MySQL篇（SQL优化）（持续更新迭代）

一、插入数据：Insert

如果我们需要一次性往数据库表中插入多条记录，可以从以下三个方面进行优化。

insert into tb_test values(1,'tom');

insert into tb_test values(2,'cat');

insert into tb_test values(3,'jerry');

.....

1. 优化方案一：批量插入数据

Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');

2. 优化方案二：手动控制事务

start transaction;

insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'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;

3. 优化方案三：主键顺序插入，性能要高于乱序插入

主键乱序插入 : 8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3 

主键顺序插入 : 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 89

4. 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：

可以执行如下指令，将数据脚本文件中的数据加载到表结构中：

-- 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' ; 

5. 案例

5.1. 创建表结构

CREATE TABLE tb_user (
  id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  username VARCHAR(50) NOT NULL,
  password VARCHAR(50) NOT NULL,
  name VARCHAR(20) NOT NULL,
  birthday DATE DEFAULT NULL,
  sex CHAR(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  UNIQUE KEY unique_user_username (username)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

5.2. 设置参数

-- 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;

5.3. load加载数据

load data local infile '/root/load_user_100w_sort.sql' into table tb_user

fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ; 

我们看到，插入100w的记录，17s就完成了，性能很好。

在load时，主键顺序插入性能高于乱序插入

二、主键优化

前面，我们提到，主键顺序插入的性能是要高于乱序插入的。

接下来就介绍一下具体的原因，然后再分析一下主键又该如何设计。

1. 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)

行数据，都是存储在聚集索引的叶子节点上的。

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在该页存储不下，

将会存储到下一个页中，页与页之间会通过指针连接。

2. 页分裂

2.1. 简介

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。

2.2. 主键顺序插入效果

① 从磁盘中申请页， 主键顺序插入

② 第一个页没有满，继续往第一页插入

③ 当第一个也写满之后，再写入第二个页，页与页之间会通过指针连接

④ 当第二页写满了，再往第三页写入

2.3. 主键乱序插入效果

① 加入1#,2#页都已经写满了，存放了如图所示的数据

② 此时再插入id为50的记录，我们来看看会发生什么现象

会再次开启一个页，写入新的页中吗？

不会。因为，索引结构的叶子节点是有顺序的。按照顺序，应该存储在47之后。

但是47所在的1#页，已经写满了，存储不了50对应的数据了。 那么此时会开辟一个新的页 3#。

但是并不会直接将50存入3#页，而是会将1#页后一半的数据，移动到3#页，然后在3#页，插入50。

移动数据，并插入id为50的数据之后，那么此时，这三个页之间的数据顺序是有问题的。

1#的下一个 页，应该是3#， 3#的下一个页是2#。

所以，此时，需要重新设置链表指针。

上述的这种现象，称之为 "页分裂"，是比较耗费性能的操作。

3. 页合并

目前表中已有数据的索引结构(叶子节点)如下：

当我们对已有数据进行删除时，具体的效果如下:

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。

当我们继续删除2#的数据记录

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。

删除数据，并将页合并之后，再次插入新的数据21，则直接插入3#页

这个里面所发生的合并页的这个现象，就称之为 "页合并"。

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。

4. 索引设计原则

① 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。

② 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT自增主键。

③ 尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号。

④ 业务操作时，避免对主键的修改。

三、order by 优化

1. 简介

MySQL的排序，有两种方式

第一种方式：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。

第二种方式：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。

2. 测试

接下来，我们来做一个测试：

2.1. 数据准备

把之前测试时，为tb_user表所建立的部分索引直接删除掉

drop index idx_user_phone on tb_user;

drop index idx_user_phone_name on tb_user;

drop index idx_user_name on tb_user;

2.2. 执行排序SQL

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

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

由于 age, phone 都没有索引，所以此时再排序时，出现Using filesort， 排序性能较低。

2.3. 创建索引

-- 创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);

2.4. 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。

2.5. 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。

2.6. 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 Using filesort。

2.7. 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。

2.8. 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);

2.9. 然后再次执行如下SQL

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

升序/降序联合索引结构图示:

3. order by 优化原则

由上述的测试,我们得出order by优化原则

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)

4. MySQL支持降序索引

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，如果我们查询排序时，是从大到小，

在扫描时，就是反向扫描，就会出现 Backward index scan。

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

在MySQL8版本中，支持降序索引，我们也可以创建降序索引

比如：解决上述的问题，我们可以创建一个索引，假设联合索引中 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)，这样就可以提升我们排序查询的效率

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

四、groub by 优化

分组操作，我们主要来看看索引对于分组操作的影响。

首先我们先将 tb_user 表的索引全部删除掉 。

drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user; 

drop index idx_email_5 on tb_user; 

drop index idx_user_age_phone_aa on tb_user; 

drop index idx_user_age_phone_ad on tb_user;

接下来，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);

紧接着，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：

我们发现，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。

所以，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。

五、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。

我们一起来看看执行limit分页查询耗时对比：

通过测试我们会看到，越往后，分页查询效率越低，这就是分页查询的问题所在。

因为，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 id  limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

六、count优化

1. 简介

select count(*) from tb_user ;

在之前的测试中，我们发现，如果数据量很大，在执行count操作时，是非常耗时的。

• 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。如果说要大幅度提升InnoDB表的count效率，主要的优化思路：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)。

2. 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。

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。

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

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 。