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。

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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