前言
工作过程中,各种业务需求在访问数据库的时候要求有order by排序。有时候不必要的或者不合理的排序操作很可能导致数据库系统崩溃。如何处理好order by排序呢?本文从原理以及优化层面介绍 order by 。
一 MySQL中order by的原理
1 利用索引的有序性获取有序数据
当查询语句的 order BY 条件和查询的执行计划中所利用的 Index 的索引键(或前面几个索引键)完全一致,且索引访问方式为 rang,ref 或者 index 的时候,MySQL 可以利用索引顺序而直接取得已经排好序的数据。这种方式的 order BY 基本上可以说是最优的排序方式了,因为 MySQL 不需要进行实际的排序操作。需要注意的是使用索引排序也有很多限制。这个在后文中中解释。
2 利用内存/磁盘文件排序获取结果
由于没有可以利用的有序索引取得有序的数据,MySQL需要通过相应的排序算法,将取得的数据在sort_buffer_size系统变量所设置大小的排序区进行排序,这个排序区是每个Thread 独享的,所以说可能在同一时刻在 MySQL 中可能存在多个 sort buffer 内存区域。
在MySQL中filesort 的实现算法有两种:
1) 双路排序:是首先根据相应的条件取出相应的排序字段和可以直接定位行数据的行指针信息,然后在sort buffer 中进行排序。
2) 单路排序:是一次性取出满足条件行的所有字段,然后在sort buffer中进行排序。
在 MySQL4.1 版本之前只有第一种排序算法,第二种算法是从MySQL4.1开始的改进算法,主要目的是为了减少第一次算法中需要两次访问表数据的IO操作,将两次变成了一次,但相应也会耗用更多的 sort buffer 空间。典型的以空间换时间的优化方式。当然,MySQL4.1开始的以后所有版本同时也支持第一种算法,MySQL主要通过比较系统参数 max_length_for_sort_data的大小和Query语句所取出的字段类型大小总和来判定需要使用哪一种排序算法。如果max_length_for_sort_data更大,则使用第二种优化后的算法,反之使用第一种算法。所以如果希望 order BY 操作的效率尽可能的高,需要注意max_length_for_sort_data参数的设置。
二 优化order by
当无法避免排序操作时,又该如何来优化呢?很显然,优先选择第一种using index 的排序方式,在第一种方式无法满足的情况下,尽可能让 MySQL 选择使用第二种单路算法来进行排序。这样可以减少大量的随机IO操作,很大幅度地提高排序工作的效率。
1 加大 max_length_for_sort_data 参数的设置
在 MySQL 中,决定使用老式排序算法还是改进版排序算法是通过参数 max_length_for_ sort_data 来决定的。当所有返回字段的最大长度小于这个参数值时,MySQL 就会选择改进后的排序算法,反之,则选择老式的算法。所以,如果有充足的内存让MySQL 存放须要返回的非排序字段,就可以加大这个参数的值来让 MySQL 选择使用改进版的排序算法。
2 去掉不必要的返回字段
当内存不是很充裕时,不能简单地通过强行加大上面的参数来强迫 MySQL 去使用改进版的排序算法,否则可能会造成 MySQL 不得不将数据分成很多段,然后进行排序,这样可能会得不偿失。此时就须要去掉不必要的返回字段,让返回结果长度适应 max_length_for_sort_data 参数的限制。
3 增大 sort_buffer_size 参数设置
这个值如果过小的话,再加上你一次返回的条数过多,那么很可能就会分很多次进行排序,然后最后将每次的排序结果再串联起来,这样就会更慢,增大 sort_buffer_size 并不是为了让 MySQL选择改进版的排序算法,而是为了让MySQL尽量减少在排序过程中对须要排序的数据进行分段,因为分段会造成 MySQL 不得不使用临时表来进行交换排序。
但是这个值不是越大越好:
1 Sort_Buffer_Size 是一个connection级参数,在每个connection第一次需要使用这个buffer的时候,一次性分配设置的内存。
2 Sort_Buffer_Size 并不是越大越好,由于是connection级的参数,过大的设置+高并发可能会耗尽系统内存资源。
3 据说Sort_Buffer_Size 超过2M的时候,就会使用mmap() 而不是 malloc() 来进行内存分配,导致效率降低。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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