MySQL的Order by与Group by优化详解!
目录
- 前言
- 核心思想:让索引帮你“排好序”或“分好组”
- Part 1: ORDER BY 优化详解
- 1.1 什么是 Filesort?为什么它慢?
- 1.2 如何避免 Filesort?—— 利用索引的有序性
- 1.3 EXPLAIN 示例 (ORDER BY)
- Part 2: GROUP BY 优化详解
- 2.1 什么是 Using Temporary 和 Using Filesort (for GROUP BY)?
- 2.2 如何避免 Using Temporary 和 Filesort (for GROUP BY)?—— 利用索引的有序性
- 2.3 EXPLAIN 示例 (GROUP BY)
- Part 3: 联合索引,同时优化 WHERE, ORDER BY, GROUP BY
- 总结 📝
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前言
你好呀,数据库优化路上的同行们!🚀 当我们在数据库中查询数据时,除了根据 WHERE
条件筛选记录,经常还需要对结果进行排序 (ORDER BY
) 或分组聚合 (GROUP BY
)。这两个操作看似简单,但一旦数据量上来,它们就可能成为查询的性能瓶颈,导致查询变慢,甚至拖垮整个数据库系统。
为什么 ORDER BY
和 GROUP BY
会慢呢?因为它们通常需要对大量数据进行排序或构建哈希表进行聚合,这个过程可能需要在内存甚至磁盘上进行,消耗大量的 CPU 和 I/O 资源。在 EXPLAIN
的输出中,如果看到 Extra
列出现了 Using filesort
或 Using temporary
,那就要警惕了,这往往是性能问题的信号!🚨
今天,我们就来详细探讨如何通过合理的索引策略,帮助 MySQL 避免这些昂贵的操作,让 ORDER BY
和 GROUP BY
飞起来!✨
核心思想:让索引帮你“排好序”或“分好组”
优化 ORDER BY
和 GROUP BY
的核心思路是一样的:利用索引的有序性。B+tree 索引(MySQL InnoDB 存储引擎的默认索引类型)的一个关键特性就是存储的数据是按照索引列的值有序排列的。如果查询所需的排序或分组顺序恰好与某个索引的顺序一致,MySQL 就可以直接按照索引的顺序读取数据,而无需额外的排序或分组步骤。
Part 1: ORDER BY 优化详解
ORDER BY
子句用于指定结果集的排序方式。如果不能使用索引进行排序,MySQL 就需要执行一个额外的排序步骤,这个过程称为 Filesort。
1.1 什么是 Filesort?为什么它慢?
当 MySQL 无法利用索引来满足 ORDER BY
的需求时,它会将查询结果(或者至少是需要排序的列以及用于回表的主键/行指针)读取出来,然后在内存中进行排序。如果内存不足,就会将数据分块,利用磁盘进行“归并排序”。这个过程就是 Filesort。
EXPLAIN
的 Extra
列显示 Using filesort
,就表示发生了 Filesort。
为什么 Filesort 慢?
- CPU 消耗: 排序本身是一个计算密集型操作。
- 内存消耗: 需要分配内存缓冲区来存储待排序的数据。
- 磁盘 I/O (如果内存不足): 当数据量大到内存装不下时,就会使用临时文件进行排序,产生大量的磁盘读写,这是最慢的情况。
1.2 如何避免 Filesort?—— 利用索引的有序性
避免 Filesort 的最佳方法是创建一个索引,使其列的顺序和排序方向与 ORDER BY
子句的要求一致。
条件:
要让索引能够用于 ORDER BY
,通常需要满足以下条件:
- 索引列顺序:
ORDER BY
子句中的所有列必须是索引中的连续的列,并且是索引的前缀。- 例如,索引
(colA, colB, colC)
可以用于ORDER BY colA
,ORDER BY colA, colB
,ORDER BY colA, colB, colC
。 - 但不能用于
ORDER BY colB
,ORDER BY colA, colC
,ORDER BY colB, colA
。
- 例如,索引
- 排序方向:
ORDER BY
子句中所有列的排序方向(ASC 或 DESC)必须一致,并且与索引的创建方向一致,或者全部与索引创建方向相反。MySQL 可以倒序扫描索引来满足相反方向的排序。- 例如,索引
(colA ASC, colB ASC)
可以用于ORDER BY colA ASC, colB ASC
和ORDER BY colA DESC, colB DESC
。 - 但不能用于
ORDER BY colA ASC, colB DESC
。
- 例如,索引
WHERE
子句与索引的关系: 如果查询有WHERE
子句,并且WHERE
子句使用了索引的前缀列进行等值查询,那么ORDER BY
子句可以使用索引中紧随其后的列进行排序。- 例如,索引
(colA, colB, colC)
。 - 查询
SELECT * FROM table WHERE colA = '...' ORDER BY colB, colC;
可以使用索引进行排序。 - 查询
SELECT * FROM table WHERE colA > '...' ORDER BY colB, colC;
可能无法使用索引排序,因为WHERE
子句在colA
上是范围查询,中断了索引的连续性。 - 查询
SELECT * FROM table WHERE colB = '...' ORDER BY colA;
无法使用索引排序,因为WHERE
子句没有使用索引的前缀。
- 例如,索引
- 排序的列和
WHERE
子句的过滤列不能是相互冲突的范围: 例如WHERE colA = 1 ORDER BY colA
. - 没有
LIMIT
但ORDER BY
列不在WHERE
子句中,或WHERE
是范围查询: 这种情况下,MySQL 可能为了避免全索引扫描而选择 Filesort。但如果有了LIMIT
,MySQL 可能会重新考虑使用索引排序。 ORDER BY RAND()
: 这个是随机排序,索引是无法满足的,必定是 Filesort。避免在生产环境使用ORDER BY RAND()
,可以考虑其他随机获取数据的方法。
1.3 EXPLAIN 示例 (ORDER BY)
假设我们有表 products
:
CREATE TABLE products (product_id INT PRIMARY KEY,category_id INT,price DECIMAL(10, 2),create_time DATETIME
);-- 创建一个联合索引
CREATE INDEX idx_cat_price_time ON products (category_id, price, create_time);-- 可以自己插入一些数据来进行下面的测试!
示例 1: Filesort (排序列不在索引前缀)
EXPLAIN SELECT * FROM products ORDER BY create_time DESC;
EXPLAIN
结果可能显示 type: ALL
(全表扫描) 和 Extra: Using filesort
。因为 create_time
不是索引 idx_cat_price_time
的前缀。
示例 2: 利用索引排序 (符合前缀规则)
EXPLAIN SELECT * FROM products ORDER BY category_id ASC, price ASC;
EXPLAIN
结果可能显示 type: index
(全索引扫描) 或 type: ALL
(如果优化器认为全表扫描更快),但 Extra
中没有 Using filesort
。或者如果同时有 WHERE
子句限制了扫描范围,type
可能是 range
或 ref
,且 Extra
中没有 Using filesort
。
EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE category_id = 10 ORDER BY price ASC, create_time ASC;
EXPLAIN
结果可能显示 type: ref
,并且 Extra
中没有 Using filesort
。因为 WHERE
子句使用了索引前缀 category_id
的等值条件,ORDER BY
子句使用了索引中紧随其后的列 price
和 create_time
。
示例 3: Filesort (排序方向不一致)
EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE category_id = 10 ORDER BY price ASC, create_time DESC;
EXPLAIN
结果很可能显示 type: ref
,但 Extra
中有 Using filesort
。因为 price
是 ASC 排序,而 create_time
是 DESC 排序,与索引定义 (..., price ASC, create_time ASC)
的方向不完全一致(或者完全相反)。
优化建议 (ORDER BY
):
- 分析慢查询中的
ORDER BY
子句。 - 检查是否有合适的索引,其列的顺序和方向能匹配
ORDER BY
的需求。 - 如果
WHERE
和ORDER BY
都很频繁,考虑创建联合索引,将WHERE
条件中用于等值过滤的列放在前面,将ORDER BY
中的列按顺序放在后面。 - 使用
EXPLAIN
验证 Filesort 是否被消除。
Part 2: GROUP BY 优化详解
GROUP BY
子句用于将结果集按照一个或多个列进行分组,通常与聚合函数(如 COUNT()
, SUM()
, AVG()
, MAX()
, MIN()
)一起使用。如果不能利用索引完成分组,MySQL 可能会创建临时表来存储中间结果,或者先排序再分组。
2.1 什么是 Using Temporary 和 Using Filesort (for GROUP BY)?
当 MySQL 无法直接通过索引的有序性来满足 GROUP BY
的需求时,它可能采取以下策略:
- 创建临时表 (Using temporary): MySQL 会创建一个内存或磁盘上的临时表,将需要分组的列和聚合所需的列存入其中。然后遍历所有符合
WHERE
条件的行,将数据插入临时表,并在插入时进行聚合(如果临时表上有主键或唯一索引)或插入后进行聚合。 - 排序后分组 (Using filesort): MySQL 会将结果集按照
GROUP BY
的列进行排序,然后遍历排序后的结果进行分组聚合。这个排序过程也可能导致 Filesort。
EXPLAIN
的 Extra
列显示 Using temporary
或 Using filesort
(有时两者都会出现),就表示 GROUP BY
过程不够优化。
为什么慢?
- 临时表: 创建和维护临时表有开销,尤其是当临时表溢写到磁盘时,会产生大量磁盘 I/O。
- Filesort: 同
ORDER BY
中的 Filesort,消耗 CPU 和 I/O。
2.2 如何避免 Using Temporary 和 Filesort (for GROUP BY)?—— 利用索引的有序性
类似于 ORDER BY
,利用索引的有序性可以帮助 MySQL 直接按分组所需的顺序扫描数据,从而避免临时表和额外的排序。
条件:
要让索引能够用于 GROUP BY
,通常需要满足以下条件:
- 索引列顺序:
GROUP BY
子句中的所有列必须是索引中的连续的列,并且是索引的前缀。- 例如,索引
(colA, colB, colC)
可以用于GROUP BY colA
,GROUP BY colA, colB
,GROUP BY colA, colB, colC
。 - 但不能用于
GROUP BY colB
,GROUP BY colA, colC
,GROUP BY colB, colA
。
- 例如,索引
WHERE
子句与索引的关系: 如果查询有WHERE
子句,并且WHERE
子句使用了索引的前缀列进行等值查询,那么GROUP BY
子句可以使用索引中紧随其后的列进行分组。- 例如,索引
(colA, colB, colC)
。 - 查询
SELECT colA, colB, COUNT(*) FROM table WHERE colA = '...' GROUP BY colA, colB;
可以使用索引进行分组。 - 查询
SELECT colA, colB, COUNT(*) FROM table WHERE colA > '...' GROUP BY colA, colB;
可能无法使用索引分组,原因同ORDER BY
。 - 查询
SELECT colA, colB, COUNT(*) FROM table WHERE colB = '...' GROUP BY colA, colB;
无法使用索引分组,因为WHERE
子句没有使用索引的前缀。
- 例如,索引
GROUP BY
列的顺序很重要: 必须严格按照索引列的顺序进行分组。- 没有
DISTINCT
或MIN/MAX
在非索引列上: 某些复杂的聚合函数组合可能阻止索引用于分组。COUNT(DISTINCT ...)
也经常导致无法使用索引进行分组。
2.3 EXPLAIN 示例 (GROUP BY)
还是使用上面的 products
表和 idx_cat_price_time (category_id, price, create_time)
索引。
示例 4: Using Temporary / Filesort (分组列不在索引前缀)
EXPLAIN SELECT price, COUNT(*) FROM products GROUP BY price;
EXPLAIN
结果可能显示 type: ALL
和 Extra: Using temporary; Using filesort
。因为 price
不是索引 idx_cat_price_time
的前缀。
示例 5: 利用索引分组 (符合前缀规则)
EXPLAIN SELECT category_id, COUNT(*) FROM products GROUP BY category_id;
EXPLAIN
结果可能显示 type: index
(全索引扫描) 或 type: ALL
,但 Extra
中没有 Using temporary
和 Using filesort
。或者如果同时有 WHERE
子句限制了扫描范围,type
可能是 range
或 ref
,且 Extra
中没有 Using temporary
和 Using filesort
。
EXPLAIN SELECT category_id, price, COUNT(*) FROM products WHERE category_id = 10 GROUP BY category_id, price;
EXPLAIN
结果可能显示 type: ref
,并且 Extra
中没有 Using temporary
和 Using filesort
。因为 WHERE
子句使用了索引前缀 category_id
的等值条件,GROUP BY
子句使用了索引中紧随其后的列 category_id
和 price
(尽管 category_id
在 WHERE
里已经限制了,但在 GROUP BY
里再次出现并不影响索引的使用)。
优化建议 (GROUP BY
):
- 分析慢查询中的
GROUP BY
子句。 - 检查是否有合适的索引,其列的顺序能匹配
GROUP BY
的需求。 - 如果
WHERE
和GROUP BY
都很频繁,考虑创建联合索引,将WHERE
条件中用于等值过滤的列放在前面,将GROUP BY
中的列按顺序放在后面。 - 注意
GROUP BY
列的顺序必须和索引前缀严格匹配。 - 对于
COUNT(DISTINCT ...)
或复杂聚合,可能难以用索引优化分组,需要考虑其他方案(如子查询、汇总表等)。 - 使用
EXPLAIN
验证Using temporary
和Using filesort
是否被消除。
Part 3: 联合索引,同时优化 WHERE, ORDER BY, GROUP BY
最理想的情况是,一个联合索引能够同时支持 WHERE
子句过滤、GROUP BY
分组和 ORDER BY
排序。这需要精心设计索引列的顺序。
索引列顺序的考虑优先级(通常):
WHERE
子句中的等值条件列: 放在索引最前面,能最有效地缩小扫描范围。WHERE
子句中的范围条件列: 放在等值条件列后面。范围条件会终止索引后续列用于进一步的索引查找优化,但可能可以用于 ICP。GROUP BY
子句中的列: 放在WHERE
条件列后面,且顺序要和GROUP BY
的顺序一致。ORDER BY
子句中的列: 放在GROUP BY
列后面(如果GROUP BY
和ORDER BY
使用的列不同),且顺序和方向要一致。- 查询中需要返回的列 (用于索引覆盖): 如果可能,将查询中
SELECT
的其他列也加入到索引中,形成覆盖索引,彻底避免回表。这部分列通常放在索引的最后。
示例 6: 一个尝试同时优化 WHERE, GROUP BY, ORDER BY 的联合索引
假设我们有一个查询:
SELECT category_id, price, COUNT(*) as total_count
FROM products
WHERE category_id = 10 AND create_time >= '2023-01-01'
GROUP BY category_id, price
ORDER BY price ASC, category_id ASC; -- 注意这里的ORDER BY顺序
根据上述优先级和规则,我们可以尝试创建索引:
-- category_id 是等值条件,放最前
-- create_time 是范围条件,放 category_id 后面
-- GROUP BY 是 category_id, price,所以 price 放 create_time 后面
-- ORDER BY 是 price ASC, category_id ASC,这与 GROUP BY 的列顺序一致,可以考虑合并
CREATE INDEX idx_optimal ON products (category_id, create_time, price);
执行 EXPLAIN
看看效果:
EXPLAIN SELECT category_id, price, COUNT(*) as total_count
FROM products
WHERE category_id = 10 AND create_time >= '2023-01-01'
GROUP BY category_id, price
ORDER BY price ASC, category_id ASC;
理想情况下,如果优化器认为这个索引合适:
WHERE category_id = 10
利用索引前缀进行等值查找。WHERE create_time >= '2023-01-01'
利用索引的create_time
部分进行范围扫描(可能伴随 ICP)。GROUP BY category_id, price
由于category_id
在WHERE
中已固定,且price
紧随create_time
之后,MySQL 可以利用索引的有序性进行分组。ORDER BY price ASC, category_id ASC
由于GROUP BY
通常会隐含排序,且这里的ORDER BY
列和方向与GROUP BY
以及索引的后续列顺序一致,MySQL 可以直接使用索引的顺序,避免 Filesort。
EXPLAIN
结果中可能显示 type: range
,并且 Extra
中没有 Using temporary
和 Using filesort
。✨
重要的注意事项:
ORDER BY
和GROUP BY
的列和方向必须严格匹配索引的顺序和方向(或完全相反)才能利用索引避免 Filesort/Using temporary。- 在一个查询中,
ORDER BY
和GROUP BY
有时会“争抢”索引的使用。如果一个索引能同时满足两者,MySQL 优化器会选择最有利的方式。 GROUP BY
如果能使用索引,通常也意味着结果是按照GROUP BY
的列排序的,所以如果ORDER BY
的列和方向与GROUP BY
完全一致,ORDER BY
就可以被“优化掉”或者说融入到分组过程中。EXPLAIN
是唯一的真理!任何索引优化猜想都需要通过EXPLAIN
来验证。
总结 📝
优化 ORDER BY
和 GROUP BY
的核心在于让 MySQL 能够利用索引的有序性来完成排序和分组,从而避免代价高昂的 Filesort 和 Using temporary 操作。
ORDER BY
优化: 关注索引列的顺序和排序方向是否与ORDER BY
子句匹配,特别是与WHERE
子句结合时的“最左前缀”规则。目标是消除EXPLAIN
中的Using filesort
。GROUP BY
优化: 关注索引列的顺序是否与GROUP BY
子句匹配,同样要考虑与WHERE
子句的结合。目标是消除EXPLAIN
中的Using temporary
和Using filesort
。- 联合索引: 精心设计的联合索引可以同时优化
WHERE
、GROUP BY
和ORDER BY
。索引列的顺序通常按照等值过滤、范围过滤、分组、排序的优先级来考虑。 EXPLAIN
神器: 永远使用EXPLAIN
来分析查询的执行计划,确认 Filesort 和 Using temporary 是否被避免,并评估索引的使用情况。
数据库优化是一个持续学习和实践的过程。掌握了索引对 ORDER BY
和 GROUP BY
的优化原理,并结合 EXPLAIN
工具进行分析,你就能更有效地提升数据库查询性能!
希望这篇详细的讲解对你有所启发!祝你的数据库查询越来越快!🚀
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JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级、跨语言的数据交换格式,因其简单易读和高效解析而广泛应用于 Web 开发、API 通信和数据存储。在 Java 中,处理 JSON 是许多应用程序的核心需求,尤其是在与 RESTful 服务交互或管理配置文件时。Jackson 是一个功能强大且广受…...
Qt中在子线程中刷新UI的方法
Qt中在子线程中刷新UI的方法 在Qt中UI界面并不是线程安全的,意味着在子线程中不能随意操作UI界面组件(比如按钮、标签)等,如果强行操作这些组件有可能会导致程序崩溃。那么在Qt中如何在子线程中刷新UI控件呢? 两种方…...
封装 RabbitMQ 消息代理交互的功能
封装了与 RabbitMQ 消息代理交互的功能,包括发送和接收消息,以及管理连接和通道。 主要组件 依赖项: 代码使用了多个命名空间,包括 Microsoft.Extensions.Configuration(用于配置管理)、RabbitMQ.Client&a…...
关于ffmpeg的简介和使用总结
主要参考: 全网最全FFmpeg教程,从新手到高手的蜕变指南 - 知乎 (zhihu.com) FFmpeg入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了。-CSDN博客 FFmpeg教程(超级详细版) - 个人文章 - S…...
计算机图形学编程(使用OpenGL和C++)(第2版)学习笔记 08.阴影
阴影 没有阴影的渲染效果如下,看起来不真实: 有阴影的渲染效果如下,看起来真实: 显示阴影有两种方式,一种是原书中的方式,另一种是采用光线追踪技术,该技术可以参考ShaderToy学习笔记 08.阴…...
[面试]SoC验证工程师面试常见问题(七)低速接口篇
SoC验证工程师面试常见问题(七)低速接口篇 摘要:低速接口是嵌入式系统和 SoC (System on Chip) 中常用的通信接口,主要用于设备间的短距离、低带宽数据传输。相比高速接口(如 PCIe、USB 3.0),低速接口的传输速率较低(通常在 kbps 到几 Mbps 范围),但具有简单…...
算法训练营第十三天|226.翻转二叉树、101. 对称二叉树、 104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度
递归 递归三部曲: 1.确定参数和返回值2.确定终止条件3.确定单层逻辑 226.翻转二叉树 题目 思路与解法 第一想法: 递归,对每个结点进行反转 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val0, le…...
电子电器架构 --- 车载网关的设计
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 钝感力的“钝”,不是木讷、迟钝,而是直面困境的韧劲和耐力,是面对外界…...
`C_PiperInterface` 类接口功能列表
C_PiperInterface 类接口功能列表 C_PiperInterface 提供了全面的接口,用于控制 Piper 机械臂的运动、查询状态、设置参数以及管理 SDK 限制。 官仓链接 以下是 C_PiperInterface 类中所有接口的功能总结: 1. 初始化与连接相关接口 __new__: 实现单例…...
D. Apple Tree Traversing 【Codeforces Round 1023 (Div. 2)】
D. Apple Tree Traversing 题目大意 有一个包含 n n n 个节点的苹果树,初始时每个节点上有一个苹果。你有一张纸,初始时纸上没有任何内容。 你需要通过以下操作遍历苹果树,直到所有苹果都被移除: • 选择一个苹果路径 ( u , v…...
Docker镜像搬运工:save与load命令的实战指南
在日常的容器化开发中,镜像的搬运和部署是每个开发者必须掌握的技能。今天我们将深入探讨Docker的"save"和"load"这对黄金搭档,揭秘它们在镜像管理中的妙用。 一、基础认知:镜像的打包与解包 docker save 和 docker loa…...
查看Electron 应用的调试端口
以下是一些可以知道已发布第三方 Electron 应用调试端口的方法: * **通过命令行参数查看** : * 如果该 Electron 应用在启动时添加了类似 --remote-debugging-portxxxx 或 --inspectxxxx 的参数,那么其调试端口就是该参数指定的端口号。比…...