MySQL-七种SQL优化

一、插入数据

普通插入:

  1. 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'),(3, 'Cat'),(3, 'Jerry')....
  1. 手动提交事务
start transaction;
insert into tb_test values(1,'Tom'),(3, '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;
  1. 主键顺序插入性能高于乱序插入

大批量插入:

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
mysql --local-infile -u root -p
# 查看全局参数local_infile是否开启
select @@local_infile;
# 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
# 将sql100w.sql文件的数据加载到tb_user表中
# 用逗号分隔字段
load data local infile '/root/sql100w.sql' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

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,也可以填充一般,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。
  • 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。

MERGE_THRESHOLD:合并页的阈值,可以自己设置,在创建表或创建索引时指定。

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 做主键或者是其他的自然主键,如身份证号。
  • 业务操作时,避免对主键的修改。

三、order by优化

在MySQL中排序分为以下两种清空:

  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 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。
#创建索引,两个字段,全部降序或全部升序会走这个索引
create index idx_user_age_phone+aa on tb_user(age,phone);#创建索引,一个升,一个降
create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);

总结:

  • 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,少使用select *
  • 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)。

注: 在创建多列索引时,要根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边。

四、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。

如索引为idx_user_pro_age_stat,则句式可以是select ... where profession order by age,这样也符合最左前缀法则。

五、limit优化

常见的问题:limit 2000000,10,此时需要 MySQL 排序前2000000条记录,但仅仅返回2000000 - 2000010的记录,其他记录丢弃,查询排序的代价非常大。
优化方案: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:

# 此语句耗时很长
select * from tb_sku limit 9000000, 10;
# 通过覆盖索引加快速度,直接通过主键索引进行排序及查询出id
select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10;
# 通过子查询查出所有字段
select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id;

六、count优化

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 引擎在执行 count(*) 时,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累计计数。
  • 优化方案:自己计数,如创建key-value表存储在内存或硬盘,或者是用redis。

count的几种用法:

  • 如果count函数的参数(count里面写的那个字段)不是NULL(字段值不为NULL),累计值就加一,最后返回累计值。
  • 用法:count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)。
  • count(主键)跟count(*)一样,因为主键不能为空;
  • count(字段)只计算字段值不为NULL的行;
  • count(1)引擎会为每行添加一个1,然后就count这个1,返回结果也跟count(*)一样;
  • count(null)返回0。

各种用法的性能:

  • count(主键):InnoDB引擎会遍历整张表,把每行的主键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(主键不可能为空)。
  • count(字段):没有not null约束的话,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约束的话,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层,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。

按效率排序:count(字段) < count(主键) < count(1) < count(*),所以尽量使用 count(*)

七、update优化(避免行锁升级为表锁)

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。

例如:
update student set no = '1' where id = 1; 这句由于id有主键索引,所以只会锁这一行;
update student set no = '1' where name = 'zheng'; 这句由于name没有索引,所以会把整张表都锁住进行数据更新,解决方法是给name字段添加索引;

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