MySQL—SQL优化：插入数据（insert、大批量插入）、主键优化（数据组织方式、页分裂、页合并、索引设计）、order by 、group by 、limit 、count 、update 优化

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文章目录

  • 版本说明
  • 知识总览图
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  • 3.SQL优化
    • 3.1 插入数据
      • 3.1.1 insert
        • 1). 优化方案一 批量插入数据
        • 2). 优化方案二 手动控制事务
        • 3). 优化方案三 主键顺序插入
      • 3.1.2 大批量插入数据
        • A. 创建表结构
        • B. 设置参数
        • C.将文件 load_user_100w_sort.sql 上传，并进行head查看
        • D. load加载数据
    • 3.2 主键优化
      • 1). 数据组织方式
      • 2). 页分裂
        • A. 主键顺序插入效果
        • B. 主键乱序插入效果
      • 3). 页合并
      • 4). 索引设计原则
    • 3.3 order by 优化
    • 3.4 group by 优化
    • 3.5 limit 优化
    • 3.6 count 优化
      • 3.6.1 概述
      • 3.6.2 count 用法
    • 3.7 update 优化
    • 3.8 总结

3.SQL优化

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 批量插入数据

意义：

1、批量插入数据可以大大**提高插入数据的效率和性能。**正常情况下，数据库每次插入一条记录都会造成一定的开销，包括执行SQL语句等等。如果需要插入大量记录，那么这些开销将成为瓶颈，影响程序的性能。

2、可以多条记录一次性提交给数据库执行，这样可以大幅减少开销，提高数据的插入效率。此外，批量插入还可以减少数据库的I/O操作次数，从而进一步提升数据库的性能。

3、批量插入还可以减少锁定表的时间，避免对其他操作造成影响。

4、注意：在进行批量插入时，要注意设置合适的插入大小和插入频率，以防止MySQL因为插入数据过多而出现异常。

Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
2). 优化方案二 手动控制事务

意义：

1、优化数据库操作的性能和效率，同时还可以保证数据的完整性和一致性。

2、意义在于尽可能减少事务的开销。一般情况下，MySQL自动为每个语句创建一个事务，这样可能会导致大量的日志记录，从而降低系统性能。通过手动控制事务，可以将多条执行单元合并为一个事务，从而避免了多个事务的开销，提高了系统的性能。

3、手动控制事务还可以使我们更好地掌握应用程序的逻辑，避免出现各种莫名其妙的问题，这是因为当一个事务操作包含多条语句时，一旦其中一条语句出现异常，整个事务都将回滚到事务开启点，从而保证数据的一致性。

4、因此，手动控制事务可以提高系统的效率，保证数据的完整性和一致性，是MySQL优化中的一个重要手段。

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

主键顺序插入，性能要高于乱序插入。

意义：

1、主键顺序插入是一种优化技术，可以提高插入数据的性能。

2、主键顺序插入是指按照主键的顺序进行数据插入，这样**可以减少磁盘的I/O操作次数，提高系统的性能。**因为InnoDB引擎是聚集索引，即数据和索引存储在一起，按照主键顺序插入数据时，可以避免页面分裂，减少磁盘随机I/O，从而提高数据插入的效率。

3、主键顺序插入还可以提高聚集索引的性能，避免索引树的维护代价过高，特别是在使用自增主键的情况下，可以最大限度地提高性能。

4、注意：在实际应用中，主键顺序插入可能会占用大量内存，因此需要根据实际情况选择合适的主键顺序插入方法，以提高系统的性能。

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

3.1.2 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

#检测全局参数local_infile默认开关是否开启
 select @@local_infile;

#若为0，则设置全局参数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
#切换到数据库，然后把一下代码复制进去
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.将文件 load_user_100w_sort.sql 上传，并进行head查看
#查看load_user_100w_sort.sql一共有多少行
 wc -l load_user_100w_sort.sql;
 
 #查看load_user_100w_sort.sql的前几行内容
head load_user_100w_sort.sql;

可以看到，最左边的数字是顺序进行，是已经优化后的以主键顺序进行插入

D. 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，53s就完成了.

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”。

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。

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;

show index from tb_user;//最后再看看表内有多少个索引

B. 执行排序SQL

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

​ 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，我们要将它进行优化成 Using index，操作效率高。

C. 创建索引

create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);

D. 创建索引后，再次根据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，性能与之前相比变高了。

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 ;

​ 出现 Using index， 但是此时Extra中也出现了 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 Using filesort（性能低）。**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);

​ 其中，D表示desc（降序）。

I. 然后再次执行如下SQL

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

​ 此时，它走的是 age 升序排序，phone 倒序排序的联合索引，所以此时是 Using index（性能高）。

J.执行对age降序排，对phone升序排

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

​ 可见它会走age 升序排序，phone 倒序排序的联合索引，由于刚好与联合索引要求相反，走了反向扫描，就会出现 Backward index scan 。

下面用更清晰的图像来展示：

由上述的测试,我们得出order by优化原则:

A. 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。

B. 尽量使用覆盖索引。

C. 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）。

D. 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 ;

​ 可看出，目前是Using temporary ，没有用到任何索引，性能是比较低的。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：

explain select age, count(*) from tb_user group by age;

​ 因为 age 字段在联合索引中，所以会用到联合索引，但返回值无法用到联合索引，所以返回Using temporary。

 explain select profession,age, count(*) from tb_user group by profession,age;

​ 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：

​ A. 在分组操作时，可以通过索引来提高效率。

​ B. 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：

​ 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。

​ 最后执行以下SQL语句：

explain select * from tb_sku s , (select id from tb_sku order by id limit 9000000,10) a where s.id = a.id;

​ 相比原始的分页查询快了8秒。

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。

nnoDB 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）

​ 按照效率排序的话，count(字段)

​ 在SQL中，COUNT()是一个聚合函数，用于返回表中符合特定条件的行数。COUNT(1)和COUNT(*)的作用是相同的，都可以用于计算表中所有行的数量。

​ 将一个整数常量作为参数传递给COUNT函数，例如1，在大多数情况下只是一种习惯写法，并且与COUNT(*)的结果相同。实际上，COUNT()可以接受任意参数，包括列名称、表达式或具体值，因此其参数通常不会影响结果。

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name的字段没有索引，同时行锁升级为了表锁**【锁住整张表，使得性能降低】**。 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 。

​ 现在创建name索引来进行查询：

create index idx_course_name on course(name);

​ 加上索引后，在进行SQL语句的查询，发现可以正常执行了。

3.8 总结

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