SQL优化

插入数据

insert

一次插入数据和批量插入数据

insert into tb_test (id, name) values (1,'Tom');
insert into tb_test (id, name) values (1,'Tom'),(2,'Jack'),(3,'Jerry');

• 优化方案：

  手动控制事务，且按主键顺序插入。

  start transaction;
  insert into tb_test (id, name) values (1,'Tom'),(2,'Jack'),(3,'Jerry');
  commit;
  

  大批量插入数据

  如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，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：

  -- 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;
  -- 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中
  load data local infile '/root/xxxsql.sql' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;
  

  主键顺序插入性能高于乱序插入

  主键优化

  在插入数据时，主键顺序插入性能高于乱序插入。

  • 分析：

    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）。

    

    InnoDB存储引擎的逻辑结构如下图。

    

    在InnoDB引擎中，数据行是记录在逻辑结构 page 页中的，而每一个页的大小是固定的，默认16K。那也就意味着， 一个页中所存储的行也是有限的，如果插入的数据行row在该页存储不小，将会存储到下一个页中，页与页之间会通过指针连接（双链表）。

  • 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(如果一行数据过大，会行溢出)，根据主键排列。

    • 正常按照主键顺序插入时，行数据放到页中，如果当前页已满，或剩余页空间不够新插入的行数据不内存，写入第二页继续顺序插入，页与页之间通过指针相互连接。
    • 主键乱序插入时，会存在页分裂，比较耗费性能。

    • 页合并

      • 当我们对已有的数据删除时，达到一定的归并阈值（MERGE_THRESHOLD），相邻的页会合并，优化空间。
        • 索引设计原则
          • 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做主键或者是其他自然主键，如身份证号。
          • 业务操作时，避免对主键的修改。

            order by优化

            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。
            2. 尽量使用覆盖索引。
            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）。
            4. 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)。

            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。

            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。

            例如select * from tb_user limit 9000000,10;

            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。

            例如：

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

            count优化

            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）

            count用法	含义
            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 : 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。
            count(数字)	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。
            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。

            update 优化

            在MySQL的默认引擎中，InnoDB会在使用 update 操作时，加锁。

            如果是按照索引的字段update，会加行锁，否则加表锁。

            例如一张表中的id是主键，name是属性值。

            update tb_user set name = 'zhangsan' where id = 1 ，上的是行锁，其他用户可以对当前tb_user表中的其他行数据进行update修改，但如果是按照非索引字段修改update tb_user set name = 'lisi' where name = 'zhangsan'，上的是表锁，其他用户无法更改当前表的任何数据，直到得到表锁的事务提交。

            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 。

             
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