插入数据优化

对于insert这个命令来说有三种优化方式

• 优化方案一

可以批量插入数据

1

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

• 优化方案二

手动控制事务

1
2
3
4
5

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;

• 优化方案三 主键顺序插入，性能要高于乱序插入

对于大批量插入数据

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。

并且我们建议要顺序插入(主键顺序插入性能高于乱序插入)

主键优化

• 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

• 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

• 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

• 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； 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)。

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

要加索引，不加的话会加一个间隙锁，会导致整张表被锁住。