0 查询变量参数
- 查询某个参数时
select @@…
1 数据插入与导入
- 普通插入：
- 采用批量插入（一次插入的数据不建议超过1000条）
- 手动提交事务
- 主键顺序插入
- 大批量插入：
> + 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指令插入。
# 客户端连接服务端时，加上参数
--local-infile（这一行在bash/cmd界面输入）
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;
select @@local_infile;# 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中 字段分隔符 行分隔符
load data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
2 主键设计与优化
- 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，这种存储方式的表称为索引组织表（
Index organized table,IOT）
- 页分裂：页可以为空，也可以填充一般，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。
- 页合并：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。当页中删除的记录到达
MERGE_THRESHOLD（默认为页的50%），InnoDB会开始寻找最靠近的页（前后）看看是否可以将这两个页合并以优化空间使用。
- MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或创建索引时指定
CREATE TABLE t1 ( id INT, KEY id_index (id) ) COMMENT='MERGE_THRESHOLD=45';
CREATE TABLE t1 ( id INT, KEY id_index (id) ); ALTER TABLE t1 COMMENT='MERGE_THRESHOLD=40';
CREATE TABLE t1 ( id INT, KEY id_index (id) COMMENT 'MERGE_THRESHOLD=40' );
CREATE TABLE t1 ( id INT, KEY id_index (id) ); ALTER TABLE t1 DROP KEY id_index; ALTER TABLE t1 ADD KEY id_index (id) COMMENT 'MERGE_THRESHOLD=40';
详情参见： Mysql主键优化之页分裂与页合并 - CSDN
详情参见： Configuring the Merge Threshold for Index Pages - MYSQL
- 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，选择使用
AUTO_INCREMENT自增主键- 尽量不要使用
UUID做主键或者是其他的自然主键，如身份证号 (占用内存)- 业务操作时，避免对主键的修改
3 Order By 优化
- Order By 优化
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
如果
order by字段全部使用升序排序或者降序排序，则都会走索引，但是如果一个字段升序排序，另一个字段降序排序，则不会走索引， explain 的 extra 信息显示的是Using index, Using filesort，
如果要优化掉
Using filesort，则需要另外再创建一个索引，如：create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);，此时使用select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;会全部走索引
- 总结：
- 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。
覆盖索引是指
select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行。换句话说，查询列要被所建的索引覆盖。
- 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 Group By 优化
- 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
如索引为
idx_user_pro_age_stat，则句式可以是select ... where profession order by age，这样也符合最左前缀法则
5 Limit 优化
- Limit 优化
- 常见问题：如
limit 2000000, 10，此时需要 MySQL 排序前2000000条记录，但仅仅返回2000000 - 2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。
- 优化方案：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
-- 此语句耗时很长
select * from tb_sku limit 9000000, 10;-- 通过覆盖索引加快速度，直接通过主键索引进行排序及查询
select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10;-- 下面的语句是错误的，因为 MySQL 不支持 in 里面使用 limit --
select * from tb_sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10);-- 通过连表查询即可实现第一句的效果，并且能达到第二句的速度
select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id;
6 Count 优化
- 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()的时候会直接返回这个数，效率很高（前提是不适用where）；- InnoDB 引擎，在执行
count()时，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累计计数。
- 优化方案：自己计数，如创建
key-value表存储在内存或硬盘，或者是用redis
- count的几种用法：
- 如果count函数的参数（count里面写的那个字段）不是NULL（字段值不为NULL），累计值就加一，最后返回累计值
- 用法：count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)
- count(主键)跟count()一样，因为主键不能为空；
- count(字段)只计算字段值不为NULL的行；
- count(1)引擎会为每行添加一个1，然后就count这个1，返回结果也跟count()一样；
- count(null)返回0
- 各种用法的性能：
- count(主键)：InnoDB引擎会遍历整张表，把每行的主键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（主键不可能为空）
- count(字段)：没有not null约束的话，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约束的话，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(1)：InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一层，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
- 按效率排序：count(字段) < count(主键) < count(1) < count()
即：尽量使用 count()
7 update优化（避免行锁升级为表锁）
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。
如以下语句：
-- 这句由于id有主键索引，所以只会锁这一行；
update student set no = '123' where id = 1;，-- 这句由于name没有索引，所以会把整张表都锁住进行数据更新，解决方法是给name字段添加索引。
update student set no = '123' where name = 'test';，
X 参考文献
- MySQL笔记 - CSDN
