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问题
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我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
执行一下脚本：
现在执行以下 SQL 看看效果：
...
执行了 16.80s，感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：
感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：
我们格式化一下 SQL：
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，
而关联子查询就需要循环迭代：
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
1、如果MySQL的data数据很少，内存足够大，可以把data防止到内存盘中。
Linux如下设置内存盘：
mount -t ramfs none /ram
默认使用内存一半
如果内存不够大，系统有多个硬盘，则把mysql应用程序和data目录分开到不同硬盘上。
2、mysql的表设置为myiasm，比同等条件下的innodb能快20倍以上
3、导入完成以后才创建数据库索引
4、导入完成以后根据需要转换为其他engine，比如innodb
5、多条数据插入一个表，可以使用多记录方式：
mysql5的手册中提到，插入一条记录，所需的时间比例大概是：
连接：(3)
发送查询给服务器：(2)
分析查询：(2)
插入记录：（1x记录大小）
插入索引：（1x索引）
关闭：(1)
并且表的大小以logN（B树）的速度减慢索引的插入，因此提高插入速度的方法大概有以下7种：
一个insert语句包含多个value值；
使用insert delayed方法；
使用insert into ...values(select ...from)，即select的同时执行insert；
使用load data infile；
先禁掉索引，插入后再创建索引；
写锁表，插入，解锁。原因是索引缓存区仅在所有insert语句完成后才刷新到磁盘上一次；
增加key_buffer_size值来扩大键高速缓冲区。
下面一些方法可以加快
mysql数据库导入数据的速度：
1、最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件（版本和平台最好要相同或相似）；
2、 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 ，相对于 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 可以十分明显的提升导入速度；
3、 使用 load data local infile 提速明显；
4、 修改参数 bulk_insert_buffer_size， 调大批量插入的缓存；
5、 合并多条 insert 为一条: insert into t values(a,b,c), (d,e,f) ,,,
6、手动使用事物；