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我們現在有這麼一個需求:統計每個城市的員工人數
# Extra 這個欄位的Using filesort
3. where 和 having的区别
3.1 group by + where 的执行流程
3.2 group by + having 的执行
3.3 同时有where、group by 、having的执行顺序
3.4 where + having 区别总结
4. 使用 group by 注意的问题
4.1 group by一定要配合聚合函数使用嘛?
4.2 group by 后面跟的字段一定要出现在select中嘛。
5. group by的一些优化方案
5.1 group by 后面的字段加索引
5.2 order by null 不用排序
5.3 尽量只使用内存临时表
5.4 使用SQL_BIG_RESULT优化
6. 一个生产慢SQL如何优化
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深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

Jan 17, 2022 pm 07:28 PM
group by mysql

MySql中怎麼用group by?以下這篇文章給大家深入解析下group by用法,希望對大家有幫助。

深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

在日常開發中,我們經常會使用到group by。親愛的小夥伴,你是否知道group by的工作原理呢? group byhaving有什麼差別呢? group by的最佳化想法是怎樣的呢?使用group by有哪些需要注意的問題呢?本文將跟大家一起來學習,攻克group by~

  • 使用group by的簡單例子
  • group by 工作原理
  • group by where 與group by having的差異
  • group by 最佳化想法
  • #group by 使用注意點
  • 一個生產慢SQL如何最佳化

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深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)1. 使用group by的簡單範例

##group by一般用於分組統計

,它所表達的邏輯就是

依照一定的規則,進行分組

。我們先從一個簡單的例子,一起複習一下哈。

深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)假設用一張員工表,表結構如下:

CREATE TABLE `staff` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `id_card` varchar(20) NOT NULL COMMENT '身份证号码',
  `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `age` int(4) NOT NULL COMMENT '年龄',
  `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT '城市',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工表';
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表存量的資料如下:

我們現在有這麼一個需求:統計每個城市的員工人數

。對應的SQL 語句就可以這麼寫:

select city ,count(*) as num from staff group by city;
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執行結果如下:

深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

#這條SQL語句的邏輯很清楚啦,但是它的底層執行流程是怎麼樣的呢?
  • 2. group by 原理分析2.1 explain 分析
  • 我們先用explain檢視執行計劃
    explain select city ,count(*) as num from staff group by city;
    登入後複製
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Extra 這個欄位的Using temporary表示在執行分組的時候使用了臨時表

# Extra 這個欄位的Using filesort

表示使用了

排序

  1. group by 怎麼就使用到臨時表格和排序
  2. 了呢?我們來看下這個SQL的執行流程
  3. 2.2 group by 的簡單執行流程
explain select city ,count(*) as num from staff group by city;
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    我們一起來看下這個SQL的執行流程哈
  • 建立記憶體臨時表,表裡有兩個欄位
  • city
  • num
  1. 全表掃描staff的記錄,依序取出city = 'X'的記錄。
判斷

暫時表

中是否有為city='X'的行,沒有就插入一個記錄(X,1);

深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)#如果臨時表中有city='X'的行的行,就將x 這一行的num值加1;

遍歷完成後,再根據字段

city排序,得到結果集回傳給客戶端。

    這個流程的執行圖如下:
  • 。臨時表的排序是怎麼樣的呢?
  • 就是把需要排序的字段,放到sort buffer,排完就回傳。在這裡注意一點哈,排序分
  • 全字段排序rowid排序如果是
  • 全字段排序
  • ,需要查詢返回的字段,都放入sort buffer,根據
  • 排序字段
排完,直接返回

如果是

rowid排序###,只是需要排序的欄位放入###sort buffer###,然後多一次###回表###操作,再回傳。 ######怎麼決定走的是全字段排序還是rowid 排序排序呢?由一個資料庫參數控制的,###max_length_for_sort_data################對排序有興趣深入了解的小夥伴,可以看我這篇文章哈。 ###

3. where 和 having的区别

  • group by + where 的执行流程
  • group by + having 的执行流程
  • 同时有where、group by 、having的执行顺序

3.1 group by + where 的执行流程

有些小伙伴觉得上一小节的SQL太简单啦,如果加了where条件之后,并且where条件列加了索引呢,执行流程是怎样

好的,我们给它加个条件,并且加个idx_age的索引,如下:

select city ,count(*) as num from staff where age> 30 group by city;
//加索引
alter table staff add index idx_age (age);
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再来expain分析一下:

explain select city ,count(*) as num from staff where age> 30 group by city;
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深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

从explain 执行计划结果,可以发现查询条件命中了idx_age的索引,并且使用了临时表和排序

Using index condition:表示索引下推优化,根据索引尽可能的过滤数据,然后再返回给服务器层根据where其他条件进行过滤。这里单个索引为什么会出现索引下推呢?explain出现并不代表一定是使用了索引下推,只是代表可以使用,但是不一定用了。大家如果有想法或者有疑问,可以加我微信讨论哈。

执行流程如下:

1、创建内存临时表,表里有两个字段citynum

2、扫描索引树idx_age,找到大于年龄大于30的主键ID

3、通过主键ID,回表找到city = 'X'

  • 判断临时表中是否有为 city='X'的行,没有就插入一个记录 (X,1);
  • 如果临时表中有city='X'的行的行,就将x 这一行的num值加 1;

4、继续重复2,3步骤,找到所有满足条件的数据,

5、最后根据字段city排序,得到结果集返回给客户端。

3.2 group by + having 的执行

如果你要查询每个城市的员工数量,获取到员工数量不低于3的城市,having可以很好解决你的问题,SQL酱紫写:

select city ,count(*) as num from staff  group by city having num >= 3;
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查询结果如下:

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having称为分组过滤条件,它对返回的结果集操作。

3.3 同时有where、group by 、having的执行顺序

如果一个SQL同时含有where、group by、having子句,执行顺序是怎样的呢。

比如这个SQL:

select city ,count(*) as num from staff  where age> 19 group by city having num >= 3;
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  • 执行where子句查找符合年龄大于19的员工数据

  • group by子句对员工数据,根据城市分组。

  • group by子句形成的城市组,运行聚集函数计算每一组的员工数量值;

  • 最后用having子句选出员工数量大于等于3的城市组。

3.4 where + having 区别总结

  • having子句用于分组后筛选,where子句用于条件筛选
  • having一般都是配合group by 和聚合函数一起出现如(count(),sum(),avg(),max(),min())
  • where条件子句中不能使用聚集函数,而having子句就可以。
  • having只能用在group by之后,where执行在group by之前

4. 使用 group by 注意的问题

使用group by 主要有这几点需要注意:

  • group by一定要配合聚合函数一起使用嘛?
  • group by的字段一定要出现在select中嘛
  • group by导致的慢SQL问题

4.1 group by一定要配合聚合函数使用嘛?

group by 就是分组统计的意思,一般情况都是配合聚合函数 如(count(),sum(),avg(),max(),min())一起使用。

  • count() 数量
  • sum() 总和
  • avg() 平均
  • max() 最大值
  • min() 最小值

如果没有配合聚合函数使用可以吗?

我用的是Mysql 5.7 ,是可以的。不会报错,并且返回的是,分组的第一行数据。

比如这个SQL:

select city,id_card,age from staff group by  city;
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查询结果是

深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

大家对比看下,返回的就是每个分组的第一条数据

深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

当然,平时大家使用的时候,group by还是配合聚合函数使用的,除非一些特殊场景,比如你想去重,当然去重用distinct也是可以的。

4.2 group by 后面跟的字段一定要出现在select中嘛。

不一定,比如以下SQL:

select max(age)  from staff group by city;
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执行结果如下:

深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

分组字段city不在select 后面,并不会报错。当然,这个可能跟不同的数据库,不同的版本有关吧。大家使用的时候,可以先验证一下就好。有一句话叫做,纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行

4.3 <span style="font-size: 16px;">group by</span>导致的慢SQL问题

到了最重要的一个注意问题啦,group by使用不当,很容易就会产生慢SQL 问题。因为它既用到临时表,又默认用到排序。有时候还可能用到磁盘临时表

  • 如果执行过程中,会发现内存临时表大小到达了上限(控制这个上限的参数就是tmp_table_size),会把内存临时表转成磁盘临时表
  • 如果数据量很大,很可能这个查询需要的磁盘临时表,就会占用大量的磁盘空间。

这些都是导致慢SQL的x因素,我们一起来探讨优化方案哈。

5. group by的一些优化方案

从哪些方向去优化呢?

  • 方向1: 既然它默认会排序,我们不给它排是不是就行啦。
  • 方向2:既然临时表是影响group by性能的X因素,我们是不是可以不用临时表?

我们一起来想下,执行group by语句为什么需要临时表呢?group by的语义逻辑,就是统计不同的值出现的个数。如果这个这些值一开始就是有序的,我们是不是直接往下扫描统计就好了,就不用临时表来记录并统计结果啦?

  • group by 后面的字段加索引
  • order by null 不用排序
  • 尽量只使用内存临时表
  • 使用SQL_BIG_RESULT

5.1 group by 后面的字段加索引

如何保证group by后面的字段数值一开始就是有序的呢?当然就是加索引啦。

我们回到一下这个SQL

select city ,count(*) as num from staff where age= 19 group by city;
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它的执行计划

深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

如果我们给它加个联合索引idx_age_city(age,city)

alter table staff add index idx_age_city(age,city);
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再去看执行计划,发现既不用排序,也不需要临时表啦。

1深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

加合适的索引是优化group by最简单有效的优化方式。

5.2 order by null 不用排序

并不是所有场景都适合加索引的,如果碰上不适合创建索引的场景,我们如何优化呢?

如果你的需求并不需要对结果集进行排序,可以使用order by null

select city ,count(*) as num from staff group by city order by null
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执行计划如下,已经没有filesort

1深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

5.3 尽量只使用内存临时表

如果group by需要统计的数据不多,我们可以尽量只使用内存临时表;因为如果group by 的过程因为数据放不下,导致用到磁盘临时表的话,是比较耗时的。因此可以适当调大tmp_table_size参数,来避免用到磁盘临时表

5.4 使用SQL_BIG_RESULT优化

如果数据量实在太大怎么办呢?总不能无限调大tmp_table_size吧?但也不能眼睁睁看着数据先放到内存临时表,随着数据插入发现到达上限,再转成磁盘临时表吧?这样就有点不智能啦。

因此,如果预估数据量比较大,我们使用SQL_BIG_RESULT 这个提示直接用磁盘临时表。MySQl优化器发现,磁盘临时表是B+树存储,存储效率不如数组来得高。因此会直接用数组来存

示例SQl如下:

select SQL_BIG_RESULT city ,count(*) as num from staff group by city;
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执行计划的Extra字段可以看到,执行没有再使用临时表,而是只有排序

1深入了解MySql中怎麼用group by? (用法詳解)

执行流程如下:

  • 初始化 sort_buffer,放入city字段;

  • 扫描表staff,依次取出city的值,存入 sort_buffer 中;

  • 扫描完成后,对 sort_buffer的city字段做排序

  • 排序完成后,就得到了一个有序数组。

  • 根据有序数组,统计每个值出现的次数。

6. 一个生产慢SQL如何优化

最近遇到个生产慢SQL,跟group by相关的,给大家看下怎么优化哈。

表结构如下:

CREATE TABLE `staff` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT &#39;主键id&#39;,
  `id_card` varchar(20) NOT NULL COMMENT &#39;身份证号码&#39;,
  `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT &#39;姓名&#39;,
  `status` varchar(64) NOT NULL COMMENT &#39;Y-已激活 I-初始化 D-已删除 R-审核中&#39;,
  `age` int(4) NOT NULL COMMENT &#39;年龄&#39;,
  `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT &#39;城市&#39;,
  `enterprise_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT &#39;企业号&#39;,
  `legal_cert_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT &#39;法人号码&#39;,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=&#39;员工表&#39;;
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查询的SQL是这样的:

select * from t1 where status = #{status} group by #{legal_cert_no}
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我们先不去探讨这个SQL的=是否合理。如果就是这么个SQL,你会怎么优化呢?有想法的小伙伴可以留言讨论哈,也可以加我微信加群探讨。如果你觉得文章那里写得不对,也可以提出来哈,一起进步,加油呀

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