1 SQL优化

1.1 大批量插入数据

环境准备：以相同的表结构创建表 tb_user_1 和 tb_user_2

CREATE TABLE `tb_user_1` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(45) NOT NULL,
  `password` varchar(96) NOT NULL,
  `name` varchar(45) NOT NULL,
  `birthday` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` char(1) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `qq` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `status` varchar(32) NOT NULL COMMENT '用户状态',
  `create_time` datetime NOT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `unique_user_username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;

当使用load 命令导入数据的时候，适当的设置可以提高导入的效率。

对于 InnoDB 类型的表，有以下几种方式可以提高导入的效率：

主键顺序插入

因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键，那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键，所以如果可以给表创建一个主键，将可以利用这点，来提高导入数据的效率。

脚本文件介绍 :
    sql1.log  ----> 主键有序
    sql2.log  ----> 主键无序

插入id顺序排列数据：

load data local infile '/root/sql1.log' into table `tb_user_1` fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

插入id顺序排列数据

插入id无序排列的数据：

load data local infile '/root/sql2.log' into table `tb_user_2` fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

插入id无序排列的数据

关闭唯一性索引校验 :

在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS=1，恢复唯一性校验，可以提高导入的效率。

手动提交事务:

如果应用使用自动提交的方式，建议在导入前执行 SET AUTOCOMMIT=0，关闭自动提交，导入结束后再执行 SET AUTOCOMMIT=1，打开自动提交，也可以提高导入的效率。

1.2 优化insert语句

1.2.1 当进行数据的insert操作的时候，可以考虑采用以下几种优化方案。

如果需要同时对一张表插入很多行数据时，应该尽量使用多个值表的insert语句，这种方式将大大的缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗。使得效率比分开执行的单个insert语句快。

示例，原始方式为：

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

优化后的方案为：

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

在事务中进行数据插入,修改事务提交方式为手动提交。

start transaction;
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
commit;

数据有序插入

insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(5,'Rose');
insert into tb_test values(2,'Cat');

优化后

insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(5,'Rose');

1.3 优化order by 语句

1.3.1 环境准备

CREATE TABLE `emp` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(100) NOT NULL,
  `age` int(3) NOT NULL,
  `salary` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;


insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('1','Tom','25','2300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('2','Jerry','30','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('3','Luci','25','2800');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('4','Jay','36','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('5','Tom2','21','2200');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('6','Jerry2','31','3300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('7','Luci2','26','2700');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('8','Jay2','33','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('9','Tom3','23','2400');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('10','Jerry3','32','3100');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('11','Luci3','26','2900');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('12','Jay3','37','4500');

-- 为数据库创建复合索引 
create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary);

1.3.2 两种排序方式

第一种是通过对返回数据进行排序，也就是通常说的 filesort 排序，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。

不是通过索引直接返回

第二种通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据（直接从索引字段中返回，查询索引字段中的值），这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高。

直接返回索引列数据

多字段，以及索引字段不同顺序，排序

查询返回非索引字段的值

查看当前表中的索引字段 :

show index from emp;

查看当前表中的索引字段

1.3.3 Filesort 的优化

通过创建合适的索引，能够减少 Filesort 的出现，但是在某些情况下，条件限制不能让Filesort消失，那就需要加快 Filesort的排序操作。对于Filesort ， MySQL 有两种排序算法：

两次扫描算法：MySQL4.1 之前，使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息，然后在排序区 sort buffer 中排序，如果sort buffer不够，则在临时表 temporary table 中存储排序结果。完成排序之后，再根据行指针回表读取记录，该操作可能会导致大量随机I/O操作。
一次扫描算法：一次性取出满足条件的所有字段，然后在排序区 sort buffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大，但是排序效率比两次扫描算法要高。
MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data 的大小和Query语句取出的字段总大小，来判定是否那种排序算法，如果max_length_for_sort_data 更大，那么使用第二种优化之后的算法；否则使用第一种。

4 . 可以适当提高 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系统变量，来增大排序区的大小，提高排序的效率。

可以适当提高 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系统变量，来增大排序区的大小，提高排序的效率。
查看系统变量 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系统变量的大小 :

show  variables like 'max_length_for_sort_data';

show  variables like 'sort_buffer_size';

查看数据库系统变量 sort_buffer_date 和 max_length_for_sort_data系统变量的大小

1.4 优化group by 语句

由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作，而且与ORDER BY 相比，GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。当然，如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数，那么还需要一些聚合函数的计算。所以，在GROUP BY 的实现过程中，与 ORDER BY 一样也可以利用到索引。
如果查询包含 group by 但是用户想要避免排序结果的消耗，则可以执行order by null 禁止排序。如下：


-- 查看emp表中当前所存在的索引 
show index from emp;

-- 首先删除原来 emp 表中创建的 复合索引 
drop index index_emp_age_salary on emp;

-- 分析 分组查询的
explain select age ,count(*) from emp group by age;

emp表中当前存在的索引

分析分组查询emp表未创建索引

优化后：禁止排序

explain select age ,count(*) from emp group by age order by null;

分析分组查询emp表禁止排序

从上面的例子可以看出，第一个SQL语句需要进行"filesort"，而第二个SQL由于order by null 不需要进行 "filesort"，而上文提过Filesort往往非常耗费时间。

创建索引：

create index index_emp_age_salary on emp(age,salary);

使用索引列进行分组：

explain select age,count(*) from emp group by age order by null;

使用索引进行分组

1.5 优化嵌套查询

Mysql4.1版本之后，开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询是可以被更高效的连接（JOIN）替代。
示例，查找有角色的所有的用户信息 :

-- 首先查询有角色信息的用户信息 
select * from t_user where id in (select user_id from user_role);

查询右角色的用户信息

示例，查看查询有角色信息的所有用户信息sql的执行计划：

  explain select * from t_user where id in (select user_id from user_role);

查看使用字表作为查询条件时的 sql 执行计划

优化后：

-- 多表连接查询
select * from t_user u , user_role ur where u.id = ur.user_id;
-- 查看多表连接查询的执行计划
explain select * from t_user u , user_role ur where u.id = ur.user_id;

执行多表连接查询

执行多表连接查询的执行计划

1.6 优化OR条件

对于包含OR的查询子句，如果要利用索引，则OR之间的每个条件列都必须用到索引，而且不能使用到复合索引；如果没有索引，则应该考虑增加索引。
获取 emp 表中的所有的索引：

show index from emp;

获取emp表中使用的索引

示例：使用 or 连接其中一个有索引，另一个没索引，此时不会走索引。

explain select * from emp where id = 1 or age = 'Tom';

explain select * from emp wher id = 1 union select * from emp where name='Tom';

使用or关键字和 union 执行计划分析

示例：

explain select * from emp where age = 20 or salary = 3500;
explain select * from emp where age = 20 union select * from emp where salary =3500;

使用or连接时如果索引是联合索引也不会走索引

使用union优化之后求并集

示例：使用单列索引查询，使用or进行连接，查询效率也不是很高。

explain select * from emp where id =1 or id =10;
explain select * from emp where id = 1 union select * from emp where id = 10;

使用单列索引进行查询，使用or进行连接的时候查询效率不是很高

使用单列索引使用union进行并集查询效率会非常高

示例：

explain select * from emp where id =1 or age = 20;
explain select* from emp where id = 1 union select *  from emp where age = 20;

单列索引和复合索引使用or连接

单列索引和复合索引使用union并集查询效率比较高

我们来比较下重要指标，发现主要差别是 type 和 ref 这两项。 type 显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null  > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

1.7 优化分页查询

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。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。
示例：查询一张用户数据量为 100 完条数据的表；

-- 查看该表的索引字段 
show index from tb_user_1;

-- 查询 从 990000 开始之后的 10条数据 使用普通的查询 
select *from tb_user_1 limit 990000 , 10;

查询tb_user_1的索引字段

查询从 990000 开始之后的 10条数据使用普通的查询

1.7.1 优化思路一

在索引上完成排序分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。


-- 首先完成主键id分页排序
select id from tb_user_1 order by limit 990000 ,10;

-- 根据主键关联回到原表 
select *from tb_user_1 tu , (select id from tb_user_1 order by id limit 990000 , 10) t where tu.id = t.id;

首先完成主键id分页排序

优化前后查询效率对比

1.7.2 优化思路二

该方案适用于主键自增的表，可以把Limit 查询转换成某个位置的查询。但是首先必须满足该表中主键不能出现断层的情况。

把Limit 查询转换成某个位置的查询

1.8 使用SQL提示

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

1.8.1 USE INDEX

在查询语句中表名的后面，添加 use index 来提供希望MySQL去参考的索引列表，就可以让MySQL不再考虑其他可用的索引。
查看tb_seller表所包含的索引：

show index  from tb_user;

为name 、status 、address三个字段创建复合索引；

create index index_seller_name_status_address on tb_seller(name,status,address);

使用use index 为Mysql提供参考，让其主要使用哪个索引；

使用use index 为 mysql 提供参考

1.8.2 IGNORE INDEX

如果用户只是单纯的想让MySQL忽略一个或者多个索引，则可以使用 ignore index 作为 hint 。

  explain select * from tb_seller ignore index(idx_seller_name) where name = '小米科技';

使用 ignore index 忽略一个不想使用的索引

1.8.3 FORCE INDEX

为强制MySQL使用一个特定的索引，可在查询中使用 force index 作为hint 。

  explain select * from tb_seller force index (idx_seller_addr)  where address = '北京市';

使用force index为mysql强制指定一个索引

【MySQL高级】 11 - SQL 优化