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📝 主旨内容
插入数据优化
insert 优化
- 批量插入（500-1000 条）
- 手动提交事务
- 主键顺序插入
- 大批量插入数据，使用
load命令插入
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，这种存储方式的表成为 == 索引组织表 ==。页分裂
页可以为空，页可以一半，也可以填充满，每个页包含了 2-N 行数据（如果一行数据过大，会行溢出），更具主键排列。
如果主键乱序插入的话，就会产生页分裂现象。当一个数据页满时，插一个新的数据，新数据会分配到新的页。
页合并
当删除一行数据时，实际上并没有被物理删除，只是被标记为删除，并且他的空间变得允许被其他记录声明使用。
当删除数据达到合并阈值时，InnoDB 会寻找最靠近的页，并看看是否能将两个页合并为一个页，以优化空间。
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
atuo_increament自增主键。
- 尽量不要使用 UUID 或其他自然主键。
- 业务操作时，尽量避免对主键的修改。
order by 优化
Using filesort：通过表的所有或者全表扫描，读取满足条件的数据行，然后再排序缓存区
sort buffer 中完成排序操作，索引不是通过索引直接返回排序结果的排序都是 filesort 排序。Using Index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况不需要额外排序，操作效率高。
排序索引设计原则
- 根据排序字段建立合适的所有，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，需要在创建联合索引时指定排序规则（desc/asec）。
- 如果不可避免的出现
filesort，大数据量排序时，可以适当增加排序缓存区sort_buffer_size（默认 256k）的大小
gourp by 优化
- 在分组操作时，可以通过索引提升效率。
- 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则。
limit 优化
例如执行 limit 2000000,1 操作，MySQL 需要对前 2000010 的数据进行排序，仅仅值返回 2000000-2000010 的数据，其他数据丢弃，查询排序代价非常大。
使用覆盖索引加子查询的方式优化。
count 优化
- MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此在执行
count(*)操作的时候就会直接返回这个数，查询效率很高。
- InnoDB 引擎比较麻烦，需要把数据一行一行的读出来，然后累计计数。
count 的用法
- count () 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行一行的判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值加 1，否则不加，最后返回累计值。
- count (主键)：InnoDB 会遍历整张表，把每一行主键 id 都取出来进行累加计数。
- count (字段)：
- 没有
not null约束：InnoDB 会遍历整张表，把每一行字段值都取出来，然后判断是否为 null，部位 null 计数累加。 - 有
not null约束：InnoDB 会遍历整张表，把每一行的字段值都取出来，直接累加计数。
- count (1)：InnoDB 会遍历整张表，但不取值，直接按行进行累加计数。
- count (*)：InnoDB 不会把所有字段取出来，在 MySQL 中做了优化，直接按行进行累加。
Update优化
InnoDB 中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。
- 作者:Guxi8086
- 链接:https://Guxi8086.com/article/1-48
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