MySQL-SQL优化：主键，order by，group by，limit，count，update

Posted 2023-02-18

零、本文纲要

• 一、插入数据
• 二、主键优化
• 三、order by优化
• 四、group by优化
• 五、limit优化
• 六、count优化
• 七、update优化update优化

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一、插入数据

• 需求：一次性插入批量数据；

-- 创建插入测试表
create table tb_test
(
    id int primary key,
    name varchar(20) not null
)
comment 测试插入表;

insert into tb_test values(1,Tom);
insert into tb_test values(2,Cat);
insert into tb_test values(3,Jerry);
.....

1、方案一：批量插入数据

Insert into tb_test values(1,Tom),(2,Cat),(3,Jerry);

2、方案二：手动提交事务

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;

注意：此处我们id按顺序插入的效率，也高于乱序插入的效率。

3、方案三：load指令插入
详细内容可以参考官方文档：​​LOAD DATA Statement​​。

• ① 客户端连接服务端，添加​​-–local-infile​​；

mysql –-local-infile -u root -p

• ② 开启从本地加载文件导入数据的开关；

set global local_infile = 1;

• ③ 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中。
  ​​LOAD DATA LOCAL INFILE​​：指定本地插入.sql文件的目录；
  ​​INTO TABLE​​：指定被插入的表格；
  ​​FIELDS TERMINATED BY​​：字段由指定符号分隔；
  ​​LINES TERMINATED BY​​：行数据由指定符号分行。

LOAD DATA LOCAL INFILE /root/insert_tb_test.sql 
INTO TABLE tb_test 
FIELDS TERMINATED BY , 
LINES TERMINATED BY \\n ;

# .sql文件内容格式：
1,Tom
2,Cat
3,Jerry

二、主键优化

InnoDB的逻辑结构图.png

B+Tree的每一个节点存储在一个页（Page:​​默认16KB​​）当中，如果是聚集索引的叶子节点，那么其中还会存储​​Row数据​​；如果是二级索引，那么其中会存储主键索引。如果当前页存储不下，则会存储到​​下一个页​​当中，页与页之间通过​​指针连接​​。

1、页面存储

重要参数​​MERGE_THRESHOLD​​：索引页的合并阈值，默认为50%。
① 页面储存过程，如果该页未满，而且新存入的数据可以在当前页放下，则不用申请新页面，如下：

页面存储1.png

② 如果当前页面P5存不下新的数据，则申请新的页面P6存储后续数据，如下：

页面存储2.png

2、页面合并

① 删除记录时，不会实际删除该记录。相反，它会将记录​​标记为已删除​​，并且它使用的​​空间变为可回收​​。删除5、6、7、8的Row数据，如下：

页面合并1.png

② 当页面收到足够的删除以匹配​​MERGE_THRESHOLD​​（默认情况下为页面大小的50%）时，InnoDB开始查看最近的页面（​​NEXT​​后和​​UPBER​​前），以查看是否有机会通过合并两个页面来优化空间利用率。

页面合并2.png

此时，我们的P6页面又将空间空了出来，可以存放其他新插入的数据。

3、页面拆分

① P10页面已满，P11页面也已满，此时插入id为27的Row数据。此时，会去申请新的页，来完成页面拆分。

页面拆分1.png

② 索引页P10会将数据保存在合并阈值50%内，将多余的部分移动至新的页面。然后，再将新的数据插入新页面。

页面拆分2.png

③ 为了保持顺序，此时还会做的动作就是​​重新定义​​页面P10、P12、P11的​​先后​​关系。

4、索引设计原则

① 满足业务需求的情况下，尽量​​降低​​主键的​​长度​​；
② 插入数据时，尽量选择​​顺序插入​​，选择使用AUTO_INCREMENT​​自增主键​​；
③ 尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号；
④ 业务操作时，避免对主键的修改。

三、order by优化

1、Extra

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 FileSort 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。

2、order by字段无索引情形

① Using filesort：在order by字段没有设置索引的情形下，此时效率差。

order by字段无索引情形.png

3、order by字段设置索引

① Using index：设置idx_user_age_phone_aa索引，覆盖age,phone字段。此时，我们在满足​​最左前缀法则​​的前提下，效率有所提升。

order by字段设置索引1.png

不满足最左前缀法则的情形：​​explain select id,age,phone from tb_user order by phone , age;​​，则会出现​​Using filesort​​，效率降低。

不满足最左前缀法则的情形.png

② 降序排序：​​explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc ;​​，由于默认是按照升序创建索引的，所以此处出现了​​Backward index scan​​，这个代表反向扫描索引。

降序排序.png

③ 一升一降：​​explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;​​或者​​explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone asc ;​​的情形，则会出现​​Using filesort​​，效率降低。

一升一降.png

④ 设置升降索引：​​create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);​​，再次执行上述查询执行计划分析，可以看到效率得到了提升。

一升一降优化.png

4、order by优化原则

• 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​​；
• 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，如需修改vi编辑重启mysql即可
cat /etc/my.cnf
...
# Remove leading # to set options mainly useful for reporting servers.
# The server defaults are faster for transactions and fast SELECTs.
# Adjust sizes as needed, experiment to find the optimal values.
# join_buffer_size = 128M
# sort_buffer_size = 2M
# read_rnd_buffer_size = 2M
...

四、group by优化

1、group by建立索引前后

在分组操作时，可以通过索引来提高效率。

group by建立索引前后.png

2、最左前缀法则

分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

group by最左前缀法则.png

3、group by优化原则

• 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。

五、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。

limit查询.png

• 1、利用主键索引优化（实际可能不可用）

在主键连续，而且我们知道是从1开始自增的情况下：​​explain select * from tb_sku where id >= 5000000 limit 10;​​。

mysql> select * from tb_sku where id >= 5000000 limit 10;
10 rows in set (0.02 sec)

效率的提升非常明显，但是限制也是很严格的。

• 2、创建覆盖索引优化

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。

# 推荐此形式
mysql> select * from tb_sku a, (select id from tb_sku order by id limit 5000000,10) b where a.id = b.id;
10 rows in set (2.54 sec)

mysql> select * from tb_sku a, (select id from tb_sku limit 5000000,10) b where a.id = b.id;
10 rows in set (1.95 sec)

覆盖索引优化.png

六、count优化

如果数据量很大，在执行count操作时，是非常耗时的。

• 1、MyISAM

① 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；
② 但是如果是带条件的count，MyISAM也慢。

• 2、InnoDB

① 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​​累积计数​​。

• 3、count优化

提升InnoDB表的count效率，主要的优化思路：自己计数（额外记录总数，比如记录在Redis内，或者直接MySQL建表）。
问题是：带条件的count还是无效。

• 4、count用法

count（）、count（主键）、count（字段）、count（数字）。
按照效率排序的话，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count()，所以尽量使用 count(*)。

七、update优化

InnoDB的​​行锁​​是针对索引加锁，不是针对记录加锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为​​表锁​​（索引失效）。

# 行级锁
update course set name = javaEE where id = 1 ;
# name不是索引，升级表级锁
update course set name = SpringBoot where name = php ;

八、结尾

以上即为SQL优化的基础内容，感谢阅读。