尽管 ORDER BY 不是和索引的顺序准确匹配,索引还是可以被用到,只要不用的索引部分和所有的额外的 ORDER BY 字段在 WHERE 子句中都被包括了。
使用索引的MySQL Order By
下列的几个查询都会使用索引来解决 ORDER BY 或
GROUP BY 部分:
SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1,key_part2,... ; SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=constant ORDER BY key_part2; SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=constant GROUP BY key_part2; SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC; SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC;
不使用索引的MySQL Order By
在另一些情况下,MySQL无法使用索引来满足 ORDER
BY,尽管它会使用索引来找到记录来匹配 WHERE 子句。这些情况如下:
* 对不同的索引键做 ORDER BY :
SELECT * FROM
t1 ORDER BY key1, key2;
* 在非连续的索引键部分上做 ORDER BY:
SELECT * FROM t1 WHERE
key2=constant ORDER BY key_part2;
* 同时使用了 ASC 和 DESC:
SELECT * FROM t1
ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC;
* 用于搜索记录的索引键和做 ORDER BY 的不是同一个:
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1;
*
有很多表一起做连接,而且读取的记录中在 ORDER BY 中的字段都不全是来自第一个非常数的表中(也就是说,在 EXPLAIN
分析的结果中的第一个表的连接类型不是 const)。
* 使用了不同的 ORDER BY 和 GROUP BY 表达式。
*
表索引中的记录不是按序存储。例如,HASH 和 HEAP 表就是这样。
通过执行 EXPLAIN SELECT ... ORDER
BY,就知道MySQL是否在查询中使用了索引。如果 Extra 字段的值是 Using filesort,则说明MySQL无法使用索引。详情请看"7.2.1
EXPLAIN Syntax (Get Information About a SELECT)"。当必须对结果进行排序时,MySQL 4.1以前 它使用了以下
filesort 算法:
1. 根据索引键读取记录,或者扫描数据表。那些无法匹配 WHERE 分句的记录都会被略过。 2. 在缓冲中每条记录都用一个‘对'存储了2个值(索引键及记录指针)。缓冲的大小依据系统变量 sort_buffer_size 的值而定。 3. 当缓冲慢了时,就运行 qsort(快速排序)并将结果存储在临时文件中。将存储的块指针保存起来(如果所有的‘对'值都能保存在缓冲中,就无需创建临时文件了)。 4. 执行上面的操作,直到所有的记录都读取出来了。 5. 做一次多重合并,将多达 MERGEBUFF(7)个区域的块保存在另一个临时文件中。重复这个操作,直到所有在第一个文件的块都放到第二个文件了。 6. 重复以上操作,直到剩余的块数量小于 MERGEBUFF2 (15)。 7. 在最后一次多重合并时,只有记录的指针(排序索引键的最后部分)写到结果文件中去。 8. 通过读取结果文件中的记录指针来按序读取记录。想要优化这个操作,MySQL将记录指针读取放到一个大的块里,并且使用它来按序读取记录,将记录放到缓冲中。 缓冲的大小由系统变量 read_rnd_buffer_size 的值而定。这个步骤的代码在源文件 `sql/records.cc' 中。
这个逼近算法的一个问题是,数据库读取了2次记录:一次是估算 WHERE
分句时,第二次是排序时。尽管第一次都成功读取记录了(例如,做了一次全表扫描),第二次是随机的读取(索引键已经排好序了,但是记录并没有)。在MySQL 4.1
及更新版本中,filesort 优化算法用于记录中不只包括索引键值和记录的位置,还包括查询中要求的字段。这么做避免了需要2次读取记录。改进的 filesort
算法做法大致如下:
1. 跟以前一样,读取匹配 WHERE 分句的记录。
2.
相对于每个记录,都记录了一个对应的;‘元组'信息信息,包括索引键值、记录位置、以及查询中所需要的所有字段。
3. 根据索引键对‘元组'信息进行排序。
4. 按序读取记录,不过是从已经排序过的‘元组'列表中读取记录,而非从数据表中再读取一次。
使用改进后的 filesort
算法相比原来的,‘元组'比‘对'需要占用更长的空间,它们很少正好适合放在排序缓冲中(缓冲的大小是由 sort_buffer_size
的值决定的)。因此,这就可能需要有更多的I/O操作,导致改进的算法更慢。为了避免使之变慢,这种优化方法只用于排序‘元组'中额外的字段的大小总和超过系统变量
max_length_for_sort_data 的情况(这个变量的值设置太高的一个表象就是高磁盘负载低CPU负载)。想要提高 ORDER BY
的速度,首先要看MySQL能否使用索引而非额外的排序过程。如果不能使用索引,可以试着遵循以下策略:
* 增加 sort_buffer_size 的值。
* 增加 read_rnd_buffer_size 的值。
* 修改 tmpdir,让它指向一个有很多剩余空间的专用文件系统。
如果使用MySQL 4.1或更新,这个选项允许有多个路径用循环的格式。各个路径之间在 Unix 上用冒号(':')分隔开来,在
Windows,NetWare以及OS/2
上用分号(';')。可以利用这个特性将负载平均分摊给几个目录。注意:这些路径必须是分布在不同物理磁盘上的目录,而非在同一个物理磁盘上的不同目录。

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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