MySQL数据库——SQL优化(2)-order by 优化、group by 优化

news2024/10/7 17:18:37

目录

order by 优化

概述

测试

优化原则

group by 优化

测试

优化原则


order by 优化

概述

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。

测试

假设现在在tb_user表中根据年龄或电话号码来排序: (age和phone均无索引)

explain select id,age,phone from tb_user order by age ;

explain select id,age,phone from tb_user order by age, phone ;

 由于 age, phone 都没有索引,所以此时再排序时,出现Using filesort, 排序性能较低。
 

创建索引

-- 创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);

创建索引后,根据age和phone进行升序排序:

explain select id,age,phone from tb_user order by age,phone;

 
建立索引之后,再次进行排序查询,就由原来的Using filesort,变为了 Using index,性能就是比较高的了。

再根据age和phone进行降序排序:

explain select id,age,phone from tb_user order by age desc ,phone desc;

也出现 Using index, 但是此时Extra中出现了 Backward index scan,这个代表反向扫描索引,因为在MySQL中我们创建的索引,默认索引的叶子节点是从小到大排序的,而此时我们查询排序时,是从大到小,所以,在降序排序扫描时,就是反向扫描,就会出现 Backward index scan。

在MySQL8版本中,支持降序索引,我们也可以创建降序索引。

根据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;

排序时,也需要满足最左前缀法则,否则也会出现 filesort。

因为在创建索引的时候, age是第一个字段,phone是第二个字段,所以排序时也该按照这个顺序来,否则就会出现 Using filesort。

根据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 ;

因为创建索引时,如果未指定顺序,默认都是按照升序排序的,而查询时,一个升序,一个降序,此时就会出现Using filesort。

为了解决上述的问题,我们可以创建一个索引,这个联合索引中 age 升序排序,phone 倒序排序。

创建联合索引(age 升序排序,phone 倒序排序) :

create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);

这时执行SQL语句就达到我们的预期了:


优化原则

由上述的测试,我们得出order by优化原则:

  1. 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。
  2. 尽量使用覆盖索引。
  3. 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)。
  4. 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

分组操作,我们主要来看看索引对于分组操作的影响。

测试

在没有索引的情况下,执行如下SQL,查询执行计划:

explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ; 

与order by优化类似,Using  temporary也是效率比较低的,我们要利用索引将其变为Using index。

我们针对于 profession , age, status 创建一个联合索引:

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status);

然后再执行前面相同的SQL查看执行计划:

explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ; 

同样,如果仅仅根据age分组,就会出现 Using temporary ;

而如果是根据profession,age两个字段同时分组,则不会出现 Using temporary。

原因是对于分组操作,在联合索引中,也是符合最左前缀法则的。

优化原则

所以,在分组操作中,我们需要通过以下两点进行优化,以提升性能:

  1. 在分组操作时,可以通过索引来提高效率。
  2. 分组操作时,索引的使用也是满足最左前缀法则的。

END


学习自:黑马程序员——MySQL数据库课程

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1083110.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

提升吃鸡战斗力,分享顶级作战干货!

大家好!作为一名吃鸡玩家,你是否也希望提高自己的游戏战斗力?在这里,我将为大家分享一些顶级游戏作战干货,以及方便吃鸡作图和查询装备皮肤库存的实用工具。 首先,让我们提到绝地求生作图工具推荐。通过使用…

提升吃鸡战斗力,分享顶级游戏干货,一站式解决你的游戏需求!

大家好!作为一名吃鸡玩家,你是否希望提升自己的游戏战斗力,分享顶级的游戏作战干货,同时方便进行吃鸡作图,查询装备皮肤库存,还能查防止被骗游戏账号黑名单,查询失信人及VAC封禁情况等。今天我将…

【洛谷算法题】P1421-小玉买文具【入门1顺序结构】

👨‍💻博客主页:花无缺 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 本文由 花无缺 原创 收录于专栏 【洛谷算法题】 文章目录 【洛谷算法题】P1421-小玉买文具【入门1顺序结构】🌏题目描述🌏输入格式…

Apache Doris (四十): BACKUP数据备份

🏡 个人主页:IT贫道_大数据OLAP体系技术栈,Apache Doris,Clickhouse 技术-CSDN博客 🚩 私聊博主:加入大数据技术讨论群聊,获取更多大数据资料。 🔔 博主个人B栈地址:豹哥教你大数据的个人空间-豹哥教你大数据个人主页-哔哩哔哩视频 目录

力扣第530与783题 c++(暴力,加双指针优化) 附迭代版本

题目 530. 二叉搜索树的最小绝对差 783. 二叉搜索树节点最小距离 简单 相关标签 树 深度优先搜索 二叉搜索树 二叉树 给你一个二叉搜索树的根节点 root ,返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。 差值是一个正数,其数值等于两值之差的绝…

Web应用-Thinkphp框架-开发指南

Thinkphp框架 二级导航分类,模板继承,内置标签Public 修改MVC模块化 ——访问机制传参加载模版模版引入 分离Runtime 缓存文件管理员添加数据验证及验证场景 控制器 validate 在sql执行(敏感操作)之前验证数据模板 分页数据表连接…

阿里云存储I/O性能、IOPS和吞吐量是什么意思?

云盘的存储I/O性能是什么?存储I/O性能又称存储读写性能,指不同阿里云服务器ECS实例规格挂载云盘时,可以达到的性能表现,包括IOPS和吞吐量。阿里云百科网aliyunbaike.com分享阿里云服务器云盘(系统盘或数据盘&#xff0…

如何选购高效便捷的软件行业项目管理系统

如何选择一个高效便捷的软件行业项目管理系统?推荐一款好用的项目管理软件Zoho Projects,Zoho Projects是少数可以给客户开通权限的项目管理软件,相信Zoho Projects权限管理功能会受到题主的欢迎。有了这个功能,项目外的客户可以参…

机器学习笔记 - GluonCV:基于MXNet/PyTorch + Kinetics400 + 各种先进网络的动作识别的预训练模型

一、简述 GluonCV 提供计算机视觉领域最先进 (SOTA) 深度学习算法的实现。它旨在帮助工程师、研究人员和学生快速制作产品原型、验证新想法并学习计算机视觉。 同时支持 PyTorch 和 MXNet。 GluonCV 提供了分类、检测、分割、姿势估计、动作识别、深度预测这几类的预训练模型,…

腾讯云轻量2核4G5M可容纳多少人访问?

腾讯云2核4G5M服务器支持多少人在线访问?卡不卡?腾讯云轻量2核4G5M带宽服务器支持多少人在线访问?5M带宽下载速度峰值可达640KB/秒,阿腾云以搭建网站为例,假设优化后平均大小为60KB,则5M带宽可支撑10个用户…

UE5.3.1 无法创建C++ 工程问题解决方法

UE5.3.1 创建C工程提示DONET问题,直接下载最新版本的NET8.0的SDK安装即可解决! 下载地址:下载 .NET 8.0 SDK (v8.0.100-rc.2) - Windows x64 Installer

软件工程与计算总结(八)软件设计基础

一.设计思想的发展 1958:软件这个名词第一次在公开刊物上使用~60年代中后期and70年代前中期:结构化编程、逐步求精、自顶向下理念是程序设计主要方法70年代中后期and90年代:结构化设计方法、抽象数据类型、信息隐藏、封装、继承、多态等思想…

LVGL-TLSF内存管理算法源码详解(1)-内存池初始化

LVGL-TLSF学前预备知识点 TLSF内存池管理结构示意图: TLSF控制器支持对多内存池的管理,但LVGL只使用一个内存池 内存池存储结构示意图 ------------------- | lv_tlsf_t | - control_t TLSF分配器 ------------------- | Free Block 1 | ----------…

第十一章 文件操作

文件名 一个文件要有一个唯一的文件标识,以便用户识别和引用。文件标识包括3部分: (1)文件路径;(2)文件名主干;(3)文件后缀。 文件分类 根据数据的组织形式,数据文件可分为ASCI文件和二进制文件。 数据在内存中是以…

【opencv】windows10下opencv4.8.0-cuda C++版本源码编译教程

【opencv】windows10下opencv4.8.0-cuda C版本源码编译教程 提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录 【opencv】windows10下opencv4.8.0-cuda C版本源码编译教程前言准备工具cuda/cudnncmakeopencv4.8.0opencv_contrib CMake编译VS2019编…

速通RabbitMQ的五种常见消费模型

目录 引言1. 简单队列模型(Simple Queue Model)优缺点及适用场景代码示例 2. 工作队列模型(Work Queue Model)优缺点及适用场景代码示例 3. 发布/订阅模型(Publish/Subscribe Model)优缺点及适用场景代码示…

Rockchip平台 远程OTA服务搭建

Rockchip平台 远程OTA服务搭建 1. 概述 远程OTA升级服务是一种通过互联网远程更新Rockchip设备的固件和软件的方法。这种服务对于确保设备安全性、修复错误和添加新功能非常重要。 本文档将引导您完成在Rockchip平台上搭建远程OTA升级服务的过程。 在阅读本文的前&#xff…

使用Cpolar内网穿透技术实现远程访问内网BUG管理系统

文章目录 前言1. 本地安装配置BUG管理系统2. 内网穿透2.1 安装cpolar内网穿透2.2 创建隧道映射本地服务3. 测试公网远程访问4. 配置固定二级子域名4.1 保留一个二级子域名5.1 配置二级子域名6. 使用固定二级子域名远程 前言 BUG管理软件,作为软件测试工程师的必备工具之一。在…

利用人工智能做射击游戏辅助(二)AlphaPose环境配置

一、anaconda安装 官网地址:Free Download | AnacondaAnacondas open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.https://www.anaconda.com/download 下载之后下一步就可以&#xff0c…

BCDD-A03-21-L3、BCDD-A02-33-L1比例方向阀控制器

BCDD-A02-31-L1、BCDD-A02-33-L3、BCDD-A02-21-S5、BCDD-A02-23-D5、BCDD-A03-31-L5、BCDD-A03-33-L1、BCDD-A03-21-L3、BCDD-A03-23-S5是直动式比例换向阀,通过比例电磁铁直接驱动阀芯工作。此类阀工作时是通过电子放大器提供比例电磁铁的驱动电流,比例…