目录
插入数据
insert 优化
批量插入 500-1000
insert into tb_test values(,,),(,,),.....
手动提交事务
start transaction
......................
commit
主键顺序插入
主键乱序插入：
主键顺序插入：
大批量插入数据
如果一次性需要插入大批量数据，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。
注意：顺序插入性能高于乱序插入
主键优化
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）
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le2-N行数据（如果一行数据多大，会行溢出），根据主键排列。
页合并
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）为删除并且他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会开始寻找靠近的页（前或后）看看是否可以将两个页合并已优化空间使用。
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
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。
根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前嘴法则。 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
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
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。
count优化
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； innoDB引擎就麻烦了，他执行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。
count的几种用法 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(1)
count(主键) innoDB引擎会遍历整张表，把每一行地 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地字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为null，不为null,技术累加。有not null 约束：innoDB引擎会遍历整张表把每一行地字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加。 count(1) 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，直接按行累加。 count(*) innoDB引擎并不会全部字段取出来，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
innoDB行锁石针对索引加的锁，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。标签：count,索引,插入,sql,排序,优化,主键 From： https://blog.csdn.net/weixin_42376775/article/details/140715381