SQL优化

插入数据

普通插入

采用批量插入（一次插入的数据不建议超过1000条）

insert into tb_test values(1,"tom"),(2,"jack"),(3,"hobb");

手动提交事务

start transaction;
insert into tb_test values(1,"tom"),(2,"jack"),(3,"hobb");
insert into tb_test values(1,"tom"),(2,"jack"),(3,"hobb");
insert into tb_test values(1,"tom"),(2,"jack"),(3,"hobb");
commit;

主键顺序插入(按照主键的顺序插入)

批量插入

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。

# 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';

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（如果一行数据过大，会行溢出），根据主键排列。

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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。

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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。

主键的设计原则

• 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。避免页分裂
• 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

OrderBy优化

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

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。

对于以上的两种排序方式，Using index的性能高，而Using filesort的性能低，我们在优化排序操作时，尽量要优化为 Using index。

创建索引

-- 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;

explain select id,age,phone from tb_user order by age , phone;

建立索引之后，再次进行排序查询，就由原来的Using filesort， 变为了 Using index，性能就是比较高的了。

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 ;

也出现 Using index， 但是此时Extra中出现了 Backward index scan，这个代表反向扫描索引，因为在MySQL中我们**创建的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，而此时我们查询排序时，是从大到小，**所以，在扫描时，就是反向扫描，就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中，支持降序索引，我们也可以创建降序索引。

根据phone，age进行升序排序，phone在前，age在后。

explain select id,age,phone from tb_user order by phone , age;

排序时,也需要满足最左前缀法则，否则也会出现 filesort。因为在创建索引的时候， age是第一个字段，phone是第二个字段，所以排序时，也就该按照这个顺序来，否则就会出现 Usingfilesort。

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 ;

因为**创建索引时，如果未指定顺序，默认都是按照升序排序的，而查询时，一个升序，一个降序，**此时就会出现 Using filesort。

为了解决上述的问题，我们可以创建一个索引，这个联合索引中 age 升序排序，phone 倒序排序。

创建联合索引(age 升序排序，phone 倒序排序)

create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);

升序/降序联合索引结构图示

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由上述的测试，我们得出order by优化原则

• 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）。

group by优化

在没有索引的情况下，执行如下SQL，查询执行计划：

explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;

然后，我们在针对于 profession ， age， status 创建一个联合索引。

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status);

再执行前面相同的SQL查看执行计划。

explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;

再执行如下的分组查询SQL，查看执行计划

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如果仅仅根据age分组，就会出现 Using temporary ；

而如果是 根据profession,age两个字段同时分组，则不会出现 Using temporary。

原因是因为对于分组操作，在联合索引中，也是符合最左前缀法则的。

在分组操作中，我们需要通过以下两点进行优化，以提升性能

• 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。

limit优化

分页关键字

• limit 查询的条数
• limit 开始的索引，每页查询条数
• limit 查询的条数，offset 跳过的索引

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 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 idlimit 2000000,10)a 
where t.id = a.id;

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； 但是如果是带条件的count，MyISAM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。

优化思路

自己计数(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。

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。

按照效率排序的话：count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)

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 = 'javaEE' where id = 1 ;

当我们在执行删除的SQL语句时，会锁定id为1这一行的数据，然后事务提交之后，行锁释放。

但是当我们在执行如下SQL时。

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。