插入数据
insert
如果一次性往mysql中插入多条数据，可以使用以下几种优化方案：
1.使用批量插入数据 （适合500-1000这样子）
2.数据再多点就使用 手动控制事务
3.主键顺序插入，性能要高于乱序插入。
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：
主键优化
主键顺序插入的性能是要高于乱序插入的，原因：
行数据，都是存储在聚集索引的叶子节点上的。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。
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
B.主键乱序插入效果
C.页合并
索引的设置原则
- 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。
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sortbuffer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。
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)。
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。
limit优化
覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到）
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。
count优化
select count(*) from tb_user; 在数据量大的时候也是非常耗时的
- MyISAM 引擎把一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； 但是如果是带条件的count，MyISAM也慢。
- InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
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。
用法：count（*）、count（主键）、count（字段）、count（数字）
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(*)。
update优化
我们主要需要注意一下update语句执行时的注意事项。
当我们在执行删除的SQL语句时，会锁定id为1这一行的数据，然后事务提交之后，行锁释放。
但是当我们在执行如下SQL时。
当我们开启多个事务，在执行上述的SQL时，我们发现行锁升级为了表锁。 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 ,并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁 。
要避免行锁升级为表锁.