[MySQL--SQL优化]
1、insert优化（插入数据优化）
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建议使用批量插入
# 批量插入避免频繁连接断开数据库（一次连接插入多条数据） insert into 表名 values(数据1),(数据2),(数据3)...... -
建议手动提交事务插入（避免频繁开启关闭事务）
# 即开启一次事务 执行多条sql start transaction; # 开启事务 # 执行多条sql insert into 表名 values(数据1),(数据2),(数据3); insert into 表名 values(数据4),(数据5),(数据6); insert into 表名 values(数据7),(数据8),(数据9); commit; # 提交事务 -
大批量插入数据（load指令）
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：
# 客户端连接服务器时，加上参数 --local-infile mysql --local-infile -u 用户名 -p 密码 # 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 1、查看是否开启命令 select @@local_infile; 2、开启命令 set global local_infile = 1; # 执行load指令将准备好的数据，加载到表格 load data local infile '/root/sql.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n'; load data local infile '文件路径' into table '表名' fields terminated by '什么作为分割符' lines terminated by '每一行的结束符';注意：主键顺序插入的性能高于乱序插入!
2、主键优化
# 1）满足业务需求的情况下、尽量降低主键的长度
原因是我们二级索引的叶子节点存放的就是主键，如果主键过长且叶子节点过多会占用大量的磁盘空间！
# 2）插入数据时尽量选择顺序插入，选择使用auto_increment主键自增
如果不顺序插入可能会存在页分裂现象,如果按照顺序插入则可避免
# 3）尽量不要使用uuid作为主键或者是其他自然主键，如身份证号！
原因 uuid或者身份证号则无序且过长,影响效率！
# 4）业务操作时尽量避免对主键的修改。
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 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file sort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。
注意：尽量优化为Using index
# 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)。
查看默认缓冲区大小命令
show variables like 'sort_buffer_size';
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
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针对于大数据量的情况下 分页查询时越往后就会变得越耗时。所以我们需要通过优化limit来提升效率
注意：官方建议通过覆盖索引加子查询来优化
例如： 未优化前： select * from 表名 limit 9000000,10: 耗时 19s 优化后： # 可以直接使用覆盖聚集索引，不需要回表查询 提升效率 select id from 表名 order by id limit 9000000,10; # 我们可以将查询出来的id看作为一张新表 # 之后我们可以使用子查询来获取具体数据 select A.* from 表名1 as A,(select id from 表名 order by id limit 9000000,10:) as B where A.id == B.id; # 括号内可以看作为一张新表 然后进行连表查询即可 大大提升效率 耗时 12s
6、count优化
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MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候就会直接返回这个数，效率很高（仅仅在没有where条件有效）
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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。然后累计计数
优化思路：自己计数。
比如：我们可以自己维护一张表来专门存储我们所需要记录的数据，利用redis内存数据库 加一条数据 就+1等
count的几种用法
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nut)
2.count(字段)
没有 not nul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nu不为nu,计数累加。
有 not nu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。
3.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。
4.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) c count(·),所以尽量使用 count(*)
7、update优化
update student set no='2000100100' where id=1;
update student set no='2000100105' where name='韦一笑';
# Innode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。
# 升级为表锁就会降低性能！
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-467163.html
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