MySQL---使用索引优化、大批量插入数据优化

1. 使用索引优化

索引是数据库优化最常用也是最重要的手段之一, 通过索引通常可以帮助用户解决大多数的MySQL

的性能优化问题：

create table `tb_seller` (
    `sellerid` varchar (100),
    `name` varchar (100),
    `nickname` varchar (50),
    `password` varchar (60),
    `status` varchar (1),
    `address` varchar (100),
    `createtime` datetime,
    primary key(`sellerid`)
); 
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('huawei','华为科技有限公司','华为小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itcast','传智播客教育科技有限公司','传智播客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itheima','黑马程序员','黑马程序员','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('luoji','罗技科技有限公司','罗技小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('oppo','OPPO科技有限公司','OPPO官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');

-- 创建组合索引 
create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

1.1 避免索引失效应用-全值匹配

该情况下，索引生效，执行效率高。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市';

1.2 避免索引失效应用-最左前缀法则

-- 最左前缀法则
 -- 如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。
explain select * from tb_seller where name='小米科技';
 
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1'; 
explain select * from tb_seller where  status='1' and name='小米科技';
-- 违法最左前缀法则 ， 索引失效：
explain select * from tb_seller where status='1'; 
 
-- 如果符合最左法则，但是出现跳跃某一列，只有最左列索引生效：
explain select * from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市'; 

1.3 避免索引失效应用-其他匹配原则 

-- 1、范围查询右边的列，不能使用索引 。
-- 根据前面的两个字段name ， status 查询是走索引的， 但是最后一个条件address 没有用到索引。
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status ='1' and address='北京市';
 
-- 2、不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。
explain select * from tb_seller where substring(name,3,2)='科技';
 
-- 3、字符串不加单引号，造成索引失效。 
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status = 1 ;
 
-- 4、尽量使用覆盖索引，避免select *
-- 需要从原表及磁盘上读取数据
explain select * from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率低
 
-- 从索引树中就可以查询到所有数据
explain select name from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率高
explain select name,status,address from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率高
-- 如果查询列，超出索引列，也会降低性能。
explain select name,status,address,password from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率低

-- 尽量使用覆盖索引，避免select *
-- 需要从原表及磁盘上读取数据
explain select * from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率低
 
-- 从索引树中就可以查询到所有数据
explain select name from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率高
explain select name,status,address from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率高
-- 如果查询列，超出索引列，也会降低性能。
explain select name,status,address,password from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率低
 
-- 用or分割开的条件， 那么涉及的索引都不会被用到。
explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or createtime = '2088-01-01 12:00:00'; 
explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or address = '西安市';  
explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or status = '1';   
 
-- 以%开头的Like模糊查询，索引失效。
explain select * from tb_seller where name like '科技%'; -- 用索引
explain select * from tb_seller where name like '%科技'; -- 不用索引
explain select * from tb_seller where name like '%科技%';-- 不用索引
-- 弥补不足,不用*，使用索引列
explain select name from tb_seller where name like '%科技%';

--  1、如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
  -- 这种情况是由数据本身的特点来决定的
create index index_address on tb_seller(address);
 
explain select * from tb_seller where address = '北京市'; -- 没有使用索引
explain select * from tb_seller where address = '西安市'; -- 没有使用索引
 
 
--  2、is  NULL ， is NOT NULL  有时有效，有时索引失效。
create index index_address on tb_seller(nickname);
explain select * from tb_seller where nickname is NULL;  -- 索引有效
explain select * from tb_seller where nickname is not NULL; -- 无效

2. 大批量插入数据

create table `tb_user` (
  `id` int(11) not null auto_increment,
  `username` varchar(45) not null,
  `password` varchar(96) not null,
  `name` varchar(45) not null,
  `birthday` datetime default null,
  `sex` char(1) default null,
  `email` varchar(45) default null,
  `phone` varchar(45) default null,
  `qq` varchar(32) default null,
  `status` varchar(32) not null comment '用户状态',
  `create_time` datetime not null,
  `update_time` datetime default null,
  primary key (`id`),
  unique key `unique_user_username` (`username`)
);

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。对于 InnoDB 类型的表，有以

下两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。

-- 1、首先，检查一个全局系统变量 'local_infile' 的状态， 如果得到如下显示 Value=OFF，则说明这是不可用的
show global variables like 'local_infile';
 
-- 2、修改local_infile值为on，开启local_infile
set global local_infile=1;
 
-- 3、加载数据 
/*
脚本文件介绍 :
    sql1.log  ----> 主键有序
    sql2.log  ----> 主键无序
*/
load data local infile 'D:\\sql_data\\sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

②关闭唯一性校验

-- 关闭唯一性校验
SET UNIQUE_CHECKS=0;
 
truncate table tb_user;
load data local infile 'D:\\sql_data\\sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
 
SET UNIQUE_CHECKS=1;