[MySQL–SQL优化]1、insert优化（插入数据优化）
- 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sqlstart transaction; # 开启事务 # 执行多条sqlinsert 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-infilemysql --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
- 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
- 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）
- 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！