Mysql-索引优化

一、插入数据优化

插入数据多条可以使用批量插入。

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。操作如下。

#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/sall.log' into table 'tb_user fields terminated by ',’ lines terminated by '\n' ;

说明：/root/sall.log需要导入数据文件路径 ,   tb_user表名   文件的数据格式为（数据之间以，分割，一行是一条数据）

查看是否支持

SELECT @@local_infile

二、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AUTOINCREMENT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。

页分裂（Page Splitting）是B树（或B+树）索引在插入数据时，遇到某个页已经满了，无法再插入新记录时，所采取的一种处理机制。页分裂的具体过程如下：

1 找到目标页：首先，找到需要插入新记录的页。

2 检查页的空间：检查该页是否有足够的空间来插入新记录。如果没有空间，就需要进行页分裂。

3 创建新页：在原页旁边创建一个新的页。

4 重新分配记录：将原页中的一部分记录移动到新页中。一般是将大约一半的记录移动到新页，以保持平衡。

5 更新指针：更新树结构中的指针，以反映页分裂后的新结构。

页分裂的主要目的是保持树的平衡，确保查询操作的效率。页分裂会导致数据库的写操作性能下降，因为它涉及到大量的I/O操作和树结构的调整。

页合并（Page Merging）是与页分裂相对应的一种操作。当B树（或B+树）索引中某些页的记录太少，低于一定的阈值时，数据库会将这些记录合并到相邻的页中，以提高空间利用率和查询性能。页合并通常在删除大量记录之后发生

页合并的过程

1 找到目标页：首先，找到记录数量低于阈值的页。

2 检查相邻页：检查相邻的页，看看是否有足够的空间来容纳目标页中的记录。

3 移动记录：将目标页中的记录移动到相邻页中。

4 释放目标页：将目标页释放或标记为可用空间。

5 更新指针：更新树结构中的指针，以反映页合并后的新结构。

MERGE_THRESHOLD:合并页的阈体，可以自己设置，在创建表或者创建索引时指定。

innodb_page_merge_threshold = 50

这里的 50 表示当一个页中的记录数量低于 50% 时，InnoDB 会尝试进行页合并

三、order by 优化

Using flesor: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sonbufter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)。

示例

#没有创建索引时，根据age，phone进行排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age , phone;
#创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);
#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 , phone;
#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

#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;
#创建索引create, index_idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);
#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;

四、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。

示例

#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession ,count(*) from tb_user group by profession ;
#创建索引
Create index_idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status);
#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession;
#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession ,count(") from tb_user group by profession, age;

五、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。

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

count(主键)

InnoD8 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nul)。

count(字段)

没有not null约束:InnoD8 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nul，计数累加。

有not nuul约束:InnoD8 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(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，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(*)。

七、update 优化

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。

尽量根据主键或者索引字段进行数据更新

示例

建议

update student set no='2000100100'where id = 1;

不建议

update student set no='2000100105'where name ='韦一笑',