ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

标题: 这是一篇纯讲SQL语句优化的文章！！！| 博学谷狂野架构师 [打印本页]

---

作者: 立山    时间: 2023-3-15 14:08
标题: 这是一篇纯讲SQL语句优化的文章！！！| 博学谷狂野架构师

• 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。

1. insert into tb_test values(1,'tom');
3. insert into tb_test values(2,'cat');
5. insert into tb_test values(3,'jerry');
7. .....

复制代码

• 优化方案一:
  

批量插入数据

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

复制代码

• 优化方案二
  

手动控制事务

1. start transaction;
3. insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
5. insert into tb_test values(4,'Tom'),(5,'Cat'),(6,'Jerry');
7. insert into tb_test values(7,'Tom'),(8,'Cat'),(9,'Jerry');
9. commit;

复制代码

• 优化方案三
  

主键顺序插入，性能要高于乱序插入。

1. 主键乱序插入 : 8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3
2. 主键顺序插入 : 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 89

复制代码

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：

1. -- 客户端连接服务端时，加上参数 -–local-infile
2. mysql –-local-infile -u root -p
4. -- 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
5. set global local_infile = 1;
7. -- 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中
8. load data local infile '/root/sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;

复制代码

主键顺序插入性能高于乱序插入

实例演示：

• 创建表结构
  

1. CREATE TABLE `tb_user` (
2.         `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3.         `username` VARCHAR(50) NOT NULL,
4.         `password` VARCHAR(50) NOT NULL,
5.         `name` VARCHAR(20) NOT NULL,
6.         `birthday` DATE DEFAULT NULL,
7.         `sex` CHAR(1) DEFAULT NULL,
8.         PRIMARY KEY (`id`),
9.         UNIQUE KEY `unique_user_username` (`username`)
10. ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 ;

复制代码

• 设置参数
  

1. -- 客户端连接服务端时，加上参数 -–local-infile
2. mysql –-local-infile -u root -p
4. -- 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
5. set global local_infile = 1;

复制代码

• load加载数据
  

1. load data local infile '/root/load_user_100w_sort.sql' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;

复制代码

1. mysql> load data local infile '/root/load_user_100w_sort.sql' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;
2. Query OK, 1000000 rows affected (15.47 sec)
3. Records: 1000000  Deleted: 0  Skipped: 0  Warnings: 0
5. mysql> select count(*) from tb_user;
6. +----------+
7. | count(*) |
8. +----------+
9. |  1000000 |
10. +----------+
11. 1 row in set (0.31 sec)

复制代码

我们看到，插入100w的记录，15.47s就完成了，性能很好。

在load时，主键顺序插入性能高于乱序插入

主键优化

主键顺序插入的性能是要高于乱序插入的。我们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。

• 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。

• 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
  
  
  
  • 从磁盘中申请页， 主键顺序插入
    
    
  • 第一个页没有满，继续往第一页插入
    
    
  • 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
    
  
  

• 当第二页写满了，再往第三页写入
  

• 主键乱序插入效果
  
  
  
  • 加入1#,2#页都已经写满了，存放了如图所示的数据
    
  
  

• 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。
  

1. 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#。

复制代码

1. 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。

复制代码

1. 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。

复制代码

1. 上述的这种现象，称之为 "页分裂"，是比较耗费性能的操作。

复制代码

• 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"。
  

知识小贴士：
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。

• 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。
接下来，我们来做一个测试：

• 数据准备
  

把之前测试时，为tb_user表所建立的部分索引直接删除掉

1. drop index idx_user_phone on tb_user;
2. drop index idx_user_phone_name on tb_user;
3. drop index idx_user_name on tb_user;

复制代码

1. mysql> show index from tb_user;
2. +---------+------------+----------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
3. | Table   | Non_unique | Key_name             | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
4. +---------+------------+----------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
5. | tb_user |          0 | PRIMARY              |            1 | id          | A         |          23 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
6. | tb_user |          0 | idx_user_phone       |            1 | phone       | A         |          24 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
7. | tb_user |          0 | idx_user_phone_name  |            1 | phone       | A         |      935064 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
8. | tb_user |          0 | idx_user_phone_name  |            2 | name        | A         |      951995 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
9. | tb_user |          1 | idx_user_name        |            1 | name        | A         |          24 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
10. | tb_user |          1 | idx_user_pro_age_sta |            1 | profession  | A         |          16 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
11. | tb_user |          1 | idx_user_pro_age_sta |            2 | age         | A         |          22 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
12. | tb_user |          1 | idx_user_pro_age_sta |            3 | status      | A         |          24 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
13. | tb_user |          1 | idx_user_pro         |            1 | profession  | A         |          16 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
14. | tb_user |          1 | idx_email_5          |            1 | email       | A         |          23 |        5 |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
15. +---------+------------+----------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
16. 10 rows in set (0.00 sec)
18. mysql> drop index idx_user_phone on tb_user;
19. Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
20. Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
22. mysql> drop index idx_user_phone_name on tb_user;
23. Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
24. Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
26. mysql> drop index idx_user_name on tb_user;
27. Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
28. Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

复制代码

• 执行排序SQL
  

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

复制代码

1. mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age;
2. +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra          |
4. +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 971649 |   100.00 | Using filesort |
6. +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

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

复制代码

1. mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age, phone;
2. +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra          |
4. +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 971649 |   100.00 | Using filesort |
6. +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

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。

• 创建索引
  

1. -- 创建索引
2. create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);

复制代码

• 创建索引后，根据age, phone进行升序排序
  

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

复制代码

1. mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age;
2. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys | key                   | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |
4. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | NULL          | idx_user_age_phone_aa | 48      | NULL | 971649 |   100.00 | Using index |
6. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

建立索引之后，再次进行排序查询，就由原来的Using filesort， 变为了 Using index，性能就是比较高的了。

• 创建索引后，根据age, phone进行降序排序
  

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

复制代码

1. mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc ;
2. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys | key                   | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                            |
4. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | NULL          | idx_user_age_phone_aa | 48      | NULL | 971649 |   100.00 | Backward index scan; Using index |
6. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

也出现 Using index， 但是此时Extra中出现了 Backward index scan，这个代表反向扫描索引，因为在MySQL中我们创建的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，而此时我们查询排序时，是从大到小，所以，在扫描时，就是反向扫描，就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中，支持降序索引，我们也可以创建降序索引。

• 根据phone，age进行升序排序，phone在前，age在后。
  

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

复制代码

1. mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by phone , age;
2. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys | key                   | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                       |
4. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | NULL          | idx_user_age_phone_aa | 48      | NULL | 971649 |   100.00 | Using index; Using filesor |
6. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

排序时,也需要满足最左前缀法则,否则也会出现 filesort。因为在创建索引的时候， age是第一个字段，phone是第二个字段，所以排序时，也就该按照这个顺序来，否则就会出现 Usingfilesort。

• 根据age, phone进行降序一个升序，一个降序
  

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

复制代码

1. mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc;
2. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys | key                   | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                       |
4. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | NULL          | idx_user_age_phone_aa | 48      | NULL | 971649 |   100.00 | Using index; Using filesort |
6. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

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。

为了解决上述的问题，我们可以创建一个索引，这个联合索引中 age 升序排序，phone 倒序排序。

• 创建联合索引(age 升序排序，phone 倒序排序)
  

1. create index idx_phone_age_ad on tb_user(age asc,phone desc);

复制代码

• 然后再次执行如下SQL
  

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

复制代码

1. mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age asc,phone desc;
2. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys | key              | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |
4. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | NULL          | idx_phone_age_ad | 48      | NULL | 971649 |   100.00 | Using index |
6. +----+-------------+---------+------------+-------+---------------+------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

复制代码

升序/降序联合索引结构图示:

由上述的测试,我们得出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）。
  
• 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

分组操作，我们主要来看看索引对于分组操作的影响。
首先我们先将 tb_user 表的索引全部删除掉 。

1. drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
2. drop index idx_email_5 on tb_user;
3. drop index idx_user_age_phone_aa on tb_user;
4. drop index idx_user_age_phone_ad on tb_user;

复制代码

1. mysql> show index from tb_user;
2. +---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
3. | Table   | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
4. +---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
5. | tb_user |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |          23 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
6. +---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
7. 1 row in set (0.00 sec)

复制代码

接下来，在没有索引的情况下，执行如下SQL，查询执行计划：

1. explain select profession , count(*) from tb_user group by profession;

复制代码

1. mysql> explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;
2. +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra           |
4. +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 971649 |   100.00 | Using temporary |
6. +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

然后，我们在针对于 profession ， age， status 创建一个联合索引。

1. create index idx_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);

复制代码

紧接着，再执行前面相同的SQL查看执行计划。

1. mysql> explain select profession , count(*) from tb_user group by profession;
2. +----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys   | key             | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |
4. +----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | idx_pro_age_sta | idx_pro_age_sta | 54      | NULL | 971649 |   100.00 | Using index |
6. +----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

再执行如下的分组查询SQL，查看执行计划：

1. mysql> explain select profession , count(*) from tb_user group by profession,age;
2. +----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
3. | id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys   | key             | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |
4. +----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
5. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | idx_pro_age_sta | idx_pro_age_sta | 54      | NULL | 971649 |   100.00 | Using index |
6. +----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
7. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
9. mysql> explain select age , count(*) from tb_user group by age;
10. +----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+------------------------------+
11. | id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys   | key             | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                        |
12. +----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+------------------------------+
13. |  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | idx_pro_age_sta | idx_pro_age_sta | 54      | NULL | 971649 |   100.00 | Using index; Using temporary |
14. +----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+------------------------------+
15. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

我们发现，如果仅仅根据age分组，就会出现 Using temporary ；而如果是 根据profession,age两个字段同时分组，则不会出现 Using temporary。原因是因为对于分组操作，在联合索引中，也是符合最左前缀法则的。
所以，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。
我们一起来看看执行limit分页查询耗时对比：

1. mysql> select * from tb_user limit 0,10;
2. 10 rows in set (0.00 sec)
4. mysql> select * from tb_user limit 100,10;
5. 10 rows in set (0.00 sec)
7. mysql> select * from tb_user limit 1000,10;
8. 10 rows in set (0.00 sec)
10. mysql> select * from tb_user limit 50000,10;
11. 10 rows in set (0.01 sec)
13. mysql> select * from tb_user limit 500000,10;
14. 10 rows in set (0.16 sec)
16. mysql> select * from tb_user limit 900000,10;
17. 10 rows in set (0.28 sec)

复制代码

通过测试我们会看到，越往后，分页查询效率越低，这就是分页查询的问题所在。
因为，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。

1. explain select u.* from tb_user u,(select id from tb_user order by id limit 900000,10) a where u.id = a.id;

复制代码

1. mysql> explain select u.* from tb_user u,(select id from tb_user order by id limit 900000,10) a where u.id = a.id;
2. +----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
3. | id | select_type | table      | partitions | type   | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |
4. +----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
5. |  1 | PRIMARY     | <derived2> | NULL       | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL | 900010 |   100.00 | NULL        |
6. |  1 | PRIMARY     | u          | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | a.id |      1 |   100.00 | NULL        |
7. |  2 | DERIVED     | tb_user    | NULL       | index  | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL | 900010 |   100.00 | Using index |
8. +----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
9. 3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

复制代码

count 优化

1. select count(*) from tb_user;

复制代码

在之前的测试中，我们发现，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）
count 用法含义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 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加。count(数字)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()。

update 优化

我们主要需要注意一下update语句执行时的注意事项。

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

复制代码

当我们在执行删除的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。

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

复制代码

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 。也就是说我这边事务没有提交的话，其他关于这个表的update都不会执行成功，导致该update语句的性能大大降低。

本文由传智教育博学谷狂野架构师教研团队发布。
如果本文对您有帮助，欢迎关注和点赞；如果您有任何建议也可留言评论或私信，您的支持是我坚持创作的动力。
转载请注明出处！

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！

---

欢迎光临 ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台 (https://dis.qidao123.com/)

Powered by Discuz! X3.4