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一、插入数据优化
insert优化
insert into tb_test values(1, 'tom');
insert into tb_test values(2, 'cat');
insert into tb_test values(3,"jerry');
批量插入
lnsert into tb_test values(1, 'Tom').(2,'Cat'),(3,"Jerry');
手动提交事务
start transaction;
insert into tb_test walues(1,'Tom'),(2,'Cat").(3,'"Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tom').(5,'Cat').(6,"Jerry');
insert into tb_test values(7,'Ton').(8,'"Cat').(9,"]erry');
commit;
主键顺序插入
主键乱序插入: 8 1 9 2 1 8 8 2 4 1 5 8 9 5 7 3
主键顺序插入: 1 2 3 4 5 7 8 9 1 5 2 1 8 8 8 9
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/sql1.log' 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
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。
主键顺序插入
主键乱序插入
·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。
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
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。
#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)。
四、Group By 优化
#删除掉目前的联合索引 idx_user_pro_age_sta
drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession;
*#创建索引*
Create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status);
#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession;
#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession , age;
- 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。
创建索引
五、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 tid = a.id;
六、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
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 ( 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: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 ( 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。
- 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(*)，
所以尽量使用count(*)。
七、update优化
update student set no ='2000100100'where id = 1;
update student set no = '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。
总结
