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MYSQL如何优化group by

发布时间:2022-01-05 17:17:24 来源:亿速云 阅读:1009 作者:小新 栏目:大数据

这篇文章主要为大家展示了“MYSQL如何优化group by”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“MYSQL如何优化group by”这篇文章吧。

MYSQL如何优化group by

一般来都有这样一个说法,MYSQL 表的数据超过500万行就不行了,而在这个说法之后就是MYSQL 的group by 的性能奇差无比。

如果要用一句话来说,你把MYSQL 当其他数据库用了(PG, SQL SERVER ,ORACLE),所招致的结果。

MYSQL如何优化group by

select last_name,count(*) from employees where hire_date between '1990-01-01' and '2000-01-01' group by last_name limit 10;

上面是一个查询语句

下面是有索引,没索引,不同索引的查询时间

三种情况,最后将索引落在分组字段的情况下,查询的时间是最短的。

MYSQL如何优化group by

MYSQL如何优化group by

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因为group by实际上执行相同的排序操作,所以group by基本上只是排序后的分组操作,这样,我们就可以一组一组地扫描数据,并动态地执行组。所以在有where 后的条件的索引和GROUP BY 的字段的索引,这样的情况大概率的可能性选择的是分组的索引来进行相关的查询。

当然我们也可以通过,一些参数来强制系统查询的预期结果,例如 SQL_SMALL_RESULT , SQL_BIG_RESULT , SQL_BUFFER_RESULT

MYSQL如何优化group by我们可以看到三种强制的预期,

1 我们的group by 或 distinct 操作的数据结果集是比较大的,则使用big_result,MYSQL会在磁盘创建临时表,并且很可能走全表扫描的方式

2 如果我们的预设的结果集比较小,则结果集会在内存中进行存储,大家可以看到连香港的 file sort 都不在存在

3 如果希望更快的解锁查询的表,可以选择buffer_result, 将尽快的将表解锁并且将结果存储在本地机,而不是 直接 send data

下面我们来看一个稍微复杂的查询

select d.dept_no,count(s.salary) as count_salary from employees as e 

    -> left join salaries as s on e.emp_no = s.emp_no 

    -> left join dept_emp as d on d.emp_no = e.emp_no

    -> where e.gender = 'M'

    -> group by d.dept_no;

查询的主要目的查询是男性的每个部门的总的工资消耗

MYSQL如何优化group by

可以看到基本上查询在不到6秒的时间,如何优化这样的查询在MYSQL中。

首先查询的时间过长是一个问题,有的时候我们的想法一般是怎么让这个语句更快的出结果,而加各种的索引,而实际中语句的优化的另一种想法是怎么能让锁表的时间更短,看上去这两者不矛盾,但实际当然其实可能是两种截然不同的思路。

例如上面的语句我这样操作,首先获得所有的部门分组信息的dept_no

MYSQL如何优化group by

将其保存在程序的缓存中,然后

MYSQL如何优化group by

通过下面的语句将每个部门的工资总和获取后,在进行累加的计算(这使用程序来做不是一件困难的事情),最后获得总体的和上面语句一样的结果,而经过实际的操作,整体的查询九个部门的工资最长的不过0.34秒,最短的仅仅0.02秒。整体的查询9次累加的耗时都不超过1 秒。

select d.dept_no,count(s.salary) as count_salary from employees as e  left join salaries as s on e.emp_no = s.emp_no  left join dept_emp as d on d.emp_no = e.emp_no where e.gender = 'M' and d.dept_no = 'd009';

MYSQL如何优化group by

通过这样的查询方法,总比死在怎么整体优化一条SQL 要好的多,语句优化,一定要灵活,不要一根筋。当然遇到类似的情况也要分析,如果遇到GROUP BY 就用这样的方法,其实还是一根筋。

以上是“MYSQL如何优化group by”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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