mysql 優化（大數據導入、where條件順序、 information_schema ）

當數據量較大時，如上百萬甚至上千萬記錄時，向MySQL數據庫中導入數據一般是一個比較費時的過程。一般能夠採起如下方法來加速這一過程：

1、對於Myisam類型的表，能夠經過如下方式快速的導入大量的數據。
ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS;
loading the data
ALTER TABLE tblname ENABLE KEYS;
這兩個命令用來打開或者關閉Myisam表非惟一索引的更新。在導入大量的數據到一個非空的Myisam表時，經過設置這兩個命令，能夠提升導入的效率。對於導入大量數據到一個空的Myisam表，默認就是先導入數據而後才建立索引的，因此不用進行設置。

2、對於Innodb類型的表，有如下幾種方式能夠提升導入的效率：
①由於Innodb類型的表是按照主鍵的順序保存的，因此將導入的數據按照主鍵的順序排列，能夠有效的提升導入數據的效率。若是Innodb表沒有主鍵，那麼系統會默認建立一個內部列做爲主鍵，因此若是能夠給表建立一個主鍵，將能夠利用這個優點提升導入數據的效率。

②在導入數據前執行SET UNIQUE_CHECKS=0，關閉惟一性校驗，在導入結束後執行SET UNIQUE_CHECKS=1，恢復惟一性校驗，能夠提升導入的效率。

③若是應用使用自動提交的方式，建議在導入前執行SET AUTOCOMMIT=0，關閉自動提交，導入結束後再執行SET AUTOCOMMIT=1，打開自動提交，也能夠提升導入的效率。

WHERE子句後面的條件順序對大數據量表的查詢會產生直接的影響。如：
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV如下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV如下'
以上兩個SQL中dy_dj（電壓等級）及xh_bz（銷戶標誌）兩個字段都沒進行索引，因此執行的時候都是全表掃描，第一條SQL的dy_dj = '1KV如下'條件在記錄集內比率爲99%，而xh_bz=1的比率只爲0.5%，在進行第一條SQL的時候99%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，而在進行第二條SQL的時候0.5%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，以此能夠得出第二條SQL的CPU佔用率明顯比第一條低。

若是想知道MySQL數據庫中每一個表佔用的空間、表記錄的行數的話，能夠打開MySQL的 information_schema 數據庫。在該庫中有一個 TABLES 表，這個表主要字段分別是：

TABLE_SCHEMA : 數據庫名
TABLE_NAME：表名
ENGINE：所使用的存儲引擎
TABLES_ROWS：記錄數
DATA_LENGTH：數據大小
INDEX_LENGTH：索引大小

其餘字段請參考MySQL的手冊，咱們只須要了解這幾個就足夠了。

因此要知道一個表佔用空間的大小，那就至關因而 數據大小 + 索引大小 便可。

SQL:

SELECT TABLE_NAME,DATA_LENGTH+INDEX_LENGTH,TABLE_ROWS FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='數據庫名' AND TABLE_NAME='表名'