「mysql优化专题」90%程序员都会忽略的增删改优化(2)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 前文一篇「mysql优化专题」这大概是一篇最好的mysql优化入门文章(1)让大家知道msql优化,究竟在优化什么,本篇为mysql优化专题的第二篇,主要先从增删改进行优化。

前文一篇「mysql优化专题」这大概是一篇最好的mysql优化入门文章(1)让大家知道msql优化,究竟在优化什么,本篇为mysql优化专题的第二篇,主要先从增删改进行优化。大家可以收藏关注一波,若是有更好的优化方式,也可留言讨论。

补充知识点:操作数据语句优化的认识

通常情况下,当访问某张表的时候,读取者首先必须获取该表的锁,如果有写入操作到达,那么写入者一直等待读取者完成操作(查询开始之后就不能中断,因此允许读取者完成操作)。当读取者完成对表的操作的时候,锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候,另一个读取操作到达了,该读取操作也会被阻塞(block),因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后,写入者开始操作,并且直到该写入者完成操作,第二个读取者才开始操作。因此:要提高MySQL的更新/插入效率,应首先考虑降低锁的竞争,减少写操作的等待时间。 (本专题在后面会讨论表设计的优化)本篇,要讲的优化是增删改。

一、NSERT语句:

基本:INSERT [INTO] 表名 [(字段列表)] VALUES (值列表)[, (值列表), …]

注意:

如果要插入的值列表包含所有字段并且顺序一致,则可以省略字段列表。

可同时插入多条数据记录!

REPLACE 与 INSERT 完全一样,可互换。

优化前例子:

优化策略:

(1)当我们需要批量插入数据的时候,这样的语句却会出现性能问题。例如说,如果有需要插入100000条数据,那么就需要有100000条insert语句,每一句都需要提交到关系引擎那里去解析,优化,然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。上述所说的同时插入多条就是一种优化。(经测试,大概10条同时插入是最高效的)

优化后例子

(2)将进程/线程数控制在2倍于CPU数目相对合适

(3)采用顺序主键策略(例如自增主键,或者修改业务逻辑,让插入的记录尽可能顺序主键)

(4)考虑使用replace 语句代替insert语句。(REPLACE语句请参考下文,有详细讲述)

二、DELETE语句:

DELETE FROM 表名[ 删除条件子句](没有条件子句,则会删除全部)

例子:

补充:Mysql中的truncate table和delete语句都可以删除表里面所有数据,但是在一些情况下有些不同!

例子:

truncate table gag;

(1)truncate table删除速度更快,,但truncatetable删除后不记录mysql日志,不可以恢复数据。(谨慎使用)

(2)如果没有外键关联,innodb执行truncate是先drop table(原始表),再创建一个跟原始表一样空表,速度要远远快于delete逐条删除行记录。(思考:删除百万级数据的时候是否可用truncate table

(3)如果使用innodb_file_per_table参数,truncate table 能重新利用释放的硬盘空间,在InnoDB Plugin中,truncate table为自动回收,如果不是用InnoDB Plugin,那么需要使用optimize table来优化表,释放空间。

truncate table删除表后,optimize table尤其重要,特别是大数据数据库,表空间可以得到释放!

(4)表有外键关联,truncate table删除表数据为逐行删除,如果外键指定级联删除(delete cascade),关联的子表也会会被删除所有表数据。如果外键未指定级联(cascde),truncate table逐行删除数据,如果是父行关联子表行数据,将会报错。

注意:

一个大的 DELETE 或 INSERT 操作,要非常小心,因为这两个操作是会锁表的,表一锁住,其他操作就进不来了。因此,我们要交给DBA去拆分,重整数据库策略,比如限制处理1000条。

另外,扩展下删除和索引的联系(关于索引优化,后面的查询优化也会讲解),由于索引需要额外的维护成本;因为索引文件是单独存在的文件,所以当我们对数据的增加,修改,删除,都会产生额外的对索引文件的操作,这些操作需要消耗额外的IO,会降低增/改/删的执行效率。所以,在我们删除数据库百万级别数据的时候,查询MySQL官方手册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。所以我们想要删除百万数据的时候可以先删除索引(此时大概耗时三分多钟),然后删除其中无用数据,此过程需要不到两分钟,删除完成后重新创建索引(此时数据较少了)创建索引也非常快,约十分钟左右。与之前的直接删除绝对是要快速很多,更别说万一删除中断,一切删除会回滚。那更是坑了。

三、UPDATE语句:

UPDATE 表名 SET 字段名=新值[, 字段名=新值] [更新条件]

例子:

优化:更新多条记录(往后会结合MyBatics写个实例)

更新多条记录的多个值

(1). 尽量不要修改主键字段。(废话,反正我就从没改过..)

(2). 当修改VARCHAR型字段时,尽量使用相同长度内容的值代替。

(3). 尽量最小化对于含有UPDATE触发器的表的UPDATE操作。

(4). 避免UPDATE将要复制到其他数据库的列。

(5). 避免UPDATE建有很多索引的列。

(6). 避免UPDATE在WHERE子句条件中的列。

四、REPLACE语句:

根据应用情况可以使用replace 语句代替insert/update语句。例如:如果一个表在一个字段上建立了唯一索引,当向这个表中使用已经存在的键值插入一条记录,将会抛出一个主键冲突的错误。如果我们想用新记录的值来覆盖原来的记录值时,就可以使用REPLACE语句。

使用REPLACE插入记录时,如果记录不重复(或往表里插新记录),REPLACE功能与INSERT一样,如果存在重复记录,REPLACE就使用新记录的值来替换原来的记录值。使用REPLACE的最大好处就是可以将DELETE和INSERT合二为一,形成一个原子操作。这样就可以不必考虑同时使用DELETE和INSERT时添加事务等复杂操作了。

在使用REPLACE时,表中必须有唯一有一个PRIMARY KEY或UNIQUE索引,否则,使用一个REPLACE语句没有意义。

用法:

(1)同INSERT

含义一:与普通INSERT一样功能

REPLACE INTO score (change_type,score,user_id) VALUES ('吃饭',10,1),('喝茶',10,1),('喝茶',10,1);

含义二:找到第一条记录,用后面的值进行替换

REPLACE INTO score (id,change_type,score,user_id) VALUES (1,'吃饭',10,1)

此语句的作用是向表table中插入3条记录。如果主键id为1或2不存在就相当于插入语句:

INSERTINTO score (change_type,score,user_id) VALUES (‘吃饭’,10,1),(‘喝茶’,10,1),(‘喝茶’,10,1);

如果存在相同的值则不会插入数据。

(2)replace(object, search, replace),把object中出现search的全部替换为replace。

用法一:并不是修改数据,而只是单纯做局部替换数据返还而已。

SELECT REPLACE('喝茶','茶','喝')//结果: 喝喝123

用法二:修改表数据啦,对应下面就是,根据change_type字段找到做任务的数据,用bb来替换

UPDATE score SET change_type=REPLACE(change_type,'做任务','bb')1

在此,做下对比:UPDATE和REPLACE的区别:

1)UPDATE在没有匹配记录时什么都不做,而REPLACE在有重复记录时更新,在没有重复记录时插入。

2)UPDATE可以选择性地更新记录的一部分字段。而REPLACE在发现有重复记录时就将这条记录彻底删除,再插入新的记录。也就是说,将所有的字段都更新了。

其实REPLACE更像INSERT与DELETE的结合。

结尾

今天mysql优化的增删改优化就讲到这里,觉得有收获的朋友可以收藏关注,下两篇为查询部分的优化。大家可以关注一波。

相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
2天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL优化
【7月更文挑战第21天】MySQL优化
7 1
|
6天前
|
关系型数据库 MySQL 调度
MySQL高级功能与优化策略深度探索
MySQL高级功能与优化策略深度探索
|
26天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
mysql optimizer_switch : 查询优化器优化策略深入解析
mysql optimizer_switch : 查询优化器优化策略深入解析
|
26天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL索引优化:深入理解索引合并
MySQL索引优化:深入理解索引合并
|
10天前
|
关系型数据库 MySQL API
MySQL上亿数据查询优化:实践与技巧
MySQL亿级数据查询优化涉及索引设计、分区表、查询语句优化和数据库架构调整。例如,通过为常用查询列创建索引、使用EXPLAIN分析查询计划、避免全表扫描和SELECT *,以及采用垂直拆分、水平拆分和读写分离来提升性能。分区表能减少查询数据量,API接口测试可验证优化效果。
20 0
|
19天前
|
SQL Oracle 关系型数据库
MySQL单表千万级数据查询优化大家怎么说(评论有亮点)
单表千万级数据是MySQL查询的一个坎,可能还不是天花板。“一个人走的慢,一群人走的快”,通过讨论可以发现MySQL千万数据的全貌大概是怎样的。
33 0
|
21天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL索引的类型与优化方法
MySQL索引的类型与优化方法
|
21天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL索引设计原则与优化策略
MySQL索引设计原则与优化策略
|
21天前
|
关系型数据库 MySQL 索引
MySQL之优化SELECT语句
以上只是一些基本的优化策略,具体的优化方案还需要根据实际的业务需求和数据情况来定制。
15 0
|
26天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
技术笔记:MySQL数据库优化详解(收藏)
技术笔记:MySQL数据库优化详解(收藏)
23 0

推荐镜像

更多