详细的描述了MySQL中的SQL语句的优化。

MySQL语句优化

插入数据优化

批量插入

客户端连接服务端时，加上参数
—local-infilemysql —local-infile -u root -p

设置全局参数local_infile为，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 ‘table’ fields terminated by ‘,’ lines terminated by ‘\n’;

手动提交事务

主键顺序插入

主键顺序插入性能高于乱序插入

主键优化

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)。

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(如果一行数据多大，会行溢出)，根据主键排列。
主键乱序插入

页合并

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。

主键设计原则

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。

order by 语句优化

Using flesort

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。

优化原则

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)。

group by 语句优化

优化原则

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。

limit 语句优化

一个常见又非常头疼的问题就是limit 20000000,10，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。

优化原则

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。

count 语句优化

MylSAM引擎把二个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count()的时候会直接返回这个数，效率很高
InnoDB引擎就麻烦了，它执行count()的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数

优化原则：自己计数

count (主键)

InnoDB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null)

count (字段)
没有not null约束: InnoDB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，不为null，计数累加。有not null约束: InnoDB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 (*)
lnnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，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):xcount(主键id)< count(1) = count()，所以尽量使用count()。