03|Order by与Group by优化

news2025/1/20 18:28:25

索引顺序依次是 : name,age,position

案例1

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' AND position ='dev' ORDER BY age;

在这里插入图片描述

分析: 联合索引中只是用到了name字段做等值查询[通过key_len 74可以看出因为name字段的len=74],在这个基础上使用了age进行排序【通过Extra: Using index condition可以看出虽然使用了联合索引但是因为中间有跳过 并没有使用到索引覆盖】

案例2

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' ORDER BY position;

在这里插入图片描述

分析:
● 根据type key key_len74可以看出使用了联合索引中的name
● 根据Extra:Using filesort可以看出使用了额外的文件排序(因为position排序不符合最左前缀的原则, 中间有断开)

案例3

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' ORDER BY age, position;

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
查找只用到索引name,age和position用于排序,无Using filesort。

案例4

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' ORDER BY position,age;

在这里插入图片描述

分析:
和案例3中explain的执行结果一样,但是出现了Using filesort,因为索引的创建顺序为name,age,position,但是排序的时候age和position颠倒位置了。

案例5

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' and age = 18 ORDER BY position, age;

8版本
在这里插入图片描述

分析: 和case4比较使用索引多了age len_key78
● 使用了name 和 age的索引信息
● 因为查询结果为空并没有使用extra信息

5.7版本
在这里插入图片描述

分析:
与Case 4对比,在Extra中并未出现Using filesort,因为age为常量,在排序中被优化,所以索引未颠倒,不会出现Using filesort。

案例6

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'zhuge' ORDER BY age asc, position desc;

在这里插入图片描述

分析:
● 查询使用name索引字段
● 排序因为age是asc 因此不符合索引结构的排序特点, 因此使用了文件排序

案例7

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name in ('LiLei','zhuge') ORDER BY age, position;

8版本
在这里插入图片描述

分析:
● 范围查询使用name索引
● 排序断开使用了文件排序

5.7版本
在这里插入图片描述

案例8

(可以重点关注不同的范围条件可能会选择不同的执行计划,和查询结果集有关系)

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name > 'a' ORDER BY name;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name > 'zzz' ORDER BY name;

分析:
● > 'a’会产生大量的结果集,因此范围查询没有使用索引,使用了文件排序
● > 'zzz’会产生小的结果集,因此使用了索引和Using index condition

>a优化:

EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name > 'a' ORDER BY name;

在这里插入图片描述

优化总结:

1、MySQL支持两种方式的排序filesort和index,Using index是指MySQL扫描索引本身完成排序。index效率高,filesort效率低。
2、order by满足两种情况会使用Using index。
- order by语句使用索引最左前列。
- 使用where子句与order by子句条件列组合满足索引最左前列。
3、尽量在索引列上完成排序,遵循索引建立(索引创建的顺序)时的最左前缀法则。
4、如果order by的条件不在索引列上,就会产生Using filesort。
5、能用覆盖索引尽量用覆盖索引
6、group by与order by很类似,其实质是先排序后分组,遵照索引创建顺序的最左前缀法则。对于group by的优化如果不需要排序的可以加上order by null禁止排序。注意,where高于having,能写在where中的限定条件就不要去having限定了。

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/1469716.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

sql-labs32关宽字节注入

一、环境 网上有自己找很快 二、如何通关 2.1解释 虚假预编译没有参数绑定的过程,真实预编译有参数绑定的过程 宽字节注入出现的本质就是因为数据库的编码与代码的编码不同,导致用户可以通过输入精心构造的数据通过编码转换吞掉转义字符。 在32关中…

华为HCIP Datacom H12-831 卷24

多选题 1、如图所示,某园区部署OSPF实现网络互通,其中Area1部署为NSSA区域。某工程师为了实现R1访问R4的环回口地址,在R4的OSPF进程中引入直连路由。以下关于该场景的描述,错误的有哪些项? A、在R4引入直连路由后,R1通过转换后的…

Java基于物联网技术的智慧工地云管理平台源码 依托丰富的设备接口标准库,快速接入工地现场各类型设备

目录 风险感知全面化 项目进度清晰化 环境监测实时化 人员管理高效化 工地数字化 数据网络化 管理智慧化 智慧工地平台整体架构 1个可扩展监管平台 2个应用端 3方数据融合 N个智能设备 智慧工地的远程监管,是工地负责人掌握施工现场情况的必要手段&…

第6.4章:StarRocks查询加速——Colocation Join

目录 一、StarRocks数据划分 1.1 分区 1.2 分桶 二、Colocation Join实现原理 2.1 Colocate Join概述 2.2 Colocate Join实现原理 三、应用案例 注:本篇文章阐述的是StarRocks-3.2版本的Colocation Join 官网文章地址: Colocate Join | StarRoc…

JAVA算法和数据结构

一、Arrays类 1.1 Arrays基本使用 我们先认识一下Arrays是干什么用的,Arrays是操作数组的工具类,它可以很方便的对数组中的元素进行遍历、拷贝、排序等操作。 下面我们用代码来演示一下:遍历、拷贝、排序等操作。需要用到的方法如下 public…

SpringMVC 学习(五)之域对象

目录 1 域对象介绍 2 向 request 域对象共享数据 2.1 通过 ServletAPI (HttpServletRequest) 向 request 域对象共享数据 2.2 通过 ModelAndView 向 request 域对象共享数据 2.3 通过 Model 向 request 域对象共享数据 2.4 通过 map 向 request 域对象共享数据 2.5 通过…

音视频数字化(数字与模拟-电影)

针对电视屏幕,电影被称为“大荧幕”,也是娱乐行业的顶尖产业。作为一项综合艺术,从被发明至今,近200年的发展史中,无人可以替代,并始终走在时代的前列。 电影回放的原理就是“视觉残留”,也就是快速移过眼前的画面,会在人的大脑中残留短暂的时间,随着画面不断地移过,…

智慧城市,未来已来:数字中国建设中的创新实践

随着数字技术的飞速发展,中国正迎来一个全新的智慧城市时代。在这个时代,城市的每一个角落都充满了科技的气息,人们的生活也因此变得更加便捷、高效和美好。今天,就让我们一起走进这个充满未来感的智慧城市,探索数字中…

onlyoffice api开发

编写代码 按照https://api.onlyoffice.com/editors/basic编写代码 <html> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport"content"widthdevice-width, user-scalableno, initial-scale1.0, maximum-scale1.0, minimum-scal…

长短连接对压测的影响有多大

【引言】 当我们进行压力测试时&#xff0c;长短连接是一个非常重要的参数。但是&#xff0c;你知道吗&#xff1f;长短连接对于压测结果有着非常大的影响&#xff01;如果你不理解这个参数&#xff0c;那么你的压测结果可能会出现严重的偏差。 在这篇文章中&#xff0c;我将…

使用 yarn 的时候,遇到 Error [ERR_REQUIRE_ESM]: require() of ES Module 怎么解决?

晚上回到家&#xff0c;我打开自己的项目&#xff0c;执行&#xff1a; cd HexoPress git pull --rebase yarn install yarn dev拉取在公司 push 的代码&#xff0c;然后更新依赖&#xff0c;最后开始今晚的开发时候&#xff0c;意外发生了&#xff0c;竟然报错了&#xff0c;…

吴恩达deeplearning.ai:Tensorflow训练一个神经网络

以下内容有任何不理解可以翻看我之前的博客哦&#xff1a;吴恩达deeplearning.ai 在之前的博客中。我们陆续学习了各个方面的有关深度学习的内容&#xff0c;今天可以从头开始训练一个神经网络了。 Tensorflow训练神经网络模型 我们使用之前用过的例子&#xff1a; 这个神经…

软件开发的艺术与科学

随着科技的飞速发展&#xff0c;软件开发已成为当今社会不可或缺的一部分。从智能手机应用程序到企业级管理系统&#xff0c;软件开发已经渗透到我们生活的方方面面。本文将探讨软件开发的重要性和现状&#xff0c;以及开发过程中涉及的关键环节和常见问题。 一、软件开发的重…

leetcode:491.递增子序列

1.误区&#xff1a;不能直接对数组排序再求解子集&#xff0c;因为那样就改变了原有数组的顺序 2.树形结构&#xff1a;一个一个取数&#xff0c;然后保证是递增序列&#xff0c;且不能重复。&#xff08;数层上不可以重复取&#xff0c;树枝上可以重复取&#xff09;收集的结…

Android BitmapDrawable.bitmap与BitmapFactory.decodeResource获取不到原始图像素级真实宽高,Kotlin

Android BitmapDrawable.bitmap与BitmapFactory.decodeResource获取不到原始图像素级真实宽高&#xff0c;Kotlin 当一个图片放在ImageView里面后&#xff0c;用以下方式获取图的宽高&#xff1a; val bmp1 (this.drawable as BitmapDrawable).bitmapLog.d("fly", &…

SpringBoot实现缓存预热方案

缓存预热是指在 Spring Boot 项目启动时,预先将数据加载到缓存系统(如 Redis)中的一种机制。 那么问题来了,在 Spring Boot 项目启动之后,在什么时候?在哪里可以将数据加载到缓存系统呢? 实现方案概述 在 Spring Boot 启动之后,可以通过以下手段实现缓存预热: 使用…

蓝桥杯《修剪灌木》

题目描述 爱丽丝要完成一项修剪灌木的工作。有 N 棵灌木整齐的从左到右排成一排。爱丽丝在每天傍晚会修剪一棵灌木&#xff0c;让灌木的高度变为 0 厘米。爱丽丝修剪灌木的顺序是从最左侧的灌木开始&#xff0c;每天向右修剪一棵灌木。当修剪了最右侧的灌木后&#xff0c;她会…

#FPGA(基础知识)

1.IDE:Quartus II 2.设备&#xff1a;Cyclone II EP2C8Q208C8N 3.实验&#xff1a;正点原子-verilog基础知识 4.时序图&#xff1a; 5.步骤 6.代码&#xff1a;

Java 存图方式

图最常见的两种存储方式是邻接表和邻接矩阵。 链式前向星其实就是静态建立的邻接表,时间效率为 O(n),空间效率也为 O(n)。遍历效率也为 O(n)。 一、邻接表 邻接表存储方式适合存储边稀疏的图,判断两点之间是否有边不方便; 邻接矩阵适合存储边稠密的,判断边和权值都很方…

如何使用移动端设备在公网环境远程访问本地黑群晖

文章目录 前言本教程解决的问题是&#xff1a;按照本教程方法操作后&#xff0c;达到的效果是前排提醒&#xff1a; 1. 搭建群晖虚拟机1.1 下载黑群晖文件vmvare虚拟机安装包1.2 安装VMware虚拟机&#xff1a;1.3 解压黑群晖虚拟机文件1.4 虚拟机初始化1.5 没有搜索到黑群晖的解…