SQL优化

大批量插入数据:

  当使用load 命令导入数据的时候,适当的设置可以提高导入的效率。

    

      字段没有值的记录用N代替

     load data local infile '数据文件' into table '插入的表名' fields terminated by '数据分隔符' lines terminated by '换行符';

  对于 InnoDB 类型的表,有以下几种方式可以提高导入的效率:

    1) 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。
    2) 关闭唯一性校验

      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。
    3) 手动提交事务

      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 SETAUTOCOMMIT=1,打开自动提交,也可以提高导入的效率。

优化insert语句:

  当进行数据的insert操作的时候,可以考虑采用以下几种优化方案

    1.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。
      原始方式为:

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

      优化后的方案为 :

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

    2.把自动提交事务改为手动提交,在事务中进行数据插入。

start transaction;
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
commit;

    3.数据有序插入

      原始方式为:

insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(5,'Rose');
insert into tb_test values(2,'Cat');

      优化后的方案为 :

insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(5,'Rose');

优化order by语句:

  1). 第一种是通过对返回数据进行排序,也就是通常说的 filesort 排序,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 filesort)
  2). 第二种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。

  了解了MySQL的排序方式,优化目标就清晰了:尽量减少额外的排序,通过索引直接返回有序数据。where 条件和Order by 使用相同的索引,并且 Order By 的字段顺序和索引的字段顺序相同, Order by 的字段都是升序,或者都是降序。否则肯定需要额外的操作,这样就会出现FileSort。
  Filesort 的优化

    通过创建合适的索引,能够减少 Filesort 的出现,但是在某些情况下,条件限制不能让Filesort消失,那就需要加快 Filesort的排序操作。对于Filesort , MySQL 有两种排序算法:
    1) 两次扫描算法 :MySQL4.1 之前,使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息,然后在排序区sort buffer 中排序,如果sort buffer不够,则在临时表 temporary table 中存储排序结果。完成排序之后,再根据行指针回表读取记录,该操作可能会导致大量随机I/O操作。

    2)一次扫描算法:一次性取出满足条件的所有字段,然后在排序区 sort buffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大,但是排序效率比两次扫描算法要高。

    MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data 的大小和Query语句取出的字段总大小, 来判定采用哪种排序算法,如果max_length_for_sort_data 更大,那么使用第二种优化之后的算法;否则使用第一种。
    可以适当提高 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系统变量,来增大排序区的大小,提高排序的效率。

    

优化group by 语句:

  由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作,而且与ORDER BY 相比,GROUP BY 主要是多了排序之后的分组操作。当然,如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数,那么还需要一些聚合函数的计算。所以,在GROUP BY 的实现过程中,与 ORDER BY 一样也可以利用到索引。
  如果查询包含 group by 但是用户想要避免排序结果的消耗, 则可以执行order by null 禁止排序。如下 :

select age,count(*) from emp group by age order by null; 

    使用explain分析执行计划:explain select age,count(*) from emp group by age order by null; 

    发现即使禁止了排序还是会出现 

     可以对需要查询的字段建立索引,提高查询效率。建立索引后 using temporary 变为 using index

优化嵌套查询:

  Mysql4.1版本之后,开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询是可以被更高效的连接(JOIN)替代。

  连接(Join)查询之所以更有效率一些 ,是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上需要两个步骤的查询工作。

    如果是一对多关系,多的一方数据不需要显示,在使用连接查询时需要注意在查询字段中添加 distinct 关键字,否则会出现重复记录。

优化OR条件:

  对于包含OR的查询子句,如果要利用索引,则OR之间的每个条件列都必须用到索引,而且不能使用到复合索引; 如果没有索引,则应该考虑增加索引。

  建议使用 union 或 in 替换 or 

 优化分页查询:

  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。一个常见又非常头疼的问题就是 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:在索引上完成排序分页操作,最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。
    

  优化思路二:该方案适用于主键自增的表,且主键必须连续没有间断,可以把Limit 查询转换成某个位置的查询 。

    

  优化思路三:通过记录上次查询结果的最后一条记录的ID进行下一页的查询,例如:

    

使用SQL提示:

  SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

  1.USE INDEX

    在查询语句中表名的后面,添加 use index 来提供希望MySQL去参考的索引列表,就可以让MySQL不再考虑其他可用的索引。
    

   2.IGNORE INDEX

    如果用户只是单纯的想让MySQL忽略一个或者多个索引,则可以使用 ignore index 作为 hint 。

    select * from tb_seller ignore index(idx_seller_name) where name = '小米科技';

  3.FORCE INDEX

    为强制MySQL使用一个特定的索引,可在查询中使用 force index 作为hint 。

    select * from tb_seller force index(idx_seller_address) where address='北京市';

原文地址:https://www.cnblogs.com/roadlandscape/p/12757674.html