【第九章 SQL优化_插入数据，主键优化，order by优化】

news2024/10/5 19:19:24

第九章 SQL优化_插入数据，主键优化，order by优化

1.插入数据：
（1）insert：

（1）批量插入数据：
Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
（2）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）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

（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。
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：

（1）客户端连接服务端时，加上参数 -–local-infile
mysql –-local-infile -u root -p
（2）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
#（select @@local_infile;为查看开关是否开启，0表示未开启）
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
#'/root/sql1.log'为本地文件目录，','为每个字段的分隔符， '\n'为每行分隔符。
load data local infile '/root/sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;

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(index organized table IOT)。
在这里插入图片描述行数据，都是存储在聚集索引的叶子节点上的。InnoDB的逻辑结构图如下：
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%。（每个页至少包含两行数据）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
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
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。
在这里插入图片描述
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#。此时，需要重新设置链表指针。
（3）页合并：
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。

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。
在这里插入图片描述
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。
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：
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。
3.order by优化：
①Using 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。
②Using 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。
Using index的性能高，Using filesort的性能低，在优化排序操作时，尽量要优化为 Using index。
A.数据准备：
在这里插入图片描述 B.执行排序SQL：

explain select id,age,phone from tb_user order by age ;
explain select id,age,phone from tb_user order by age, phone ;

在这里插入图片描述由于 age, phone 都没有索引，所以此时再排序时，出现Using filesort，排序性能较低。
C.创建索引

create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);

D.创建索引后，根据age, phone进行升序排序

explain select id,age,phone from tb_user order by age;

在这里插入图片描述建立索引之后，再次进行排序查询，由原来的Using filesort，变为了 Using index，性能比较高。
E.创建索引后，根据age, phone进行降序排序

explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc;

在这里插入图片描述但是此时Extra中出现了 Backward index scan，这个代表反向扫描索引，在MySQL中的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，
F.根据phone，age进行升序排序，phone在前，age在后；

explain select id,age,phone from tb_user order by phone , age;

在这里插入图片描述排序时,也需要满足最左前缀法则,否则也会出现 filesort。
G.根据age, phone进行降序一个升序，一个降序

explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;

在这里插入图片描述因为创建索引时，如果未指定顺序，默认都是按照升序排序的，而查询时，一个升序，一个降序，此时就会出现Using filesort。
H.创建联合索引(age 升序排序，phone 倒序排序)，再次执行如下SQL。

create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;

在这里插入图片描述 order by优化原则:
①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。
②尽量使用覆盖索引。
③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）。
④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)。