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MySql---进阶篇（六）---SQL优化

news 来源：原创 2025/7/7 0:32:16

6.1：insert的优化：

(1)普通的插入数据

如果我们需要一次性往数据库表中插入多条记录，可以从以下三个方面进行优化。

insert into tb_test values(1,'tom');
insert into tb_test values(2,'cat');
insert into tb_test values(3,'jerry');

1). 优化方案一

批量插入数据

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

2). 优化方案二

手动控制事务

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;

3). 优化方案三

主键顺序插入，性能要高于乱序插入。

主键乱序插入 : 8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3

主键顺序插入 : 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 89

（2）大量的插入数据：

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。操作如下：

可以执行如下指令，将数据脚本文件中的数据加载到表结构中：

-- 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/sql1.log' into table tb_user fields
terminated by ',' lines terminated by '\n' ;

主键顺序插入性能高于乱序插入

示例演示 :

A. 创建表结构

CREATE TABLE `tb_user` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` VARCHAR(50) NOT NULL,
`password` VARCHAR(50) NOT NULL,
`name` VARCHAR(20) NOT NULL,
`birthday` DATE DEFAULT NULL,
`sex` CHAR(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `unique_user_username` (`username`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 ;

B. 设置参数

-- 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;

C. load 加载数据

load data local infile '/root/load_user_100w_sort.sql' into table tb_user
fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;

我们看到，插入 100w 的记录， 17s 就完成了，性能很好。

在 load 时，主键顺序插入性能高于乱序插入。

6.2，主键优化：

在上一小节，我们提到，主键顺序插入的性能是要高于乱序插入的。这一小节，就来介绍一下具体的原因，然后再分析一下主键又该如何设计。

1). 数据组织方式

在 InnoDB 存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表

(index organized table IOT) 。

行数据，都是存储在聚集索引的叶子节点上的。而我们之前也讲解过 InnoDB 的逻辑结构图：

在 InnoDB 引擎中，数据行是记录在逻辑结构 page 页中的，而每一个页的大小是固定的，默认 16K 。那也就意味着，一个页中所存储的行也是有限的，如果插入的数据行row 在该页存储不小，将会存储到下一个页中，页与页之间会通过指针连接。

2). 页分裂

页可以为空，也可以填充一半，也可以填充 100% 。每个页包含了 2-N 行数据 ( 如果一行数据过大，会行溢出) ，根据主键排列。

A. 主键顺序插入效果

① . 从磁盘中申请页，主键顺序插入

②. 第一个页没有满，继续往第一页插入

③. 当第一个也写满之后，再写入第二个页，页与页之间会通过指针连接

④. 当第二页写满了，再往第三页写入

B. 主键乱序插入效果

① . 加入 1#,2# 页都已经写满了，存放了如图所示的数据

② . 此时再插入 id 为 50 的记录，我们来看看会发生什么现象

会再次开启一个页，写入新的页中吗？

不会。因为，索引结构的叶子节点是有顺序的。按照顺序，应该存储在 47 之后。

但是 47 所在的 1# 页，已经写满了，存储不了 50 对应的数据了。那么此时会开辟一个新的页 3#

但是并不会直接将 50 存入 3# 页，而是会将 1# 页后一半的数据，移动到 3# 页，然后在 3# 页，插入 50 。

移动数据，并插入 id 为 50 的数据之后，那么此时，这三个页之间的数据顺序是有问题的。 1# 的下一个页，应该是3# ， 3# 的下一个页是 2# 。所以，此时，需要重新设置链表指针

上述的这种现象，称之为 " 页分裂 " ，是比较耗费性能的操作。

3). 页合并

目前表中已有数据的索引结构 ( 叶子节点 ) 如下

当我们对已有数据进行删除时，具体的效果如下 :

当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记（ flaged ）为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。

当我们继续删除 2# 的数据记录

当页中删除的记录达到 MERGE_THRESHOLD （默认为页的 50% ）， InnoDB 会开始寻找最靠近的页（前或后）看看是否可以将两个页合并以优化空间使用。

删除数据，并将页合并之后，再次插入新的数据 21 ，则直接插入 3# 页

这个里面所发生的合并页的这个现象，就称之为 " 页合并 " 。

知识小贴士：

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

4). 索引设计原则

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。

6.3，order by优化：

MySQL 的排序，有两种方式：

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。

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。

对于以上的两种排序方式， Using index 的性能高，而 Using filesort 的性能低，我们在优化排序

操作时，尽量要优化为 Using index 。

接下来，我们来做一个测试：

A. 数据准备

把之前测试时，为 tb_user 表所建立的部分索引直接删除掉

drop index idx_user_phone on tb_user;
drop index idx_user_phone_name on tb_user;
drop index idx_user_name on tb_user;

B. 执行排序 SQL

explain select id ,age,phone from tb_user order by age;

explain select id,age,phone from tb_user order by age, phone ;

由于 age, phone 都没有索引，所以此时再排序时，出现 Using filesort ，排序性能较低。

C. 创建索引

-- 创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);

D. 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;

建立索引之后，再次进行排序查询，就由原来的 Using filesort ，变为了 Using index ，性能

就是比较高的了。

E. 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 ;

也出现 Using index ，但是此时 Extra 中出现了 Backward index scan ，这个代表反向扫描索

引，因为在 MySQL 中我们创建的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，而此时我们查询排序时，是从大到小，所以，在扫描时，就是反向扫描，就会出现 Backward index scan 。在

MySQL8 版本中，支持降序索引，我们也可以创建降序索引。

F. 根据 phone ， age 进行升序排序， phone 在前， age 在后。

explain select id,age,phone from tb_user order by phone , age;

排序时 , 也需要满足最左前缀法则 , 否则也会出现 filesort 。因为在创建索引的时候， age 是第一个

字段， phone 是第二个字段，所以排序时，也就该按照这个顺序来，否则就会出现 Using

filesort 。

F. 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;

因为创建索引时，如果未指定顺序，默认都是按照升序排序的，而查询时，一个升序，一个降序，此时就会出现Using filesort 。

为了解决上述的问题，我们可以创建一个索引，这个联合索引中 age 升序排序， phone 倒序排序

create index idx_user_age_phone on tb_user(age asc,phone desc);

H. 然后再次执行如下 SQL

explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;

升序 / 降序联合索引结构图示 :

由上述的测试 , 我们得出 order by 优化原则 :

A. 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。

B. 尽量使用覆盖索引。

C. 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 ）。

D. 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) 。

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