일반적으로 order by를 구현하는 방법에는 두 가지가 있는데, 하나는 정렬된 인덱스를 사용하여 자동으로 구현하는 것입니다. 즉, 정렬된 인덱스의 순서를 사용하면 추가 정렬 작업을 수행할 필요가 없습니다. 다른 하나는 결과를 선택한 후 정렬하는 것입니다. 순서 있는 인덱스를 사용하는 것이 물론 가장 빠르지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 아래 테스트를 살펴보겠습니다.
테스트 데이터: 학생 테이블에는 id, sid라는 두 개의 필드가 있으며 id가 기본 키입니다. 총 20W 레코드가 있으며 ID 범위는 1~200000이고 SID 범위도 1~200000입니다.
첫 번째 상황:
order by 필드가 where 조건이나 select 조건에 없습니다.
zhuyuehua.student에서 sid를 선택하세요. 여기서 sid는 ID별로 50000개입니다.
두 번째 사례: #🎜 🎜 #
order by 필드가 where 조건이 아닌 select에 있습니다.
id,sid from zhuyuehua.student, 여기서 sid
세 번째 상황:
필드별 정렬은 where 조건에 있지만 선택에는 없습니다.
zhuyuehua.student에서 sid를 선택하세요. 여기서 sid는
네 번째 상황 :
필드별 정렬은 where 조건에 있지만 선택에는 없습니다. 역순으로 정렬
zhuyuehua.student에서 sid를 선택하세요. 여기서 sid Test 결과:
order by 필드가 where 조건에도 없고 select에도 없습니다. 정렬 작업이 있습니다.
order by field가 where 조건이 아닌 select에 있는 정렬 작업이 있습니다.
order by 필드가 where 조건에 있지만 select에는 정렬 작업이 없습니다.
The field of order by는 where 조건에 있지만 select(역순)에는 없습니다. 정렬 작업이 없습니다.
결론:
where 조건에 order by 필드가 나타나면 정렬 작업 없이 인덱스가 사용됩니다.
그 외의 경우에는 order by가 정렬 작업을 수행하지 않습니다.
분석:
왜 필드별 정렬이 where 조건에 나타날 때만 정렬을 피하기 위해 필드의 인덱스가 사용됩니까?
이것은 데이터베이스가 우리에게 필요한 데이터를 얻는 방법에 관한 것입니다. SQL은 실제로 세 단계로 나눌 수 있습니다.
1. 데이터를 가져옵니다.
2.
3. 처리된 데이터를 반환합니다.
예를 들어, 위의 명령문은 zhuyuehua.student에서 sid를 선택합니다. 여기서 sid
1단계: where 조건에 따라 통계정보는 실행계획을 생성하고 데이터를 획득합니다.
2단계: 얻은 데이터를 정렬합니다.
데이터 처리(order by)를 실행할 때 데이터베이스는 먼저 첫 번째 단계의 실행 계획을 확인하여 order by 필드가 실행 계획에서 인덱스를 사용하는지 확인합니다. 그렇다면 인덱스 순서를 사용하여 정렬된 데이터를 직접 얻을 수 있습니다.
그렇지 않다면 정렬 작업을 하세요.
3단계: 정렬된 데이터를 반환합니다.
또한:
위의 50,000개 데이터 정렬에는 25ms밖에 걸리지 않았습니다. 정렬이 리소스를 많이 차지하지 않는다고 생각할 수도 있습니다. 하지만 위 표의 데이터는 순서대로 정렬되어 있기 때문에 정렬 시간이 덜 걸립니다. 상대적으로 정렬되지 않은 테이블인 경우 정렬 시간이 많이 늘어납니다. 또한, 정렬 작업은 일반적으로 데이터베이스에 대한 CPU 소비의 일종인 메모리에서 수행됩니다. CPU의 성능이 향상되므로 일반적인 수십, 수백 개의 레코드 정렬은 시스템에 큰 영향을 미치지 않습니다. . 하지만 레코드 세트가 100만 개 이상으로 늘어나는 경우 반드시 이를 수행해야 하는지 주의해야 합니다. 대용량 레코드 세트를 정렬하면 CPU 오버헤드가 증가할 뿐만 아니라 메모리 부족으로 인해 하드 디스크 정렬이 발생할 수도 있습니다. 하드 디스크 문제가 발생하면 정렬 시 성능이 급격하게 떨어집니다.
참고: ORACLE 또는 DB2에는 SORT 작업(위에서 언급한 메모리 정렬)을 위한 공간이 있습니다. 예를 들어 ORACLE에서는 다음과 같은 매개변수에 대한 설정이 포함된 UGA(사용자 전역 영역)입니다. SORT_AREA_SIZE. 정렬되는 데이터의 양이 많으면 정렬 오버플로(하드디스크 정렬)가 발생하여 성능이 많이 저하됩니다.
요약:
where 조건에 순서대로 필드가 나타나면 더 정확하게는 정렬하지 않고 인덱스를 사용합니다. 필드가 실행 계획의 인덱스를 사용하는 경우 정렬 작업이 필요하지 않습니다. 이 결론은 order by뿐만 아니라 정렬이 필요한 다른 작업에도 유효합니다. 예를 들어
그룹별, 유니온, 구별 등이 있습니다.
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위 내용은 [SQL 학습] Ordered Index와 Order by의 연결의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

SQL은 구문이 간단하고 기능이 강하고 데이터베이스 시스템에서 널리 사용되기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 테이블을 통해 데이터를 구성하는 데 사용됩니다. 2. 기본 작업에는 데이터 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 3. 조인, 하위 쿼리 및 창 함수와 같은 고급 사용량은 데이터 분석 기능을 향상시킵니다. 4. 일반적인 오류에는 검사 및 최적화를 통해 해결할 수있는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 5. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 선택*피하기, 쿼리 분석, 데이터베이스 정규화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

실제 애플리케이션에서 SQL은 주로 데이터 쿼리 및 분석, 데이터 통합 및보고, 데이터 청소 및 전처리, 고급 사용 및 최적화에 사용되며 복잡한 쿼리를 처리하고 일반적인 오류를 피합니다. 1) 데이터 쿼리 및 분석을 사용하여 가장 많은 판매 제품을 찾을 수 있습니다. 2) 데이터 통합 및보고는 가입 운영을 통해 고객 구매 보고서를 생성합니다. 3) 데이터 청소 및 전처리는 비정상적인 연령 기록을 삭제할 수 있습니다. 4) 고급 사용 및 최적화에는 창 함수 사용 및 인덱스 생성이 포함됩니다. 5) CTE 및 조인은 SQL 주입과 같은 일반적인 오류를 피하기 위해 복잡한 쿼리를 처리하는 데 사용될 수 있습니다.

SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하는 표준 언어이며 MySQL은 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다. SQL은 통합 구문을 제공하며 다양한 데이터베이스에 적합합니다. MySQL은 가볍고 오픈 소스이며 안정적인 성능을 보이지만 빅 데이터 처리에는 병목 현상이 있습니다.

SQL 학습 곡선은 가파르지만 연습과 핵심 개념을 이해함으로써 마스터 할 수 있습니다. 1. 기본 작업에는 선택, 삽입, 업데이트, 삭제가 포함됩니다. 2. 쿼리 실행은 분석, 최적화 및 실행의 세 단계로 나뉩니다. 3. 기본 사용법은 직원 정보 쿼리와 같은 것이며 고급 사용량은 결합 연결 테이블 사용과 같은 것입니다. 4. 일반적인 오류에는 별칭 및 SQL 주입을 사용하지 않는 것이 포함되며,이를 방지하려면 매개 변수화 쿼리가 필요합니다. 5. 필요한 열을 선택하고 코드 가독성을 유지함으로써 성능 최적화가 달성됩니다.

SQL 명령은 MySQL에서 DQL, DDL, DML, DCL 및 TCL의 5 가지 범주로 나뉘어 데이터베이스 데이터를 정의, 운영 및 제어하는 데 사용됩니다. MySQL은 어휘 분석, 구문 분석, 최적화 및 실행을 통해 SQL 명령을 처리하고 인덱스 및 쿼리 최적화기를 사용하여 성능을 향상시킵니다. 사용의 예로는 데이터 쿼리에 대한 선택 및 다중 테이블 작업에 가입하는 것이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함되며 최적화 전략에는 인덱스 사용, 쿼리 최적화 및 올바른 저장 엔진 선택이 포함됩니다.

SQL의 고급 쿼리 기술에는 하위 쿼리, 창 함수, CTE 및 복잡한 조인이 포함되어 복잡한 데이터 분석 요구 사항을 처리 할 수 있습니다. 1) 하위 쿼리는 각 부서에서 급여가 가장 높은 직원을 찾는 데 사용됩니다. 2) 창 함수와 CTE는 직원 급여 성장 동향을 분석하는 데 사용됩니다. 3) 성능 최적화 전략에는 인덱스 최적화, 쿼리 재 작성 및 파티션 테이블 사용이 포함됩니다.

MySQL은 표준 SQL 기능 및 확장을 제공하는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 한계 조항을 작성, 삽입, 업데이트, 삭제 및 확장과 같은 표준 SQL 작업을 지원합니다. 2) Innodb 및 Myisam과 같은 스토리지 엔진을 사용하여 다양한 시나리오에 적합합니다. 3) 사용자는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 저장 프로 시저를 사용하는 것과 같은 고급 기능을 통해 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

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