MYSQL优化-之GROUP BY

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在web应用中,提倡sql简单,避免复杂度。所以在我们公司的应用中看不到jon,子查询等语句的存在,所以间接GROUP BY 与 索引的使用占据大多数,其实很多技巧,别人都是总结过的,仔细分析,仔细学习别人的经验才是正道.而不可浮躁,凭经验主义.

满足GROUP BY子句的最一般的方法是扫描整个表并创建一个新的临时表，表中每个组的所有行应为连续的，然后使用该临时表来找到组并应用累积函数(如 果有)。(用通俗的语言就是，建立一个临时表。然后利用mysql内部算法。算出来结果)

在某些情况中，MySQL能够做得更好，通过索引访问而不用创建临时表。 （其实就是因为临时表的东西，我们才应该优化。）

一般GROUP BY 优化分为2种优化方式：

1。松散索引扫描

2,。紧凑索引扫描

何为松散索引扫描：

其实就是:

通过该访问方法，MySQL使用某些关键字排序的索引类型的 属性。该属性允许使用 索引中的查找组而不需要考虑满足所有WHERE条件的索引中的所有关键字。既然该访问方法只考虑索引中的关键字的一小 部分，它被称为松散索引列表。(官方语言就是精辟)

例如：

explain select TeamID from competeinfo where TeamID >10 group by TeamID

这里的explain 代表查看索引应用情况。我简单介绍一下.

id->SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号。

select_type -> SELECT类型， SIMPLE代表比较简单的查询。（还包括union,primary等，具体去查下手册）

table 代表所引用的表。

type->联接类型 。可以说索引应用状况。这里range只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行 。大多数我们将对索引用到 > < 等之类的符号。（还包括其他的联接类型,all代表扫描整个表。至于其他关键字。还查手册吧）

possible_keys->MySQL能使用哪个索引在该表中找到行(这里不是真正应用到)

key ->MYSQL实际应用到的索引。

key_len->索引长度

ref使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。

rows-》影响多少行

Extra-》一些索引应用状况信息。这里的Using index for group-by 表示松散索引。

如果这里出现useing tempoary useingfilesort。这个是比较严重的。这证明你的索引，没有用用到。解决方式：改索引吧。

言归正传。这里select TeamID from competeinfo where TeamID >10 group by TeamID。就是通过TeamID 来查找组。完成group by .这个也是一种方式。

但是大家注意。查询字段必须和后面GROUP BY 一致.

第二种优化方式，也是最常用的。紧凑索引扫描。

何为紧凑索引扫描:索引扫描或一个范围索引扫描，取决于查询条件。

其实啊就是联合索引的应用。

explain select TeamID from competeinfo where TeamID >10 and CompeteID > 100020 group by CompeteID

这个表建立了。 CompeteID， TeamID的联合索引。

大家已经看到了。这里我们会发现。可能应用索引有2个。实际应用到索引名为CompeteID.返回应用信息也是Using where; Using index。应用到索引。

下面我说下：哪些情况应用不到。

1. 对不同的索引键做 GROUP BY

SELECT * FROM a1 group by key1, key2;

2. 在非连续的索引键部分上做 group by

SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant group by key_part2;

非连续索引：上面的索引CompeteID。他是由CompeteID， TeamID建立联合索引。

explain select TeamID from competeinfo where TeamID >10 and CompeteID > 100020 group by TeamID

这样的话。

大家看见了。EXTRA的信息。这样的话group by 没用应用索引。影响效率。

所以一定注意到。GROUP BY 顺序.问题.

1. 用于搜索记录的索引键和做 GROUP BY 的不是同一个：

其实意思是。Where 条件和GROUP BY 字段得是一个索引里面的。

这个就不举例了。

我相信通过这篇文章大家也了解了GROUP BY 的索引应用了吧！

其实我们多尝试，多分析下就可以了。

如有有疑问，请大家多多指出，我将会修正。

MYSQL优化-之GROUP BY

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原文地址：http://www.cnblogs.com/huaerr/p/7843825.html