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前言
一、插入数优化（insert）
1.insert插入的优化方案
2 大批量插入数据
二、主键优化
1.数据组织方式
2. 页分裂
3. 页合并
4. 索引设计原则
本期我们就正式进入到下一个章节的学习了，也就是SQL优化，前面我们学习过了SQL的各类语句，那这里我们要去理解这些SQL语句是怎么来执行的，执行过程中应该可以通过什么样的方式来去优化执行效率，下面就开始本期的学习吧。
平时我们插入数据的时候一般都是一个语句插一个数据，如下所示：
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。
1.insert插入的优化方案
（1）优化方案一
上面这个语句我们之前是使用过的，相较于一条语句插入一个数据，一次性插入批量数据效率必然是更高的，这就不需要多次开启和提交事务了，节约时间。
（2）优化方案二
手动控制事务，其实这个语句的就是方法1的本质，也就是通过一次事务去提交，避免多次开启事务的情况。
（3）优化方案三
主键顺序插入，性能要高于乱序插入。这个应该没什么好多说了，排序肯定是需要耗时间的。
2 大批量插入数据
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：
补充说明：
对于load指令的语句中，fields terminated by意思是每一个字段之间间隔符号用什么
lines terminated by意思是每一行间距是用什么。
这里我们先去查看一下local infile开了没有
然后设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关，再次查看，显示1即开启
开启成功后，下面就开始建表进行数据的插入了。
示例演示 :
A. 创建表结构
B.上传sql脚本
然后我在Linux系统上传一份sql脚本数据，里面有100w条数据。（这个sql脚本我也上传到了本期的资源绑定当中，需要的话可以自行下载试验）
C.load加载数据
在load时，主键顺序插入性能高于乱序插入
在上面，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
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：
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
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
B. 主键乱序插入效果
② . 此时再插入 id 为 50 的记录，我们来看看会发生什么现象
答案是不会。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。
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
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。
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。
以上就是本期的全部内容了，我们下次见
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