3.1 插入数据
3.1.1 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(一次插入的数据在500~1000条)
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 88 893.1.2 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 ' ;主键顺序插入性能高于乱序插入
示例演示 :
A. 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 ;B. 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;C. load加载数据
load data local infile '/root/sql1.log ' 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
3.2 主键优化
在上一小节，我们提到，主键顺序插入的性能是要高于乱序插入的。 这一小节，就来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。而我们之前也讲解过InnoDB的逻辑结构图：
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在该页存储不小，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
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。
A. 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
B. 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。
这个里面所发生的合并页的这个现象，就称之为 "页合并 "。
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。
4). 索引设计原则
- 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。
-
3.3 order by优化
MySQL的排序，有两种方式：
- 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sortbuffer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。
接下来，我们来做一个测试：
A. 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;
B. 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。
C. 创建索引
-- 创建索引
create index idx user age_phone_aa on tb_user (age,phone);D. 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。
E. 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。
F. 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。
G. 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。
H. 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);
I. 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 :
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)。
-
3.4 group 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
3.5 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 t.* from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit (2000000,10)
a where t.id = a.id;3.6 count优化
3.6.1 概述
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)。
3.6.2 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(*)。
3.7 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 。
总结
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