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- insert
如果咱们须要一次性往数据库表中插入多条记录，能够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');
.....- 优化计划一:
批量插入数据
Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');- 优化计划二
手动管制事务
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;- 优化计划三
主键程序插入，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
主键程序插入 : 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 89大批量插入数据
如果一次性须要插入大批量数据(比方: 几百万的记录)，应用 insert 语句插入性能较低，此时能够应用 MySQL 数据库提供的 load 指令进行插入。操作如下：
能够执行如下指令，将数据脚本文件中的数据加载到表构造中：
-- 客户端连贯服务端时，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 指令将筹备好的数据，加载到表构造中
load data local infile '/root/sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;主键程序插入性能高于乱序插入
实例演示：
- 创立表构造
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 ;- 设置参数
-- 客户端连贯服务端时，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;- 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' ;mysql> load data local infile '/root/load_user_100w_sort.sql' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;
Query OK, 1000000 rows affected (15.47 sec)
Records: 1000000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0
mysql> select count(*) from tb_user;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 1000000 |
+----------+
1 row in set (0.31 sec)咱们看到，插入 100w 的记录，15.47s 就实现了，性能很好。
在 load 时，主键程序插入性能高于乱序插入
主键优化
主键程序插入的性能是要高于乱序插入的。咱们来介绍一下具体的起因，而后再剖析一下主键又该如何设计。
- 数据组织形式
在 InnoDB 存储引擎中，表数据都是依据主键程序组织寄存的，这种存储形式的表称为索引组织表(index organized table IOT)。
行数据，都是存储在汇集索引的叶子节点上的。而咱们之前也解说过 InnoDB 的逻辑结构图：
在 InnoDB 引擎中，数据行是记录在逻辑构造 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无限的，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贯。
- 页决裂
页能够为空，也能够填充一半，也能够填充 100%。每个页蕴含了 2 - N 行数据(如果一行数据过大，会行溢出)，依据主键排列。
-
主键程序插入成果
- 从磁盘中申请页，主键程序插入
- 第一个页没有满，持续往第一页插入
- 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贯
- 当第二页写满了，再往第三页写入
-
主键乱序插入成果
- 退出 1#,2# 页都曾经写满了，寄存了如图所示的数据
-
此时再插入 id 为 50 的记录，咱们来看看会产生什么景象
会再次开启一个页，写入新的页中吗？
不会。因为，索引构造的叶子节点是有程序的。依照程序，应该存储在 47 之后。
然而 47 所在的 1# 页，曾经写满了，存储不了 50 对应的数据了。那么此时会开拓一个新的页 3#。然而并不会间接将 50 存入 3#页，而是会将 1#页后一半的数据，挪动到 3#页，而后在 3# 页，插入 50。挪动数据，并插入 id 为 50 的数据之后，那么此时，这三个页之间的数据程序是有问题的。1# 的下一个 页，应该是 3#，3# 的下一个页是 2#。所以，此时，须要从新设置链表指针。上述的这种景象，称之为 "页决裂"，是比拟消耗性能的操作。-
页合并
-
目前表中已有数据的索引构造 (叶子节点) 如下：
- 当咱们对已有数据进行删除时，具体的成果如下:
- 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容许被其余记录申明应用。
-
- 当咱们持续删除 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）看看是否能够将两个页合并以优化空间应用。 - 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
- 这个外面所产生的合并页的这个景象，就称之为 “ 页合并 ”。
常识小贴士：
MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，能够本人设置，在创立表或者创立索引时指定。
-
索引设计准则
- 满足业务需要的状况下，尽量升高主键的长度。
- 插入数据时，尽量抉择程序插入，抉择应用
AUTO_INCREMENT自增主键。 - 尽量不要应用
UUID 做主键或者是其余天然主键，如身份证号。 - 业务操作时，
防止对主键的批改。
order by 优化
MySQL 的排序，有两种形式：
Using filesort : 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，而后在排序缓冲区 sort buffer 中实现排序操作，所有不是通过索引间接返回排序后果的排序都叫 FileSort 排序。
Using index : 通过有序索引程序扫描间接返回有序数据，这种状况即为 using index，不须要额定排序，操作效率高。
对于以上的两种排序形式，Using index的性能高，而 Using filesort 的性能低，咱们在优化排序操作时，尽量要优化为 Using index。
接下来，咱们来做一个测试：
- 数据筹备
把之前测试时，为 tb_user 表所建设的局部索引间接删除掉
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;mysql> show index from tb_user;
+---------+------------+----------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+---------+------------+----------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| tb_user | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 23 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| tb_user | 0 | idx_user_phone | 1 | phone | A | 24 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| tb_user | 0 | idx_user_phone_name | 1 | phone | A | 935064 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| tb_user | 0 | idx_user_phone_name | 2 | name | A | 951995 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| tb_user | 1 | idx_user_name | 1 | name | A | 24 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| tb_user | 1 | idx_user_pro_age_sta | 1 | profession | A | 16 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | NULL |
| tb_user | 1 | idx_user_pro_age_sta | 2 | age | A | 22 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | NULL |
| tb_user | 1 | idx_user_pro_age_sta | 3 | status | A | 24 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | NULL |
| tb_user | 1 | idx_user_pro | 1 | profession | A | 16 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | NULL |
| tb_user | 1 | idx_email_5 | 1 | email | A | 23 | 5 | NULL | YES | BTREE | | | YES | NULL |
+---------+------------+----------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> drop index idx_user_phone on tb_user;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> drop index idx_user_phone_name on tb_user;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> drop index idx_user_name on tb_user;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0- 执行排序 SQL
explain select id,age,phone from tb_user order by age;mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age;
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 971649 | 100.00 | Using filesort |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)explain select id,age,phone from tb_user order by age, phone ;mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age, phone;
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 971649 | 100.00 | Using filesort |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)因为 age, phone 都没有索引，所以此时再排序时，呈现 Using filesort，排序性能较低。
- 创立索引
-- 创立索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);- 创立索引后，依据 age, phone 进行升序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age;mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age;
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | index | NULL | idx_user_age_phone_aa | 48 | NULL | 971649 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)建设索引之后，再次进行排序查问，就由原来的 Using filesort，变为了 Using index，性能就是比拟高的了。
- 创立索引后，依据 age, phone 进行降序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc;mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc ;
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | index | NULL | idx_user_age_phone_aa | 48 | NULL | 971649 | 100.00 | Backward index scan; Using index |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)也呈现 Using index，然而此时 Extra 中呈现了 Backward index scan，这个代表反向扫描索引，因为在 MySQL 中咱们创立的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，而此时咱们查问排序时，是从大到小，所以，在扫描时，就是反向扫描，就会呈现 Backward index scan。在 MySQL8 版本中，反对降序索引，咱们也能够创立降序索引。
- 依据 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;mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by phone , age;
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | index | NULL | idx_user_age_phone_aa | 48 | NULL | 971649 | 100.00 | Using index; Using filesor |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)排序时, 也须要满足最左前缀法令, 否则也会呈现 filesort。因为在创立索引的时候，age 是第一个字段，phone 是第二个字段，所以排序时，也就该依照这个程序来，否则就会呈现 Usingfilesort。
- 依据 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;mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc;
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | index | NULL | idx_user_age_phone_aa | 48 | NULL | 971649 | 100.00 | Using index; Using filesort |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)因为创立索引时，如果未指定程序，默认都是依照升序排序的，而查问时，一个升序，一个降序，此时就会呈现 Using filesort。
为了解决上述的问题，咱们能够创立一个索引，这个联结索引中 age 升序排序，phone 倒序排序。
- 创立联结索引(age 升序排序，phone 倒序排序)
create index idx_phone_age_ad on tb_user(age asc,phone desc);- 而后再次执行如下 SQL
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc,phone desc;mysql> explain select id,age,phone from tb_user order by age asc,phone desc;
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | index | NULL | idx_phone_age_ad | 48 | NULL | 971649 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+------------------+---------+------+--------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)升序 / 降序联结索引构造图示:
由上述的测试, 咱们得出order by 优化准则:
- 依据排序字段建设适合的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法令。
- 尽量应用笼罩索引。
- 多字段排序, 一个升序一个降序，此时须要留神联结索引在创立时的规定（ASC/DESC）。
- 如果不可避免的呈现 filesort，大数据量排序时，能够适当增大排序缓冲区大小
sort_buffer_size(默认 256k)。
group by 优化
分组操作，咱们次要来看看索引对于分组操作的影响。
首先咱们先将 tb_user 表的索引全副删除掉。
drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
drop index idx_email_5 on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_aa on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_ad on tb_user;mysql> show index from tb_user;
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| tb_user | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 23 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
1 row in set (0.00 sec)接下来，在没有索引的状况下，执行如下 SQL，查问执行打算：
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession;mysql> explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 971649 | 100.00 | Using temporary |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)而后，咱们在针对于 profession，age，status 创立一个联结索引。
create index idx_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);紧接着，再执行后面雷同的 SQL 查看执行打算。
mysql> explain select profession , count(*) from tb_user group by profession;
+----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | index | idx_pro_age_sta | idx_pro_age_sta | 54 | NULL | 971649 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)再执行如下的分组查问 SQL，查看执行打算：
mysql> explain select profession , count(*) from tb_user group by profession,age;
+----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | index | idx_pro_age_sta | idx_pro_age_sta | 54 | NULL | 971649 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select age , count(*) from tb_user group by age;
+----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+------------------------------+
| 1 | SIMPLE | tb_user | NULL | index | idx_pro_age_sta | idx_pro_age_sta | 54 | NULL | 971649 | 100.00 | Using index; Using temporary |
+----+-------------+---------+------------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----------+------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)咱们发现，如果仅仅依据 age 分组，就会呈现 Using temporary；而如果是 依据 profession,age 两个字段同时分组，则不会呈现 Using temporary。起因是因为对于分组操作，在联结索引中，也是合乎最左前缀法令的。
所以，在分组操作中，咱们须要通过以下两点进行优化，以晋升性能：
- 在分组操作时，能够通过索引来提高效率。
- 分组操作时，索引的应用也是满足最左前缀法令的。
limit 优化
在数据量比拟大时，如果进行 limit 分页查问，在查问时，越往后，分页查问效率越低。
咱们一起来看看执行 limit 分页查问耗时比照：
mysql> select * from tb_user limit 0,10;
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from tb_user limit 100,10;
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from tb_user limit 1000,10;
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from tb_user limit 50000,10;
10 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from tb_user limit 500000,10;
10 rows in set (0.16 sec)
mysql> select * from tb_user limit 900000,10;
10 rows in set (0.28 sec)通过测试咱们会看到，越往后，分页查问效率越低，这就是分页查问的问题所在。
因为，当在进行分页查问时，如果执行 limit 2000000,10，此时须要 MySQL 排序前 2000010 记录，仅仅返回 2000000 – 2000010 的记录，其余记录抛弃，查问排序的代价十分大。
优化思路: 个别分页查问时，通过创立 笼罩索引 可能比拟好地进步性能，能够通过 笼罩索引加子查问模式 进行优化。
explain select u.* from tb_user u,(select id from tb_user order by id limit 900000,10) a where u.id = a.id;mysql> explain select u.* from tb_user u,(select id from tb_user order by id limit 900000,10) a where u.id = a.id;
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 900010 | 100.00 | NULL |
| 1 | PRIMARY | u | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | a.id | 1 | 100.00 | NULL |
| 2 | DERIVED | tb_user | NULL | index | NULL | PRIMARY | 4 | NULL | 900010 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)count 优化
select count(*) from tb_user;在之前的测试中，咱们发现，如果数据量很大，在执行 count 操作时，是十分耗时的。
- MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因而执行 count(*) 的时候会间接返回这个数，效率很高；然而如果是带条件的 count，MyISAM 也慢。
- InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，须要把数据一行一行地从引擎外面读出来，而后累积计数。
如果说要大幅度晋升 InnoDB 表的 count 效率，次要的优化思路：本人计数(能够借助于 redis 这样的数据库进行, 然而如果是带条件的 count 又比拟麻烦了)。
count 用法
count() 是一个聚合函数，对于返回的后果集，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，最初返回累计值。
用法：count（*）、count（主键）、count（字段）、count（数字）
| count 用法 | 含意 |
|---|---|
| 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，间接按行进行累加(主键不可能为 null) |
| count(字段) | 没有 not null 束缚 : 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，服务层判断是否为 null，不为 null，计数累加。有 not null 束缚：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，间接按行进行累加。 |
| count(数字) | 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，间接按行进行累加。 |
| count(*) | InnoDB 引擎并不会把全副字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层间接按行进行累加。 |
依照效率排序的话，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count()，所以尽量应用 count()。
update 优化
咱们次要须要留神一下 update 语句执行时的注意事项。
update course set name = 'javaEE' where id = 1 ;当咱们在执行删除的 SQL 语句时，会锁定 id 为 1 这一行的数据，而后事务提交之后，行锁开释。
然而当咱们在执行如下 SQL 时。
update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;当咱们开启多个事务，在执行上述的 SQL 时，咱们发现行锁降级为了表锁。导致该 update 语句的性能大大降低。
InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能生效，否则会从行锁降级为表锁。也就是说我这边事务没有提交的话，其余对于这个表的 update 都不会执行胜利，导致该 update 语句的性能大大降低。
本文由
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正文完
