当前位置: 首页 > news >正文

mysql desc limit_MySql sql优化之order by desc/asc limit M

Order by desc/asc limit M是我在mysql sql优化中经常遇到的一种场景,其优化原理也非常的简单,就是利用索引的有序性,优化器沿着索引的顺序扫描,在扫描到符合条件的M行数据后,停止扫描;看起来非常的简单,但是我经常看到很多性能较差的sql没有利用这个优化规律,下面将结合一些实际的案例来分析说明:

案例一:

一条sql执行非常的慢,执行时间为:

root@test 02:00:44

SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME>now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12;

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+-------------------

Data1.....................................................................................................

Data2.....................................................................................................

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+-------------------

12 ROWS IN SET (0.49 sec)

执行计划如下:

root@test_db01:53:23

EXPLAIN SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now()

ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12;

+----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+-----

| id | select_type | TABLE | TYPE | possible_keys | KEY | key_len | REF | ROWS | Extra |

+----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+-----

| 1 | SIMPLE | test_order_desc | range | ind_hot_endtime | ind_hot_endtime | 9 | NULL | 113549 | USING WHERE; USING filesort |

+----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+-----

Ind_hot_endtime索引为:

root@test_db01:52:45:SHOW INDEX FROM test_order_desc;

Ind_hot_endtime(end_time,count_num)

在注意到sql中满足过滤条件end_time>now()的有113549行,在加上剩余的条件中含有order by,这样会造成排序的结果集非常的大,执行非常的耗费资源;于是分析sql,在sql中包括了order by desc limit这样的排序条件后,新增适当的索引满足排序的条件,同时由于有limit的限制结果集,当扫描到满足条件的行数后退出查询,那么我们来看看优化效果:

添加索引:

root@test 02:01:06:ALTER TABLE test_order_desc ADD INDEX ind_gmt_create(gmt_create,count_num);

Query OK, 211945 ROWS affected (6.71 sec)

Records: 211945 Duplicates: 0 Warnings: 0

再次执行sql,观察其执行时间:

root@test 02:01:35:

SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12;

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+

col2...................................................................................

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+

Data1..................................................................................

Data2..................................................................................

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+

12 ROWS IN SET (0.00 sec)

可以看到执行时间已经降到了毫秒以下,查看其执行计划:

root@test 02:01:42:

EXPLAIN SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12;

+----+-------------+----------+-------+-----------------+----------------+---------+------+------+-------------+

| id | select_type | TABLE | TYPE | possible_keys | KEY | key_len | REF | ROWS | Extra |

+----+-------------+----------+-------+-----------------+----------------+---------+------+------+--------

| 1 | SIMPLE | test_order_desc | INDEX | ind_hot_endtime | ind_gmt_create | 14 | NULL | 48 | USING WHERE |

可以看到优化器已经选择了ind_gmt_create索引扫描,这样的话就避免了对结果集进行排序的过程,同时优化器预估扫描14行数据就会得到满足查询条件的数据(END_TIME > now()),执行计划非常的理想。

案例二:

root@127.0.0.1 : test_db 16:05:15:

EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;

explan.jpg

B表的idx_uid_stat_inid的索引列包括了(user_id,status,instance_no):

index.jpg

我们从执行计划上分析来看,表的连接顺序为:b—>r_a—>a—>k,可以看到执行计划的第一行中需要扫描49212行的数据,同时由于status采用的是in的方式,instance_no即使在索引中也用不上,这样就导致了排序使用到了临时表,这也是导致sql执行慢的原因。我们看到sql中的最后一个排序为order by  b.instance_no asc limit 37300,50,这里我们好像可以看到优化的曙光,调整数据库的索引以满足B表的排序需求:

root@127.0.0.1 : test_db 16:05:04 ALTER TABLE instance ADD INDEX ind_user_id(user_id,instance_no);

Query OK, 0 ROWS affected (0.56 sec)

调整索引后查看执行计划:

root@127.0.0.1 : test_db 16:09:42

EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;

explan2.jpg

我们加上force index强制走我们新加的索引:

root@127.0.0.1 : test_db 16:10:24

EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b force INDEX (ind_user_id) LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;

explan3.jpg

可以看到在加上提示符后,使用到了我们新加的索引,扫描的行数为54580行,执行时间:

root@127.0.0.1 : test_db 16:10:30

SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b force INDEX (ind_user_id) LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;

(0.49 sec)

原始的执行时间:

root@127.0.0.1 : test_db 16:10:51:

SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;

(1.28 sec)

总结:

Order by desc/asc limit的优化技术有时候在你无法建立很好索引的时候,往往会得到意想不到的优化效果,但有时候有一定的局限性,优化器可能不会按照你既定的索引路径扫描,优化器需要考虑到查询列的过滤性以及limit的长度,当查询列的选择性非常高的时候,使用sort的成本是不高的,当查询列的选择性很低的时候,那么使用order by +limit的技术是很有效的。

觉得文章有用?立即:

和朋友一起 共学习 共进步!

猜您喜欢

相关文章:

  • mysql mycat java_mysql读写分离实现 jdk+mycat环境部署
  • rocketmq技术内幕:rocketmq架构设计与实现原理_这份553页的RocketMQ神仙手册在Github上了标星70.5k+实在太香了...
  • mysql中为什么删除一个表中的主键约束后该字段不能为空_MySQL数据表的操作
  • 获取textbox控件中输入值_Android 开发(一):Toast弹窗与获取控件的值
  • 深度学习异常检测_深度学习用来做日志异常检测
  • python图片分析中央气象台降水_python 画降水量色斑图问题
  • 圆锥形怎么画_如何画圆锥体的展开图?
  • matlab内部迭代函数_MATLAB:向量化编程提升值函数迭代(Value Function Iteration)的速度...
  • shell判断某个字符串是不是以数字开头_面试中的shell部分看着就对了
  • mysql简单命令行_MySQL命令行的简单操作
  • python混淆加密ios代码_Python中的AES加密与iOS不同
  • python的隐藏功能分享_分享6个隐藏的python功能
  • python解码函数_解码函数尝试编码Python
  • yii mysql数据库操作_Yii2 常用数据库操作
  • mysql里面date命令_[转]linux之date命令MYSQL用户管理
  • python3.6+scrapy+mysql 爬虫实战
  • 自己简单写的 事件订阅机制
  • 【译】理解JavaScript:new 关键字
  • AWS实战 - 利用IAM对S3做访问控制
  • Brief introduction of how to 'Call, Apply and Bind'
  • DOM的那些事
  • es6--symbol
  • MYSQL 的 IF 函数
  • PHP CLI应用的调试原理
  • React-Native - 收藏集 - 掘金
  • Vim 折腾记
  • 第三十一到第三十三天:我是精明的小卖家(一)
  • 第十八天-企业应用架构模式-基本模式
  • 基于组件的设计工作流与界面抽象
  • 极限编程 (Extreme Programming) - 发布计划 (Release Planning)
  • 漫谈开发设计中的一些“原则”及“设计哲学”
  • 浅谈web中前端模板引擎的使用
  • 如何抓住下一波零售风口?看RPA玩转零售自动化
  • 因为阿里,他们成了“杭漂”
  • 用 Swift 编写面向协议的视图
  • Java数据解析之JSON
  • 如何用纯 CSS 创作一个货车 loader
  • ​LeetCode解法汇总2182. 构造限制重复的字符串
  • #100天计划# 2013年9月29日
  • #WEB前端(HTML属性)
  • (13)[Xamarin.Android] 不同分辨率下的图片使用概论
  • (接口自动化)Python3操作MySQL数据库
  • (十三)Maven插件解析运行机制
  • (一)SpringBoot3---尚硅谷总结
  • (轉)JSON.stringify 语法实例讲解
  • .NET Framework .NET Core与 .NET 的区别
  • .net redis定时_一场由fork引发的超时,让我们重新探讨了Redis的抖动问题
  • .NET Standard 的管理策略
  • .net 使用$.ajax实现从前台调用后台方法(包含静态方法和非静态方法调用)
  • .NET设计模式(8):适配器模式(Adapter Pattern)
  • /bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory
  • @取消转义
  • [ai笔记4] 将AI工具场景化,应用于生活和工作
  • [Asp.net mvc]国际化
  • [C#] 如何调用Python脚本程序