SQL优化

插入数据优化

1. insert优化

2. 大批量插入数据

如果一次性要插入大批量的数据，使用insert性能较低，此时可以使用数据库的load指令进行插入。

三步操作

1. 客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile

2. 设置全局参数 local_infile为1，开启本地加载文件导入数据的开关

3. 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中

load data local infile '文件路径' into table `表名` fields terminated by ',' lines terminated by '\n'

主键优化 

主键设计原则

1. 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度

2. 插入数据时，主键顺序插入，尽量选择自增主键

3. 尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号

4. 业务操作时，尽量避免对主键的修改

order by 优化

1. 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。

2. 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。

没有创建索引是，走的都是Using filesort，创建索引后，如果都是升序排列或者都是降序排列，会走Using index，此时性能较高。

如果没有同时进行升序排序或者降序排序，而是一个升序一个降序，仍然回事Using filesort ，此时需要建立准确的排序索引才会变回Using index

索引列表里，该列就是显示的排序方式，此时依照该索引的排序方式进行order by 排序，性能更高。 

总结，order优化主要有以下四点： 

group by优化

主要就是要创建分组字段的索引，依照最左前缀法则 

 limit优化

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这10条纪录，查询排序的代价非常之大。

此时可以这样进行操作，先根据主键字段进行手动排序，并拿到id值（这次前面的排序走了索引，速度会快很多），在根据id查询对应的十条记录。

count 优化

 按照效率的话 count（字段）< count（主键）< count（1）= count（*）

update 优化 

执行update的话，需要注意的坑就是where条件要用带有索引的字段，否则行级锁会升级成表锁，并发性能大大降低。