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   由于 GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作,而且与 ORDER BY 相比,GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。当然,如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数,那么还需要一些聚合函数的计算。所以,在GROUP BY 的实现过程中,与 ORDER BY 一样也可以利用到索引。

  在 MySQL 中,GROUP BY 的实现同样有多种(三种)方式,其中有两种方式会利用现有的索引信息来完成 GROUP BY,另外一种为完全无法使用索引的场景下使用。下面我们分别针对这三种实现方式做一个分析。

  1.使用松散(Loose)索引扫描实现 GROUP BY

  何谓松散索引扫描实现 GROUP BY 呢?实际上就是当 MySQL 完全利用索引扫描来实现 GROUP BY 的时候,并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果。

  下面我们通过一个示例来描述松散索引扫描实现 GROUP BY,在示例之前我们需要首先调整一下 group_message 表的索引,将 gmt_create 字段添加到 group_id 和 user_id 字段的索引中:

   

 1 sky@localhost : example 08:49:45> create index idx_gid_uid_gc
2
3   -> on group_message(group_id,user_id,gmt_create);
4
5   Query OK, rows affected (0.03 sec)
6
7   Records: 96 Duplicates: 0 Warnings: 0
8
9   sky@localhost : example 09:07:30> drop index idx_group_message_gid_uid
10
11   -> on group_message;
12
13   Query OK, 96 rows affected (0.02 sec)
14
15   Records: 96 Duplicates: 0 Warnings: 0

    
    然后再看如下 Query 的执行计划:

   

 1   sky@localhost : example 09:26:15> EXPLAIN
2
3   -> SELECT user_id,max(gmt_create)
4
5   -> FROM group_message
6
7   -> WHERE group_id 10
8
9   -> GROUP BY group_id,user_id\G
10
11   *************************** 1. row ***************************
12
13   id: 1
14
15   select_type: SIMPLE
16
17   table: group_message
18
19   type: range
20
21   possible_keys: idx_gid_uid_gc
22
23   key: idx_gid_uid_gc
24
25   key_len: 8
26
27   ref: NULL
28
29   rows: 4
30
31   Extra: Using where; Using index for group-by
32
33   1 row in set (0.00 sec)

    
    我们看到在执行计划的 Extra 信息中有信息显示“Using index for group-by”,实际上这就是告诉我们,MySQL Query Optimizer 通过使用松散索引扫描来实现了我们所需要的 GROUP BY 操作。

  下面这张图片描绘了扫描过程的大概实现:

   


    
    要利用到松散索引扫描实现 GROUP BY,需要至少满足以下几个条件:

  ◆GROUP BY 条件字段必须在同一个索引中最前面的连续位置;

  ◆在使用GROUP BY 的同时,只能使用 MAX 和 MIN 这两个聚合函数;

  ◆如果引用到了该索引中 GROUP BY 条件之外的字段条件的时候,必须以常量形式存在;

  为什么松散索引扫描的效率会很高?

  因为在没有WHERE子句,也就是必须经过全索引扫描的时候, 松散索引扫描需要读取的键值数量与分组的组数量一样多,也就是说比实际存在的键值数目要少很多。而在WHERE子句包含范围判断式或者等值表达式的时候, 松散索引扫描查找满足范围条件的每个组的第1个关键字,并且再次读取尽可能最少数量的关键字。

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