MySQL ORDER BY排序语句用法与优化
在mysql中ORDER BY keyword是用来给记录中的数据进行分类的,下面我来总结了order by语句利用索引进行优化的方法。
MySQL Order By语法
代码如下 | 复制代码 |
SELECT column_name(s) FROM table_name ORDER BY column_name |
注意:SQL语句是“字母大小写不敏感”的语句(它不区分字母的大小写),即:“ORDER BY”和“order by”是一样的。
MySQL Order By案例
下面的例子:从“Person”表中选取所有记录,并将“Age”列进行分类:
代码如下 | 复制代码 |
$con = mysql_connect("localhost","peter","abc123"); if (!$con) { die('Could not connect: ' . mysql_error()); } mysql_select_db("my_db", $con); $result = mysql_query("SELECT * FROM person ORDER BY age"); while($row = mysql_fetch_array($result)) { echo $row['FirstName'] echo " " . $row['LastName']; echo " " . $row['Age']; echo " "; } mysql_close($con); ?> |
上面的代码将输出下面的结果:
Glenn Quagmire 33
Peter Griffin 35
按照升序或者降序进行分类排列
如果你使用了“ORDER BY”关键词,所有记录将按照默认的升序进行排列(即:从1到9,从a到z)
使用“DESC”关键词可以制定所有的数据按照降序排列(即:从9到1,从z到a):
双击代码全选 123 SELECT column_name(s) FROM table_name ORDER BY column_name DESC
MySQL Order By根据两列进行分类
很多时候,我们需要同时根据两列内容(或者更多列)来对数据进行分类。当指定的列数多于一列时,仅在第一列的值完全相同时才参考第二列:
双击代码全选 123 SELECT column_name(s) FROM table_name ORDER BY column_name1, column_name2
通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化:
1、ORDER BY的索引优化。如果一个SQL语句形如:
代码如下 | 复制代码 |
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort]; |
在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order by 优化。
2、WHERE + ORDER BY的索引优化,形如:
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [value] ORDER BY [sort];
建立一个联合索引(columnX,sort)来实现order by 优化。
注意:如果columnX对应多个值,如下面语句就无法利用索引来实现order by的优化
代码如下 | 复制代码 |
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] IN ([value1],[value2],…) ORDER BY[sort]; |
3、WHERE+ 多个字段ORDER BY
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10; |
建立索引(uid,x,y)实现order by的优化,比建立(x,y,uid)索引效果要好得多。
MySQL Order By不能使用索引来优化排序的情况
* 对不同的索引键做 ORDER BY :(key1,key2分别建立索引)
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM t1 ORDER BY key1, key2; |
* 在非连续的索引键部分上做 ORDER BY:(key_part1,key_part2建立联合索引;key2建立索引)
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key_part2; |
* 同时使用了 ASC 和 DESC:(key_part1,key_part2建立联合索引)
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC; |
* 用于搜索记录的索引键和做 ORDER BY 的不是同一个:(key1,key2分别建立索引)
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1; |
* 如果在WHERE和ORDER BY的栏位上应用表达式(函数)时,则无法利用索引来实现order by的优化
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM t1 ORDER BY YEAR(logindate) LIMIT 0,10; |
特别提示:
>mysql一次查询只能使用一个索引。如果要对多个字段使用索引,建立复合索引。
>越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快。
>简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂。在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间;以及用整型数据类型存储IP地址。
>尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。
>在ORDER BY操作中,MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。

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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
