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SQL优化

时间:2023-01-27 18:59:20浏览次数:57  
标签:phone 优化 age 索引 user SQL tb 主键

SQL优化

一、插入数据

insert插入

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');
.....

每次插入一条数据都会与数据库建立一次连接进行网络传输,如果插入次数很多就会造成很大程度的消耗。

1). 优化方案一(批量插入数据)

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。

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

2). 优化方案二(手动控制事务)

由于mysql中事务是自动提交,每插入一次就会开启提交一次,如果插入多次数据会很大程度造成效率的浪费!可以选择手动事务提交的方式,开启事务,插入多条数据之后,关闭事务

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)

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

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:

优化插入

插入记录时,影响插入速度的主要是索引、唯一性校验、一次插入记录条数等,根据这些情况,可以分别进行优化(以使用InnoDB的表为例):

1).关闭mysql的数据唯一性校验

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。

2).禁用外键检查

插入数据之前禁止对外键的检查SET foreign_key_checks = 0;,数据插入之后再恢复对外键的检查`SET foreign_key_checks = 1。

3).关闭事务的自动提交

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。

4).主键顺序插入

如果导入的文件中的主键数据是有序的话也可以减少导入的效率(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。

示例:

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

使用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:

-- 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' ;

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' ;

image-20230125165446577

我们看到,插入100w的记录,17s就完成了,性能很好。

二、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)。

image-20230125171206579

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

image-20230125171500613

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

image-20230125171708124

②. 第一个页没有满,继续往第一页插入

image-20230125171729961

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

image-20230125171807442

④. 当第二页写满了,再往第三页写入

image-20230125171830573

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

image-20230126195201683

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?

image-20230126195304696

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。

image-20230126195333734

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#。

image-20230126195506621

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。

image-20230126195848084

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。

image-20230126195905089

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:

image-20230126211420145

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。

image-20230126211630587

当我们继续删除2#的数据记录

image-20230126211706474

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。

image-20230126211812803

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

image-20230126211854845

这个里面所发生的合并页的这个现象,就称之为 "页合并"。

这个里面所发生的合并页的这个现象,就称之为 "页合并"。

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。

image-20230126212131118

三、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:

A. 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

drop index idx_user_phone on tb_user;
drop index idx_user_phone_name on tb_user;
drop index idx_user_name on tb_user;

image-20230127102459663

B. 执行排序SQL

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

image-20230127102533554

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

image-20230127102613555

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

-- 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;

image-20230127102722158

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

image-20230127102804819

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。

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 ;

image-20230127102855495

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。

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;

image-20230127103037932

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 Using filesort。

F. 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 ;

image-20230127103153872

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。

image-20230127103212837

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。

G. 创建联合索引(age 升序排序,phone 倒序排序)

create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);

image-20230127103256070

H. 然后再次执行如下SQL

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

升序/降序联合索引结构图示:

image-20230127103337187

image-20230127103350409

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)。

四、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。

drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
drop index idx_email_5 on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_aa on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_ad on tb_user;

image-20230127104049576

接下来,在没有索引的情况下,执行如下SQL,查询执行计划:

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

image-20230127104136255

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

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status);

紧接着,再执行前面相同的SQL查看执行计划。

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

image-20230127104314649

再执行如下的分组查询SQL,查看执行计划:

image-20230127104337028

image-20230127104353378

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。

五、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:

image-20230127112838138

image-20230127112856433

image-20230127112911585

image-20230127112922269

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。

explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id
limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

六、count优化

概述

select count(*) from tb_user ;

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)

image-20230127180759728

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()。

七、update优化

我们主要需要注意一下update语句执行时的注意事项。

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

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。

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

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 。

参考自:

https://blog.csdn.net/m0_64550837/article/details/128521142

【黑马程序员 MySQL数据库入门到精通,从mysql安装到mysql高级、mysql优化全囊括-哔哩哔哩】 https://b23.tv/GqWcja3

标签:phone,优化,age,索引,user,SQL,tb,主键
From: https://www.cnblogs.com/galo/p/17069147.html

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