中删除的记录到达 MERGE_THRESHOLD（默认为页的50%），InnoDB会开始寻找最靠近的页（前后）看看是否可以将这两个页合并以优化空间使用。
MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或创建索引时指定
主键设计原则：
满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度
插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用 AUTO_INCREMENT 自增主键
尽量不要使用 UUID 做主键或者是其他的自然主键，如身份证号
业务操作时，避免对主键的修改
三、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
如果order by字段全部使用升序排序或者降序排序，则都会走索引，但是如果一个字段升序排序，另一个字段降序排序，则不会走索引，explain的extra信息显示的是Using index, Using filesort，如果要优化掉Using filesort，则需要另外再创建一个索引，如：
create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);
，此时使用select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;会全部走索引
四、group by优化
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
如索引为idx_user_pro_age_stat，则句式可以是select … where profession order by age，这样也符合最左前缀法则
五、limit优化
常见的问题如limit 2000000, 10，此时需要 MySQL 排序前2000000条记录，但仅仅返回2000000 - 2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。
优化方案：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
例如：
-- 此语句耗时很长 select * from tb_sku limit 9000000, 10; -- 通过覆盖索引加快速度，直接通过主键索引进行排序及查询 select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10; -- 下面的语句是错误的，因为 MySQL 不支持 in 里面使用 limit -- select * from tb_sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10); -- 通过连表查询即可实现第一句的效果，并且能达到第二句的速度 select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id;
六、count优化
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（前提是不适用where）；
InnoDB 在执行 count() 时，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累计计数。
优化方案：自己计数，如创建key-value表存储在内存或硬盘，或者是用redis
七、update优化（避免行锁升级为表锁）
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。
如以下两条语句：
update student set no = '123' where id = 1;，这句由于id有主键索引，所以只会锁这一行；
update student set no = '123' where name = 'test';，这句由于name没有索引，所以会把整张表都锁住进行数据更新，
解决方法是给name字段添加索引
