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前言
本章讲解SQL语言中的优化
目录
SQL优化
1 插入数据
1.1 insert
1). 优化方案一
2). 优化方案二
3). 优化方案三
1.2 大批量插入数据
示例演示:
A. 创建表结构
B. 设置参数
C. load加载数据
2 主键优化
1). 数据组织方式
2). 页分裂
A. 主键顺序插入效果
B. 主键乱序插入效果
3). 页合并
4). 索引设计原则
SQL优化
1 插入数据
1.1 insert
如果我们需要一次性往数据库表中插入多条记录，可以从以下三个方面进行优化。
insert into tb_test values(1,'tom');
insert into tb_test values(2,'cat');
insert into tb_test values(3,'jerry');1). 优化方案一
批量插入数据
Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');2). 优化方案二
手动控制事务
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;3). 优化方案三
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 88 891.2 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：
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' ;主键顺序插入性能高于乱序插入
示例演示:
A. 创建表结构
CREATE TABLE `tb_user` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` VARCHAR(50) NOT NULL,
`password` VARCHAR(50) NOT NULL,
`name` VARCHAR(20) NOT NULL,
`birthday` DATE DEFAULT NULL,
`sex` CHAR(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `unique_user_username` (`username`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 ;B. 设置参数
-- 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;C. load加载数据
load data local infile '/root/load_user_100w_sort.sql' into table tb_user
fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;
我们看到，插入100w的记录，17s就完成了，性能很好。
我们看到，插入100w的记录，17s就完成了，性能很好。
2 主键优化
在上一小节，我们提到，主键顺序插入的性能是要高于乱序插入的。 这一小节，就来介绍一下具体的原因，然后再分析一下主键又该如何设计。
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
(index organized table IOT)。
行数据，都是存储在聚集索引的叶子节点上的。而我们之前也讲解过InnoDB的逻辑结构图：
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。
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(如果一行数据过大，会行溢出)，根据主键排列。
A. 主键顺序插入效果
①. 从磁盘中申请页， 主键顺序插入
②. 第一个页没有满，继续往第一页插入
③. 当第一个也写满之后，再写入第二个页，页与页之间会通过指针连接
④. 当第二页写满了，再往第三页写入
B. 主键乱序插入效果
①. 加入1#,2#页都已经写满了，存放了如图所示的数据
②. 此时再插入id为50的记录，我们来看看会发生什么现象
会再次开启一个页，写入新的页中吗？
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。
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#。
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。
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。
上述的这种现象，称之为 "页分裂"，是比较耗费性能的操作。
3). 页合并
目前表中已有数据的索引结构(叶子节点)如下：
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。
当我们继续删除2#的数据记录
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。
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
这个里面所发生的合并页的这个现象，就称之为 "页合并"。
补充：
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。
4). 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。
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