mysql中order by 语句的用法 索引优化
mysql中Order By可以用来做很多的用法,以前在一些手册可参考到关于order by 的用法,但都是想当简单的用法,这是本文章的第一节,下面我们来一行行来介绍关于它的具体用法。
MySQL Order By key是用来给记录中的数据进行分类的。
MySQL Order By Keyword根据关键词分类
ORDER BY keyword是用来给记录中的数据进行分类的。
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。
ORDER BY 关键词用于对记录集中的数据进行排序。
例子
下面的例子选取 "Persons" 表中的存储的所有数据,并根据 "Age" 列对结果进行排序:
代码如下 | 复制代码 |
$con = mysql_connect("localhost","peter","abc123"); mysql_select_db("my_db", $con); $result = mysql_query("SELECT * FROM Persons ORDER BY age"); while($row = mysql_fetch_($result)) mysql_close($con); |
以上代码的输出:
代码如下 | 复制代码 |
Glenn Quagmire 33 Peter Griffin 35 |
升序或降序的排序
如果您使用 ORDER BY 关键词,记录集的排序顺序默认是升序(1 在 9 之前,"a" 在 "p" 之前)。
请使用 DESC 关键词来设定降序排序(9 在 1 之前,"p" 在 "a" 之前):
注:
如果我们在执行select语句的时候使用ORDER BY (DESC),那么它首先会对所有记录按照关键字有一个排序,然后依次读取所需的记录,而不是先选出记录再进行降序排列
MySQL ORDER BY 的实现分析
下面将通过实例分析两种排序实现方式及实现图解:
假设有 Table A 和 B 两个表结构分别如下:
sky@localhost : example 01:48:21> show create table AG
代码如下 | 复制代码 |
*************************** 1. row *************************** sky@localhost : example 01:48:32> show create table BG |
1、利用有序索引进行排序,实际上就是当我们 Query 的 ORDER BY 条件和 Query 的执行计划中所利用的 Index 的索引键(或前面几个索引键)完全一致,且索引访问方式为 rang、 ref 或者 index 的时候,MySQL 可以利用索引顺序而直接取得已经排好序的数据。这种方式的 ORDER BY 基本上可以说是最优的排序方式了,因为 MySQL 不需要进行实际的排序操作。
假设我们在Table A 和 B 上执行如下SQL:
代码如下 | 复制代码 |
sky@localhost : example 01:44:28> EXPLAIN SELECT A.* FROM A,B -> WHERE A.c1 > 2 AND A.c2 *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: A type: range possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 3 Extra: Using where *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: B type: ref possible_keys: B_c2_ind key: B_c2_ind key_len: 7 ref: example.A.c2 rows: 2 Extra: Using where; Using index |
我们通过执行计划可以看出,MySQL实际上并没有进行实际的排序操作,实际上其整个执行过程如下图所示:
2、通过相应的排序算法,将取得的数据在内存中进行排序方式,MySQL 比需要将数据在内存中进行排序,所使用的内存区域也就是我们通过 sort_buffer_size 系统变量所设置的排序区。这个排序区是每个 Thread 独享的,所以说可能在同一时刻在 MySQL 中可能存在多个 sort buffer 内存区域。
第二种方式在 MySQL Query Optimizer 所给出的执行计划(通过 EXPLAIN 命令查看)中被称为 filesort。在这种方式中,主要是由于没有可以利用的有序索引取得有序的数据,MySQL只能通过将取得的数据在内存中进行排序然后再将数据返回给客户端。在 MySQL 中 filesort 的实现算法实际上是有两种的,一种是首先根据相应的条件取出相应的排序字段和可以直接定位行数据的行指针信息,然后在 sort buffer 中进行排序。另外一种是一次性取出满足条件行的所有字段,然后在 sort buffer 中进行排序。
在 MySQL4.1 版本之前只有第一种排序算法,第二种算法是从 MySQL4.1开始的改进算法,主要目的是为了减少第一次算法中需要两次访问表数据的 IO 操作,将两次变成了一次,但相应也会耗用更多的 sort buffer 空间。当然,MySQL4.1开始的以后所有版本同时也支持第一种算法,MySQL 主要通过比较我们所设定的系统参数 max_length_for_sort_data 的大小和 Query 语句所取出的字段类型大小总和来判定需要使用哪一种排序算法。如果 max_length_for_sort_data 更大,则使用第二种优化后的算法,反之使用第一种算法。所以如果希望 ORDER BY 操作的效率尽可能的高,一定要主义 max_length_for_sort_data 参数的设置。曾经就有同事的出现大量的排序等待,造成系统负载很高,而且响应时间变得很长,最后查出正是因为 MySQL 使用了传统的第一种排序算法而导致,在加大了 max_length_for_sort_data 参数值之后,系统负载马上得到了大的缓解,响应也快了很多。
我们再看看 MySQL 需要使用 filesort 实现排序的实例。
假设我们改变一下我们的 Query,换成通过A.c2来排序,再看看情况:
代码如下 | 复制代码 |
sky@localhost : example 01:54:23> EXPLAIN SELECT A.* FROM A,B -> WHERE A.c1 > 2 AND A.c2 *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: A type: range possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 3 Extra: Using where; Using filesort *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: B type: ref possible_keys: B_c2_ind key: B_c2_ind key_len: 7 ref: example.A.c2 rows: 2 Extra: Using where; Using index |
MySQL 从 Table A 中取出了符合条件的数据,由于取得的数据并不满足 ORDER BY 条件,所以 MySQL 进行了 filesort 操作,在 MySQL 中,filesort 操作还有一个比较奇怪的限制,那就是其数据源必须是来源于一个 Table,所以,如果我们的排序数据如果是两个(或者更多个) Table 通过 Join所得出的,那么 MySQL 必须通过先创建一个临时表(Temporary Table),然后再将此临时表的数据进行排序,如下例所示:
代码如下 | 复制代码 |
sky@localhost : example 02:46:15> explain select A.* from A,B |
这个执行计划的输出还是有点奇怪的,不知道为什么,MySQL Query Optimizer 将 “Using temporary” 过程显示在第一行对 Table A 的操作中,难道只是为让执行计划的输出少一行
MySQL Order By方法
尽管 ORDER BY 不是和索引的顺序准确匹配,索引还是可以被用到,只要不用的索引部分和所有的额外的 ORDER BY 字段在 WHERE 子句中都被包括了。
使用索引的MySQL Order By
下列的几个查询都会使用索引来解决 ORDER BY 或 GROUP BY 部分:
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1,key_part2,... ; SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=constant ORDER BY key_part2; SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=constant GROUP BY key_part2; SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC; SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC; |
不使用索引的MySQL Order By
在另一些情况下,MySQL无法使用索引来满足 ORDER BY,尽管它会使用索引来找到记录来匹配 WHERE 子句。这些情况如下:
* 对不同的索引键做 ORDER BY :
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:
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:
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:
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1; |
* 有很多表一起做连接,而且读取的记录中在 ORDER BY 中的字段都不全是来自第一个非常数的表中(也就是说,在 EXPLAIN 分析的结果中的第一个表的连接类型不是 const)。
* 使用了不同的 ORDER BY 和 GROUP BY 表达式。
* 表索引中的记录不是按序存储。例如,HASH 和 HEAP 表就是这样。
通过执行 EXPLAIN SELECT ... ORDER BY,就知道MySQL是否在查询中使用了索引。如果 Extra 字段的值是 Using filesort,则说明MySQL无法使用索引。详情请看"7.2.1 EXPLAIN Syntax (Get Information About a SELECT)"。当必须对结果进行排序时,MySQL 4.1以前 它使用了以下 filesort 算法:
复制代码 代码如下:
1. 根据索引键读取记录,或者扫描数据表。那些无法匹配 WHERE 分句的记录都会被略过。
2. 在缓冲中每条记录都用一个‘对'存储了2个值(索引键及记录指针)。缓冲的大小依据系统变量 sort_buffer_size 的值而定。
3. 当缓冲慢了时,就运行 qsort(快速排序)并将结果存储在临时文件中。将存储的块指针保存起来(如果所有的‘对'值都能保存在缓冲中,就无需创建临时文件了)。
4. 执行上面的操作,直到所有的记录都读取出来了。
5. 做一次多重合并,将多达 MERGEBUFF(7)个区域的块保存在另一个临时文件中。重复这个操作,直到所有在第一个文件的块都放到第二个文件了。
6. 重复以上操作,直到剩余的块数量小于 MERGEBUFF2 (15)。
7. 在最后一次多重合并时,只有记录的指针(排序索引键的最后部分)写到结果文件中去。
8. 通过读取结果文件中的记录指针来按序读取记录。想要优化这个操作,MySQL将记录指针读取放到一个大的块里,并且使用它来按序读取记录,将记录放到缓冲中。缓冲的大小由系统变量 read_rnd_buffer_size 的值而定。这个步骤的代码在源文件 `sql/records.cc' 中。
这个逼近算法的一个问题是,数据库读取了2次记录:一次是估算 WHERE 分句时,第二次是排序时。尽管第一次都成功读取记录了(例如,做了一次全表扫描),第二次是随机的读取(索引键已经排好序了,但是记录并没有)。在MySQL 4.1 及更新版本中,filesort 优化算法用于记录中不只包括索引键值和记录的位置,还包括查询中要求的字段。这么做避免了需要2次读取记录。改进的 filesort 算法做法大致如下:
1. 跟以前一样,读取匹配 WHERE 分句的记录。
2. 相对于每个记录,都记录了一个对应的;‘元组'信息信息,包括索引键值、记录位置、以及查询中所需要的所有字段。
3. 根据索引键对‘元组'信息进行排序。
4. 按序读取记录,不过是从已经排序过的‘元组'列表中读取记录,而非从数据表中再读取一次。
使用改进后的 filesort 算法相比原来的,‘元组'比‘对'需要占用更长的空间,它们很少正好适合放在排序缓冲中(缓冲的大小是由 sort_buffer_size 的值决定的)。因此,这就可能需要有更多的I/O操作,导致改进的算法更慢。为了避免使之变慢,这种优化方法只用于排序‘元组'中额外的字段的大小总和超过系统变量 max_length_for_sort_data 的情况(这个变量的值设置太高的一个表象就是高磁盘负载低CPU负载)。想要提高 ORDER BY 的速度,首先要看MySQL能否使用索引而非额外的排序过程。如果不能使用索引,可以试着遵循以下策略:
* 增加 sort_buffer_size 的值。
* 增加 read_rnd_buffer_size 的值。
* 修改 tmpdir,让它指向一个有很多剩余空间的专用文件系统。
好了,关于mysql 用法,索引用法,优化等待一系列的都有介绍了,大家可参考一下。

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제









기본 키는 데이터베이스의 각 행을 고유하게 식별하는 키 속성이기 때문에 MySQL 기본 키는 비어있을 수 없습니다. 기본 키가 비어 있으면 레코드를 고유하게 식별 할 수 없으므로 데이터 혼동으로 이어질 수 있습니다. 자체 점수 정수 열 또는 UUID를 기본 키로 사용하는 경우 효율성 및 우주 점유와 같은 요소를 고려하고 적절한 솔루션을 선택해야합니다.

MySQL은 JSON 데이터를 반환 할 수 있습니다. json_extract 함수는 필드 값을 추출합니다. 복잡한 쿼리의 경우 where 절을 사용하여 JSON 데이터를 필터링하지만 성능 영향에주의하십시오. JSON에 대한 MySQL의 지원은 지속적으로 증가하고 있으며 최신 버전 및 기능에주의를 기울이는 것이 좋습니다.

MySQL은 Android에서 직접 실행할 수는 없지만 다음 방법을 사용하여 간접적으로 구현할 수 있습니다. Android 시스템에 구축 된 Lightweight Database SQLite를 사용하여 별도의 서버가 필요하지 않으며 모바일 장치 애플리케이션에 매우 적합한 작은 리소스 사용량이 있습니다. MySQL 서버에 원격으로 연결하고 데이터 읽기 및 쓰기를 위해 네트워크를 통해 원격 서버의 MySQL 데이터베이스에 연결하지만 강력한 네트워크 종속성, 보안 문제 및 서버 비용과 같은 단점이 있습니다.

1. 올바른 색인을 사용하여 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 데이터 검색 속도를 높이십시오. 테이블 열을 여러 번 찾으면 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다. 귀하 또는 귀하의 앱이 기준에 따라 여러 열에서 데이터가 필요한 경우 복합 인덱스 2를 만듭니다. 2. 선택을 피하십시오 * 필요한 열만 선택하면 모든 원치 않는 열을 선택하면 더 많은 서버 메모리를 선택하면 서버가 높은 부하 또는 주파수 시간으로 서버가 속도가 느려지며, 예를 들어 Creation_at 및 Updated_at 및 Timestamps와 같은 열이 포함되어 있지 않기 때문에 쿼리가 필요하지 않기 때문에 테이블은 선택을 피할 수 없습니다.

MySQL은 여러 동시 연결을 처리하고 멀티 스레딩/다중 프로세싱을 사용하여 각 클라이언트 요청에 독립적 인 실행 환경을 할당하여 방해받지 않도록 할 수 있습니다. 그러나 동시 연결 수는 시스템 리소스, MySQL 구성, 쿼리 성능, 스토리지 엔진 및 네트워크 환경의 영향을받습니다. 최적화에는 코드 레벨 (효율적인 SQL), 구성 레벨 (Max_Connections 조정), 하드웨어 수준 (서버 구성 개선)과 같은 많은 요소를 고려해야합니다.

Root로 MySQL에 로그인 할 수없는 주된 이유는 권한 문제, 구성 파일 오류, 암호 일관성이 없음, 소켓 파일 문제 또는 방화벽 차단입니다. 솔루션에는 다음이 포함됩니다. 구성 파일의 BAND-ADDRESS 매개 변수가 올바르게 구성되어 있는지 확인하십시오. 루트 사용자 권한이 수정 또는 삭제되어 재설정되었는지 확인하십시오. 케이스 및 특수 문자를 포함하여 비밀번호가 정확한지 확인하십시오. 소켓 파일 권한 설정 및 경로를 확인하십시오. 방화벽이 MySQL 서버에 연결되는지 확인하십시오.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
