SQL优化

1.插入数据
（1）insert优化
批量插入：insert into tb_test values(1,'tom'),(2,'cat'),(3.'jerry');

手动提交事务：
start transaction;
insert into tb_test values(1,'tom'),(2,'cat'),(3.'jerry');
insert into tb_test values(12,'tom'),(22,'cat'),(32.'jerry');
commit;

主键顺序插入：
主键乱序插入：8，6，87，6，54，4
主键顺序插入：1，2，3，4，6，8，43，77

（2）大批量插入数据
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lload指令进行插入。
操作如下：
客户端连接服务器时，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;
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';
主键顺序插入的性能高于乱序插入

2.主键优化
（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（IOT）;

（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（如果一行数据多大，会行溢出），根据主键排序。

（3）页合并：
当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记为删除并且它的空间变得允许被其他记录什么使用。
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。

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。

主键的设计原则：
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.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

要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/dese）；
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);

4.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

5.limit优化
一个常见又非常头疼的问题就是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。
explain select * from tb_sku t ,(select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

6.count优化
explain select count(*) from tb_user;
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；
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。
优化思路：自己计数
（1）count的几种用法
count（）是一个聚会函数，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（1）

count（主键）：innoDB引擎会遍历整张表，把每一行的主键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null）;

count（字段）：
没有not null约束：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：InnoDB引擎会遍历整张表每一行的字段都取出来，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行，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。
按照效率排序的话，count（字段）< count（主键id）< count（1）< count（*）所以尽量使用count（*）