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1、由於 GROUP BY上也同檬曾迤行排序操作,而且典 ORDER BY 相比,GROUP BY主要只是多了排序之彳愛(ài)的分操作。常然,如果在分的疇候逮使用了其他的一些聚合函數(shù),那麼逮需要一些聚合函數(shù)的言十算。所以,在GROUP BY 的程中,典ORDER BY 一棣也可以利用到索引。在MySQL中,GROUP BY的同檬有多槿(三槿)方式,其中有麗重方式曾利用現(xiàn) 有的索引信息來(lái)完成 GROUP BY ,另外一槿篇完全瓢法使用索引的埸景下使用。下面我弓 分別金樓寸道三槿現(xiàn)方式做一彳固分析。1 .使用髭散(Loose)索引描描 GROUP BY何mt散索引描描簧琪GROUP BY呢? 除上就是富 M

2、ySQL完全利用索引描描來(lái)IT現(xiàn)GROUP BY 的疇候,It不需要捕描所有滿足僚件的索引維即可完成操作得出結(jié)果。下面我憑通謾一彳固示例來(lái)描述髭散索引描描GROUP BY ,在示例之前我憑需要首先UI 整下 group_message 表的索弓I, > gmt_create 字段添力口至U group_id 和 user_id 字 段的索引中:skylocalhost : example08:49:45> createindexidx_gid_uid_gc- > ongroup_message(group_id,user_id,gmt_create);QueryOK, row

3、saffected(0.03sec)Records: 96 Duplicates: 0 Warnings: 0 skylocalhost : example09:07:30> dropindexidx_group_message_gid_uid- > ongroup_message;QueryOK, 96rowsaffected(0.02sec)Records: 96 Duplicates: 0 Warnings: 0然彳麥再看如下 Query的軌行言十副: skylocalhost : example09:26:15> EXPLAIN-> SELECTuser_id,

4、max(gmt_create)-> FROMgroup_message- > WHEREgroup_id < 10-> GROUPBYgroup_id,user_idG*1.row*id: 1select_type: SIMPLEtable: group_messagetype: rangepossible_keys: idx_gid_uid_gckey: idx_gid_uid_gckey_len: 8ref: NULLrows: 4Extra: Usingwhere; Usingindexforgroup-by1rowinset(0.00sec)我小號(hào)看到在軌行言十

5、副的Extra信息中有信息!示“Using index for group-by”,H除上造就是告我小力MySQL Query Optimizer通謾使用髭散索引描描來(lái)H現(xiàn)了我2號(hào)所需要的GROUP BY 操作。下面道張圈片描了描描謾程的大概iriL要利用到髭散索引描描group by ,需要至少滿足以下黑彳固修件: GROUP BY修件字段必須在同一彳固索引中最前面的速位置; 在使用GROUP BY 的同畤,只能使用 MAX和MIN造麗彳固聚合函數(shù); 如果引用到了索引中GROUP BY修件之外的字段修件的疇候,必須以常量形式存在;篇什麼髭散索引描描的效率曾很高?因篇在沒(méi)有 WHERE子句,也

6、就是必謾全索引描描的疇候,髭散索引描描需要取的維值數(shù)量典分的數(shù)量一檬多,也就是比除存在的維值數(shù)目要少很多。而在WHERE子句包含靶凰判斷式或者等值表逵式的畤候,髭散索引捕描查找滿足靶凰修件的每彳固的第1彳固illl字,加且再次取儒可能最少數(shù)量的illl字。2.使用聚淺(Tight)索引描描 GROUP BY黯奏索引描描汽GROUP BY和髭散索引捕描的IM別主要在於他需要在捕描索引的畤 候,取所有滿足僚件的索引維,然彳麥再根擄取悲的數(shù)擄t來(lái)完成GROUP BY操作得到相鷹結(jié)果。skylocalhost : example08:55:14> EXPLAIN-> SELECTmax(g

7、mt_create)- > FROMgroup_message- > WHEREgroup_id = 2- > GROUPBYuser_idG*1.row*id: 1select_type: SIMPLE table: group_message type: refpossible_keys: idx_group_message_gid_uid,idx_gid_uid_gc key: idx_gid_uid_gckey_len: 4 ref: const rows: 4 Extra: Usingwhere; Usingindex 1rowinset(0.01sec)道疇候的軌

8、彳TtHIU的Extra信息中已幺跖有"Using index for group-by”了,但I(xiàn)t不是MySQL的GROUP BY操作她不是通謾索引完成的,只不謾是需要l&fWWHERE修件所限定的所有索引維信息之彳愛(ài)才能得出結(jié)果。道就是通謾聚淺索引捕描來(lái)GROUP BY 的軌行言十聾倬俞出信息。下面道弓H圃片展示了大概的整彳固軌行謾程:緊蒙索引掃描/ Tight Index ScanSELECT user_kiLma <(gmt_create)FHQM gnoup_messageWHERE grouped = 2GHOLi P BY ur_idA group id

9、- 2;B. group by userJd;C. max(gmt_createi;L all of group_id (=2);2. all of user_id.gmt_create that groGp_idi _ 2;3. return the last gmt create at every duplicate user id;group Jduseiid口deed ind噸旗gjgj在MySQL中,MySQL Query Optimizer首先11r逗擇通謾髭散索引描描來(lái)fRU GROUP BY 操作,富彝現(xiàn)某些情況瓢法滿足髭散索引描描GROUP BY 的要求之彳麥,通謾奏索引描描

10、來(lái)JT現(xiàn)。富 GROUP BY修件字段 她不速或者不是索引 前輟部分的疇候,MySQL Query Optimizer瓢法使用髭散索引描描,置瓢法直接通謾索引完成GROUP BY操作,因篇缺失的索引維信息瓢法得到。但是,如果 Query言吾句中存在一彳固常量值來(lái)引用缺失的索引 維,即可以使用聚淺索引描描完成GROUP BY 操作,因篇常量填充了搜索信昌維字中的差距”,可以形成完整的索引前道些索引前輟可以用於索引查找。而如果需要排序 GROUPBY結(jié)果,It且能別形成索引前輟的搜索信昌維字,MySQL逮可以避免I©外的排序操作,因焉使用有!序的索引的前迤行搜索已按!序檢索到了所有ilt

11、t字。3.使用牖疇表 GROUP BYMySQL在迤行 GROUP BY 操作的疇候要想利用所有,必滿足 GROUP BY 的字段必 須同疇存放於同一彳固索引中,且索引是一彳固有序索引(如 Hash索引就不能滿足要求)。 而且,她不只是如此,是否能別利用索引來(lái)GROUP BY逮典使用的聚合函數(shù)也有 保。前面前重 GROUP BY的方式都是在有可以利用的索引的疇候使用的,富MySQLQuery Optimizer 瓢法找到合逾的索引可以利用的疇候,就不得不先it取需要的數(shù)擄I,然彳麥 通謾牖疇表來(lái)完成 GROUP BY 操作。skylocalhost : example09:02:40>

12、EXPLAIN-> SELECTmax(gmt_create)-> FROMgroup_message-> WHEREgroup_id > 1andgroup_id < 10-> GROUPBYuser_idG*1.row*id: 1select_type: SIMPLE table: group_message type: range |possible_keys: idx_group_message_gid_uid,idx_gid_uid_gc key: idx_gid_uid_gc key_len: 4 ref: NULL rows: 32Extra:

13、 Usingwhere; Usingindex; Usingtemporary; Usingfilesort道次的軌行言十副非常明!的告我憑MySQL通謾索引找到了我憑需要的數(shù)擄t,然彳初建了牖疇表,又迤行了排序操作,it得到我憑需要的 GROUP BY結(jié)果。整彳固軌行謾程大概 如下圈所展示:臨時(shí)表排序分紐/ With Groups Tablewww.ji anz h aoy angxomTemp table.filesortgroupjd I userjd I gmt createn1 -grouped resu_ 一,9roL3W3Go富MySQL Query Optimizer 彝現(xiàn)便H堇通謾索引描描It不能直接得到 之彳

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