一、插入数据
1. insert
（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;
（2）优化方案三，主键顺序插入，性能高于乱序插入
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. 大批量插入数据
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' ;
二、主键优化
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)。
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。
（1）主键顺序插入效果
1️⃣从磁盘中申请页， 主键顺序插入
2️⃣第一个页没有满，继续往第一页插入
3️⃣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
4️⃣当第二页写满了，再往第三页写入
（2）主键乱序插入效果
1️⃣加入1#,2#页都已经写满了，存放了如图所示的数据
2️⃣此时再插入 id 为 50 的记录。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。
3️⃣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。
4️⃣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。
3. 页合并
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。
目前表中已有数据的索引结构(叶子节点)如下：
1️⃣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。
2️⃣当我们继续删除2#的数据记录
3️⃣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。
4️⃣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
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
（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，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT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，避免对主键的修改。
三、order by 优化
MySQL的排序，有两种方式：
（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。
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。
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_ad on tb_user(age asc ,phone desc);
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)。
四、group by优化
A. 在分组操作时，可以通过索引来提高效率。
B. 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。
五、limit 优化
在数据量比较大时，如果进行 limit 分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低。
优化思路:
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。
explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;
六、count 优化
count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加，最后返回累计值。
按照效率排序的话，【count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count( * )】，所以尽量使用 count（ * ）。
七、update 优化
InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁 ，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁 。
