MYSQL SQL优化

1、插入数据
批量插入,一般500-1000比较好
Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'cat'),(3,'Jerry');

手动提交事务
start transaction;
Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'cat'),(3,'Jerry');
Insert into tb_test values(4,'Tom'),(5,'cat'),(6,'Jerry');
Insert into tb_test values(7,'Tom'),(8,'cat'),(9,'Jerry');
commit;

主键顺序插入性能高于乱序插入
主键乱序插入: 8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3
主键顺序插入: 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 89

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MSQL数据库提供的load指令进行插入。
操作如下:
#客户端连接服务端时，加上参数--local-infile
mysql --local-infile -u root -p
#设置全局参数loca_infile为1，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
load data local infile '/root/sql1.log’ into table 'tb_user’ 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 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2-N行数据(如果一行数据多大，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。
知识小贴士:
MERGE_THRESHOLD:合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或者创建索引时指定。

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做主键或者是其他自然主键，如身份证号。
业务操作时，避免对主键的修改。

3、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 bufer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。
#没有创建索引时，根据age，phone进行排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age , phone;
#创建索引
create index idx user age phone aa on tb_user(age,phone);
#创建索引后，根据age，phone进行升序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age , phone;
#创建索引后，根据age，phone进行降序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc ;
#根据age,phone进行降序一个升序，一个降序
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc;
#创建索引
create index idx user age phone ad on tb_user(age asc ,phone desc);
#根据age,phone进行降序一个升序，一个降序
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc;

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。
尽量使用覆盖索引。
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)。
如果不可避免的出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小sort_buffer_size(默认256k)。

4、group by 优化
在分组操作时，可以通过索引来提高效率。
分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

5、limit优化
一个常见又非常头疼的问题就是 limit 2000000,10，此时需要MySQL排序前2000010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。
explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

6、count优化
explain select count(*)from tb_user；
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;
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。
优化思路:自己计数。

count的几种用法
count0)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(1)
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)。
count(字段)
没有not null约束:InnoD8 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。
count(1)
InnoDB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。
coynt(*)
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。

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(*)。

7、update 优化
update student set no='2000100100'where id =1;
update student setno='2000100105'where name ='韦一笑’
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