MySQL新旧版本ORDERBY处理方法_MySQL
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MySQL 的order by 涉及到三个参数:
A. sort_buffer_size 排序缓存。
B. read_rnd_buffer_size 第二次排序缓存。
C. max_length_for_sort_data 带普通列的最大排序约束。
我来简单说下MySQL的排序规则。
假设查询语句select * from tb1 where 1 order by a ; 字段a没有建立索引;以上三个参数都足够大。
MySQL内部有两种排序规则:
第一种,是普通的排序。这种排序的特点是节省内存,但是最终会对磁盘有一次随机扫描。 大概主要过程如下:
1. 由于没有WHERE条件,所以直接对磁盘进行全表扫描,把字段a以及每行的物理ID(假设为TID)拿出来。然后把所有拿到的记录全部放到sort_buffer_size中进行排序。
2. 根据排好序的TID,从磁盘随机扫描所需要的所有记录,排好序后再次把所有必须的记录放到read_rnd_buffer_size中。
第二种,是冗余排序。这种排序的特点是不需要二次对磁盘进行随机扫描,但是缺点很明显,太浪费内存空间。
跟第一种不同的是,在第一步里拿到的不仅仅是字段a以及TID,而是把所有请求的记录全部拿到后,放到sort_buffer_size中进行排序。这样可以直接从缓存中返回记录给客户端,不用再次从磁盘上获取一次。
从MySQL 5.7 后,对第二种排序进行了打包压缩处理,避免太浪费内存。比如对于varchar(255)来说,实际存储为varchar(3)。那么相比之前的方式节约了好多内存,避免缓存区域不够时,建立磁盘临时表。
以下为简单的演示
mysql> use t_girl;
Database changed
三个参数的具体值:
mysql> select truncate(@@sort_buffer_size/1024/1024,2)||'MB' as 'sort_buffer_size',truncate(@@read_rnd_buffer_size/1024/1024,2)||'MB' as read_rnd_buffer_zie,@@max_length_for_sort_data as max_length_for_sort_data;+------------------+---------------------+--------------------------+| sort_buffer_size | read_rnd_buffer_zie | max_length_for_sort_data |+------------------+---------------------+--------------------------+| 2.00MB | 2.00MB | 1024 |+------------------+---------------------+--------------------------+1 row in set (0.00 sec)
演示表的相关数据:
mysql> select table_name,table_rows,concat(truncate(data_length/1024/1024,2),'MB') as 'table_size' from information_schema.tables where table_name = 't1' and table_schema = 't_girl';+------------+------------+------------+| table_name | table_rows | table_size |+------------+------------+------------+| t1 | 2092640 | 74.60MB |+------------+------------+------------+1 row in set (0.00 sec)
开启优化器跟踪:
mysql> SET OPTIMIZER_TRACE="enabled=on",END_MARKERS_IN_JSON=on;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
从数据字典里面拿到跟踪结果:
mysql> select * from information_schema.optimizer_trace/G*************************** 1. row *************************** QUERY: select * from t1 where id " } /* filesort_summary */ } ] /* steps */ } /* join_execution */ } ] /* steps *

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.
