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今天就跟大家聊聊有關(guān)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)ORDER BY優(yōu)化是怎樣的呢,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
在使用order by時(shí),經(jīng)常出現(xiàn)Using filesort,所以對(duì)于此類(lèi)sql語(yǔ)句我們需要去盡力優(yōu)化,使其盡量使用Using index。
那么,我們對(duì)于這類(lèi)型的語(yǔ)句我們?cè)趺慈プ鰞?yōu)化呢?因?yàn)檫@一塊還是比較容易混淆的,所以我弄了個(gè)實(shí)驗(yàn),相信大家跟我一起做下實(shí)驗(yàn)就都能理解了~
1. 環(huán)境準(zhǔn)備
drop table if exists test; create table test( id int primary key auto_increment, c1 varchar(10), c2 varchar(10), c3 varchar(10), c4 varchar(10), c5 varchar(10) ) ENGINE=INNODB default CHARSET=utf8; insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('a1','a2','a3','a4','a5'); insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('b1','b2','b3','b4','b5'); insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('c1','c2','c3','c4','c5'); insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('d1','d2','d3','d4','d5'); insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('e1','e2','e3','e4','e5');
2. 創(chuàng)建btree索引
create index idx_c1234 on test(c1,c2,c3,c4); show index from test;
3. 范圍掃導(dǎo)致全表掃描
explain select * from test where c1>'a1' order by c1;
分析:
在c1,c2,c3,c4上創(chuàng)建了索引,直接在c1上使用范圍,導(dǎo)致了索引失效,全表掃描:type=ALL,ref=Null。因?yàn)榇藭r(shí)c1主要用于排序,并不是查詢(xún)。
使用c1進(jìn)行排序,出現(xiàn)了Using filesort。
解決方法:使用覆蓋索引。
4、覆蓋索引--》優(yōu)化
explain select c1 from testwhere c1>'a1' order by c1;
分析:
使用了覆蓋索引,不走全掃,走索引范圍掃描
排序時(shí)按照索引的順序,所以不會(huì)出現(xiàn)Using filesort。
這里不懂沒(méi)關(guān)系,后面我會(huì)分享索引的八大法則,保證看得懂...
5. 沒(méi)有按最左列索引排序
explain select c1 from testwhere c1>'a1' order by c2;
分析:
這里出現(xiàn)了Using filesort,是因?yàn)榕判蛴玫腸2,與索引的創(chuàng)建順序(c1,c2,c3,c4)不一致。
6. 排序索引列與索引創(chuàng)建的順序相反
explain select c1 from testwhere c1>'a1' order by c2,c1;
分析:
這里出現(xiàn)了Using filesort。因?yàn)榕判蛩饕?c2,c1)與索引創(chuàng)建的順序(c1,c2)相反,從而產(chǎn)生了重排,也就出現(xiàn)了Using filesort。
7. order by索引列排序不一致
explain select c1 from testwhere c1>'a1' order by c1 asc,c2 desc;
分析:
雖然排序的字段列與索引順序一樣,且order by默認(rèn)升序,這里c2 desc變成了降序,導(dǎo)致與索引的排序方式不同,從而產(chǎn)生Using filesort。如果是order by c1 asc,c2 asc或者order by c1 desc,c2 desc就會(huì)是using index了。
實(shí)驗(yàn)總結(jié)
1. MySQL支持兩種方式的排序filesort和index
Using index是指MySQL掃描索引本身完成排序。index效率高,filesort效率低。
2. 為排序使用索引
假設(shè)KEY test(a,b,c)
(1) order by 能使用索引最左前綴
-order by a -order by a,b -order by a,b,c -order by a asc,b asc,c asc -order by a desc,b desc,c desc
(2) 如果where使用索引最左前綴定位為常量,則order by可以使用索引
-where a= const order by b,c -where a= const and b= const order by c -where a= const and b> consst order by b,c
(3) 不能使用索引進(jìn)行排序
-order by a asc,b desc, c desc /*排序不一致*/ -where g=const order by b,c /*丟失a索引*/ -where a=const order by c /*丟失b索引*/ -where a=const order by a,d /*d不是索引一部分*/ -where a in (....) order by b,c /*對(duì)于排序來(lái)說(shuō),多個(gè)相等條件也是范圍查詢(xún)*/
3. filesort有兩種排序算法:雙路排序和單路排序
雙路排序:在MySQL4.1之前使用雙路排序,就是兩次磁盤(pán)掃描,得到最終數(shù)據(jù)。讀取行指針和order by列,對(duì)他們進(jìn)行排序,然后掃描已經(jīng)排好序的列表,按照列表中的值重新從列表中讀取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)輸出。即從磁盤(pán)讀取排序字段,在buffer進(jìn)行排序,再?gòu)拇疟P(pán)取其他字段。如果使用雙路排序,取一批數(shù)據(jù)要對(duì)磁盤(pán)進(jìn)行兩次掃描,眾所周知,I/O操作是很耗時(shí)的,因此在MySQL4.1以后,出現(xiàn)了改進(jìn)的算法:?jiǎn)温放判颉?/p>
單路排序:從磁盤(pán)中查詢(xún)所需的列,按照order by列在buffer中對(duì)它們進(jìn)行排序,然后掃描排序后的列表進(jìn)行輸出。它的效率更高一些,避免了第二次讀取數(shù)據(jù),并且把隨機(jī)I/O變成了順序I/O,但是會(huì)使用更多的空間,因?yàn)樗衙恳恍卸急4嬖趦?nèi)存中了。但當(dāng)讀取數(shù)據(jù)超過(guò)sort_buffer的容量時(shí),就會(huì)導(dǎo)致多次讀取數(shù)據(jù),并創(chuàng)建臨時(shí)表,最后多路合并,產(chǎn)生多次I/O,反而增加其I/O運(yùn)算。
解決方式:
增加sort_buffer_size參數(shù)的設(shè)置。
增大max_length_for_sort_data參數(shù)的設(shè)置。
4. 提升order by速度
在使用order by時(shí),不要用select *,只查詢(xún)所需的字段。因?yàn)楫?dāng)查詢(xún)字段過(guò)多時(shí),會(huì)導(dǎo)致sort_buffer不夠,從而使用多路排序或進(jìn)行多次I/O操作。
增加sort_buffer_size。
增加max_length_for_sort_data。
5. 優(yōu)化group by
group by與order by很類(lèi)似,其實(shí)質(zhì)是先排序后分組,遵照索引創(chuàng)建順序的最佳左前綴法則。當(dāng)無(wú)法使用索引列的時(shí)候,也要對(duì)sort_buffer_size和max_length_for_sort_data參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。注意where高于having,能寫(xiě)在where中的限定條件就不要去having限定了。
看完上述內(nèi)容,你們對(duì)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)ORDER BY優(yōu)化是怎樣的呢有進(jìn)一步的了解嗎?如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容,請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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