SQL优化

SQL优化

插入数据

  • insert优化

    • 建议使用批量插入
    Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
    
    • 建议手动提交事务
    start transaction;
    insert into db_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Bob');
    insert into db_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Bob');
    insert into db_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Bob');
    commit;
    
    • 建议主键顺序插入
    主键顺序插入,性能要高于乱序插入。
    主键乱序插入 : 8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3
    主键顺序插入 : 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 89
    
  • 大批量插入数据

    如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录),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指令进行插入。操作如下:

    SQL优化_第1张图片

    可以执行如下指令,将数据脚本文件中的数据加载到表结构中:

    -- 客户端连接服务端时,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' ;
    

    在load时,主键顺序插入性能高于乱序插入

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,这种存储方式的表称为索引组织表(index organized table  IOT)。

SQL优化_第2张图片

​ 行数据,都是存储在聚集索引的叶子节点上的。

InnoDB的逻辑结构图:

SQL优化_第3张图片

​ 在InnoDB引擎中,数据行是记录在逻辑结构 page 页中的,而每一个页的大小是固定的,默认16K。那也就意味着, 一个页中所存储的行也是有限的,如果插入的数据行row在该页存储不小,将会存储到下一个页中,页与页之间会通过指针连接。

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(如果一行数据过大,会行溢出),根据主键排列。

主键顺序插入效果

​ 1.从磁盘中申请页,主键顺序插入

SQL优化_第4张图片

​ 2.第一个页没有满,继续往第一页插入

SQL优化_第5张图片

​ 3.当第一个页写满之后,再写入第二个页,页与页之间会通过指针连接
SQL优化_第6张图片

​ 4.当第二页写满了,再往第三页写入

在这里插入图片描述

主键乱序插入效果

​ 1.假如1#,2#页都已经写满了,存放了如图所示的数据: SQL优化_第7张图片

​ 2.此时再插入id为50的记录,会再次开启一个页,写入新的页中吗?

SQL优化_第8张图片

​ 不会。因为,索引结构的叶子节点是有顺序的。按照顺序,应该存储在47之后。

SQL优化_第9张图片

​ 但是47所在的1#页,已经写满了,存储不了50对应的数据了。 那么此时会开辟一个新的页 3#。

在这里插入图片描述

​ 但是并不会直接将50存入3#页,而是会将1#页后一半的数据,移动到3#页,然后在3#页,插入50。

SQL优化_第10张图片

​ 移动数据,并插入id为50的数据之后,那么此时,这三个页之间的数据顺序是有问题的。 1#的下一个

页,应该是3#, 3#的下一个页是2#。 所以,此时,需要重新设置链表指针。

在这里插入图片描述

上述这种现象,就是发生了“页分离”,是比较耗费性能的操作。

页合并

​ 假设目前表中已有数据的索引结构(叶子节点)如下:

在这里插入图片描述

​ 当我们对已有数据进行删除时,具体的效果如下:

​ 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。

在这里插入图片描述

​ 当我们继续删除2#的数据记录

SQL优化_第11张图片

​ 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。

SQL优化_第12张图片

​ 删除数据,并将页合并之后,再次插入新的数据21,则直接插入3#页

SQL优化_第13张图片

上述这种现象,就是发生了“页合并”。

索引设计原则
  • 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。

order by 优化

MySQL的排序,有两种方式:
  • 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。

对于以上的两种排序方式,Using index的性能高,而Using filesort的性能低,我们在优化排序操作时,尽量要优化为 Using index。

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)。
-- 按年龄升序排列,年龄相同时按手机号降序排列
create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone 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)。

group by 优化

在分组操作中,我们需要通过以下两点进行优化,以提升性能:

  • 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。

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。这就是分页查询的问题所在。

​ 例如,当在进行分页查询时,如果执行 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。

count 优化

select count(*) from tb_user ; 如果数据量很大,在执行count操作时,是非常耗时的。

  • 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; 但是如果是带条件的count,MyISAM也慢。

  • 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。

如果说要大幅度提升InnoDB表的count效率,主要的优化思路:自己计数(可以借助于redis这样的数据库进行,但是如果是带条件的count又比较麻烦了)。

count用法

count() 是一个聚合函数,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(数字)

SQL优化_第14张图片

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()。

update 优化

尽量根据 主键/索引字段 进行数据更新

update course set name = 'javaEE' where id = 1 ;

当我们在执行这条SQL语句时,会锁定id为1这一行的数据,然后事务提交之后,行锁释放。

但是当我们在执行如下SQL时:

update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;

当我们开启多个事务,在执行上述的SQL时,我们发现行锁升级为了表锁。 导致该update语句的性能大大降低。

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,一旦升级为表锁,并发性能就会降低。

但是当我们在执行如下SQL时:

update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;

当我们开启多个事务,在执行上述的SQL时,我们发现行锁升级为了表锁。 导致该update语句的性能大大降低。

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,一旦升级为表锁,并发性能就会降低。

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