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MySQL进阶篇——sql优化

优化很多是基于索引的,结合上一篇中的性能分析。

1、insert优化

--批量插入 insert into tb_test values(1,'tom'),(2,'cat'),(3,'jerry'); --手动事务提交 start transaction; insert into...; insert into...; commit; --主键顺序插入(性能高于乱序插入) --大批量数据插入load(insert性能较低) mysql --local-infile -u root -p --连接mysql时加载本地文件的参数 set global local_infile=1; --设置全局参数,开启本地导入 --载入文件地址,表,字段间分隔,行间分隔 load data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

2、主键优化

InnoDB存储引擎,表数据根据主键顺序存放,称为索引组织表。

主键乱序插入id=50(页分裂)

页合并:页中删除记录达到merge_threshold(默认页的50%),InnoDB会开始寻找前后页,是否可以合并以优化空间。

主键设计原则

尽量降低主键长度(节省二级索引空间);

插入数据时,尽量选择顺序插入(防止页分裂),使用auto_increment自增主键;

尽量不要使用UUID做主键或者其他自然主键,如身份证号(这些都是无序的且长度长);

尽量避免对主键的修改(代价大,需要改索引结构);

3、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。

写在extra中:Using filesort(尽量避免发生) / Using index

create index idx_user_age_phone on tb_user(age,phone); explain select id,age,phone from tb_user order by age,phone; --结果中extra会显示Using index(性能高) order by age desc,phone desc; --desc倒序排序时,extra会出现backward index scan反向扫描索引; Using index order by age asc, phone desc; --extra会出现Using index;Using filesort(性能低) --解决方法 create index idx_user_age_pho_ad on tb_user(age asc,phone desc); --extra只会出现Using index

1、根据排序字段建立合适的索引,多字段排序时遵循最左前缀法则;

2、尽量使用覆盖索引;

3、多字段排序,一升序一降序,需要注意联合索引在创建时的规则;

4、如果不可避免出现filesort,大量数据排序时,可以适当增大排序缓冲区大小sort_buffer_size(默认256K);

4、group by优化

explain select profession,count(*) from tb_user group by profession; --type=all, extra=using temporary临时表性能很低 --创建联合索引 create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status); --extra变成using index性能优化 --第二种情况 explain select age,count(*) from tb_user group by age; --extra变成using index;using temporary explain select age,count(*) from tb_user where profession='math' group by age; --extra只有using index

group by分组操作时,建立索引提高效率,尽量避免extra出现using temporary

group by分组操作时,索引的使用也满足最左前缀法则的

5、limit优化

limit x,n --表示从x+1行开始返回n行 select * from tb_sku limit 2000000,10; --大数据量情况下,x很大时性能很低,全部回表 --优化方法:子查询覆盖索引,仅回表10条数据 select s.* from (select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a left join tb_sku s on a.id=s.id;

6、count优化

select count(*) from tb_sku;

大数据量情况下比较耗时,因为InnoDB需要读取每一行;

优化思路:自己计数,插入数据时参数自加1;

性能比较:count(*)=count(1)>count(主键)>count(字段)

count(主键):遍历整张表取值,直接累加;

count(字段) 没有not null约束:遍历整张表取值,服务层判断是否null,累加;

count(字段) 有not null约束:遍历整张表取值,直接累加;

count(*):专门优化,不取值直接累加;

7、update优化

更新数据时要根据索引(主键id等),此时事务是行锁

update course set name=’java’ where id=1;

若更新数据时根据name无索引,会产生表锁

update course set name=’java’ where name=’php’;

http://www.cnnetsun.cn/news/17960.html

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