insert优化
一：采用批量插入
二：采用手动提交事务
三：主键顺序插入
四：大批量插入数据，使用load
主键优化
一、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，被称为索引组织表。
一：页分裂
页可以为空，也可以填充一半或全部。每个页包含了2-N行数据（如果一行数据大，则会行溢出），且根据主键排列
二、页合并
当删除一条记录时，实际上没有被物理删除，只是记录被标记为删除并且他的空间允许被其他记录使用
当页中删除的记录达到MERGE_THRESHOLD(默认页的50%)，innoDB会寻找最靠近的页进行合并以优化空间使用
三、主键设计原则
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
一、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
二、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
两者体现在，加了explain关键字的sql语句中的extra字段上。
注意：
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，要注意联合索引在创建时的规则
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，可以适当增加缓冲区大小
group by优化
在分组操作时，可以通过索引来提高效率
分组操作时，索引的使用也是蛮子最左前缀法则的
limit优化
一个常见又头疼的问题就是limit 200000,10 ，此时需要MySQL排序前200010记录，却仅仅返回200000-200010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的形式进行优化
例： explain select s.*
from tb_sku s,(select id from tb_sku order by id limit 200000,10) a
where s.id = a.id
count优化
count的用法：
count（主键）遍历整张表，并把主键id值都取出来，返回给服务层，服务层进行累加
count（字段）
该字段没not null约束，则取每一行的字段值并返回给服务层，服务层判断null之后进行计数累加
有not null约束，则取每一行的字段值并返回给服务层，直接计数累加
count（1）遍历整张表但不取值，服务层对于返回的每一行，添加数字1进去，直接按行计数累加
count（*）不取所有字段，直接计数累加
性能：count（字段）<count（主键）<count（1）≈count（*），尽量使用count（*）
update优化
InnDB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，否则会从行级锁升级为表锁
标签：count,id,索引,SQL,排序,优化,主键 From： https://www.cnblogs.com/Fei-Gao/p/16884250.html