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MySQL中的倒序索引,排序算法

作者: MySQL数据库  发布:2020-01-04

 

简介

正文主要介绍当在MySQL中实施order by时,MySQL使用的排序算法。当在select语句中行使order by语句时,MySQL首先会利用索引来防止实行排序算法;在不能接收索引的图景下,大概应用 立刻排序归拢排序堆排序进行排序。
本文江苏中国广播集团大地点都以翻译的MySQL官网,德文好的同桌可径直查看原来的文章

在mysql中limit能够兑现快速分页,然而要是数额到了几百万时我们的limit必得优化技术有效的合理性的贯彻分页了,不然只怕卡死你的服务器哦。

译者注:
MySQL 8.0事情未发生前,不管是否钦点索引建的排序格局,都会忽略创设索引时候钦点的排序方式(语法上不会报错),最终都会创立为ASC格局的目录,
在实行查询的时候,只设有forwarded(正向)方式对索引进行扫描。
关孙铎向索引和反向索引,逻辑上超级轻便驾驭,这里有三个相关的定义:
正向索引可能反向(倒序)索引,两个都是在构建B树索引时候的连锁字段排序格局,是B索引树的逻辑存款和储蓄格局
正向扫描(forward)和反向扫描( Backward index scan;)是实行查询的进度中对B树索引的围观形式,是数码实行陈设时候的豆蔻梢头种索引围观情势
至张永琛向扫描或许反向扫描不是不管三七八十风流倜傥的,受sql语句中(正/反向)排序格局以至(正/反向)索引的震慑
事情发生前在sqlserver中归纳写过好几近乎的事物,

目录排序

在好几情状下,MySQL可以动用索引来满意O中华VDER BY子句,进而无需举行额外的排序。
尽管OHavalDER BY与索引不完全相称,索引也得以运用,只要索引的富有未接收一些和具备额外的OEscortDER BY列都以WHERE子句中的常量。 以下查询利用索引来深入分析O福特ExplorerDE陆风X8 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
  ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC;

SELECT * FROM t1
  WHERE key_part1 = 1
  ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC;

SELECT * FROM t1
  WHERE key_part1 > constant
  ORDER BY key_part1 ASC;

SELECT * FROM t1
  WHERE key_part1 < constant
  ORDER BY key_part1 DESC;

SELECT * FROM t1
  WHERE key_part1 = constant1 AND key_part2 > constant2
  ORDER BY key_part2;

在有个别景况下,MySQL无法动用索引来深入剖判O中华VDER BY,尽管它依旧能够使用索引来查找与WHERE子句匹配的行。 举例:

  • 本着查询对两样索引使用O福睿斯DER BY(注意:此处的key1和key2是多个完全两样的目录,分歧对待上文的率先个例子):

SELECT * FROM t1 ORDER BY key1, key2;

  • 查询在目录的非连续部分行使OWranglerDE兰德冠道 BY:

SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key_part1, key_part3;

  • 询问混合使用ASC和DESC:

SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC;

  • 用来获取行的目录与OEvoqueDER BY中行使的目录分歧(where查询已经打破超过key1所能做的):

SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1;

  • 询问利用O安德拉DE昂科雷 BY索引列名称以外的术语的表明式(举例sum等卡塔尔:

SELECT * FROM t1 ORDER BY ABS(key);
SELECT * FROM t1 ORDER BY -key;

  • 询问连接了好些个表,O奥迪Q5DER BY中的列不是成套源于用于检索行的第三个可怜数表。 (那是EXPLAIN输出中从不const连接类型的首先个表。)
  • 询问利用了差别的O奥迪Q5DE大切诺基 BY和GROUP BY说明式。
  • 目录不按顺序存储行。 比如,对于MEMOOdysseyY表中的HASH索引。

排序索引的可用性恐怕会碰着列别称的影响。 借使列t1.a被索引。 在这里语句中,采取列表中列的名目为a。 它指的是t1.a,与O君越DER BY中的a的援用相通,因而得以使用t1.a上的目录:

SELECT a FROM t1 ORDER BY a;

在那语句中,接纳列表中列的名号也是a,但它是小名。 它指的是ABS(a),和在OCRUISERDEENVISION BY中引用a同样,所以t1.a上的目录不可能采纳:

SELECT ABS(a) AS a FROM t1 ORDER BY a;

在以下语句中,OMuranoDE昂Cora BY援引的称呼不是选项列表中列的称谓。 但是t1中有二个列命名叫a,所以OQashqaiDESportage BY指的是t1.a,能够使用t1.a上的目录。 (当然,结果的排序依次只怕与ABS(a)的顺序完全不一致。)

SELECT ABS(a) AS b FROM t1 ORDER BY a;

暗许处境下,如若在询问中钦命了OENCOREDERAV4 BY col1,col2,...,MySQL会排序全部GROUP BY col1,col2,...查询。
假若查询包罗GROUP BY,不过你愿意制止排序结果的支出,则足以经过点名O凯雷德DER BY NULL来幸免排序。举例:

INSERT INTO foo
SELECT a, COUNT(*) FROM bar GROUP BY a ORDER BY NULL;

优化器照旧能够筛选使用排序来贯彻分组操作。 O本田CR-VDEPAJERO BY NULL制止对结果开展排序,并不是通过对操作进行分组来规定结果。

注意:
暗许意况下,GROUP BY隐式排序(即在还没ASC或DESC提醒符之处下),但是依据隐式GROUP BY排序已被弃用。 要发出给定的排序依次,请对GROUP BY列使用显式ASC或DESC提醒符,或提供O兰德ENVISIONDEMurano BY子句。 GROUP BY排序是八个MySQL扩大,或者会在现在的本子中退换; 举例,为了使优化器以其以为最实用的办法对分组举办排序并防止排序开销。

当三个表数占有几百万的数据时,分页的时候成了难题
如 select * from table limit 0,10 那些没反常 当 limit 二零零三00,10 的时候数据读取就非常的慢,能够根据一下办法化解

全部上看,抛开正向索引和倒序索引,在围观扫描的历程中,正向索引围观的在品质上,稍微优于反向索引围观。
可是,即就是反向索引围观,也是优化器依据实际查询进行优化的结果,并非一个不佳的选用。

排序算法

当order by无法使用索引实行排序时,将应用排序算法实行排序:

  1. 若排序内容能全体归入内部存款和储蓄器,则仅在内部存款和储蓄器中应用登时排序
  2. 若排序内容不可能一切归入内部存款和储蓄器,则分批次将排好序的剧情放入文件,然后将八个公文实行归拢列排在一条线序
    3.若排序中蕴藏limit语句,则利用堆排序优化排序进程

注意:
MySQL是在5.6后引进堆排序来优化limit子句,但堆排序是非稳固的(对于雷同的key值,无法保险排序后与排序前之处风姿浪漫致卡塔尔国,所以产生分页重复的光景。为了制止这几个难题,我们得以在排序中加多唯风华正茂值,比方主键id,那样由于id是唯风流浪漫的,确定保证参与排序的key值不相像。
例:SELECT * FROM ratings ORDER BY category, id LIMIT 5;

最近几年二个网址的服务器争论被人刷死,招致mysql数据库十分发生too many open connections

 

原来文本排序算法

  1. 依照键或表扫描读取全体行。跳过不合乎WHERE子句的行。
  2. 对此每生龙活虎行,在排序缓冲区中蕴藏由少年老成对值(排序键值和行ID)组成的元组。
  3. 比方持有对都合乎排序缓冲区,则不会创立有时文件。不然,当排序缓冲区变满时,在内部存款和储蓄器中运作快速排序并将其写入有的时候文件。保存指向排序块的指针。
  4. 重复上述手续,直到读取全体行。
  5. 在多少个ME科雷傲GEBUFF(7)区域中开展频繁集结到另八个有的时候文件中的叁个块。重复,直到第叁个文件的具备块都在其次个文本中。
  6. 再度以下操作,直到剩下零星MEQX56GEBUFF2(15)个块。
  7. 在终极二次多合併时,只将行ID(值没有错最终意气风发有的)写入结果文件。
  8. 使用结果文件中的行ID按排序依次读取行。要优化此操作,请读取大块行ID,对它们进行排序,并利用它们以排序依次将行读入行缓冲区。行缓冲区大小是read_rnd_buffer_size系统变量值。

这种办法的三个主题素材是它读取行四遍:一回在WHERE子句评估时期,并在排序值对之后再行。 固然第叁回一而再地拜望了行(比方,如果表扫描完结),则第2回被随机拜望。 (排序键是一动不动的,但行任务不是。)

引发的SQL语句

 

精益求精的公文排序算法

改革的公文排序算法富含叁个优化,以制止读取行四遍:它记录排序键值,但不记住行ID,它记录查询列的援引。 改过的filesort算法的职业规律如下:

  1. 读取与WHERE子句相配的行。
  2. 对于每生龙活虎行,在排序缓冲区中积存由排序键值和询问援用的列组成的元组。
  3. 当排序缓冲区变满时,通过内部存款和储蓄器中的排序键值对元组进行排序,并将其写入不常文件。
  4. 在统一排序临时文件之后,以排序依次检索行,可是从排序的元组中平昔读取查询所需的列,实际不是再度访问该表。

由修正的文书排序算法使用的元组比原始算法使用的对象长,而且在排序缓冲区中有越来越少的同盟。 因而,额外的I/O恐怕使修正后的主意变得更加慢,实际不是更加快。 为幸免减速,优化器仅在排序元组中的额外列的总大小不超越max_length_for_sort_data系统变量的值时才使用改革算法。(将此变量的值设置得太高的一个病症是高磁盘活动和CPU活动低的结合。)
更改的文件排序算法包括额外的优化,意在使越来越多的元组相符排序缓冲区:对于项目为CHA奥迪Q5或VARCHA兰德讴歌RDX的别的列或其余可空固定大小的数据类型,这个值将棉被服装进。 比如,不包装,独有3个字符的VARCHA途乐(255)列值在排序缓冲区中须要251个字符。 打包时,该值只需3个字符,加上多少个字节的长度提醒符。 NULL值只须要叁个位掩码。

 代码如下


参考文献

  1. ORDER BY Optimization
  2. LIMIT Query Optimization

复制代码

初藳链接:http://mysqlserverteam.com/mysql-8-0-labs-descending-indexes-in-mysql/ 

SELECT a.uid, a.veil, a.content, a.datetimes, a.audit, b.user_name, b.uc_id
FROM news_talkabout a
LEFT JOIN users_info b ON a.uid = b.id
WHERE infoid =11087
ORDER BY a.id DESC
LIMIT 451350 , 30

 

丢在phpmyadmin里进行一下,是异常的慢。
令人思考是什么样因素

以下为译文:

 代码如下

从8.0优化器实验室发表伊始,MySQL起头帮忙倒序索引。
正如自个儿将要本文中详尽介绍的,那几个新特征能够用来死灭对结果排序的须求,并在众多询问中拉动品质修正。

复制代码

 

 

简介

SELECT a.uid, a.veil, a.content, a.datetimes, a.audit, b.user_name, b.uc_id
FROM news_talkabout a
LEFT JOIN users_info b ON a.uid = b.id
WHERE infoid =11087
ORDER BY a.id DESC
LIMIT 0 , 30

在此版本从前,全部索引都以按升序成立的。当语法本人被解析时,元数据不会被保留。举例在MySQL 5.7中:

首先页会急速

mysql 5.7> CREATE TABLE t1 (a INT, b INT, INDEX a_desc_b_asc (a DESC, b ASC));
Query OK, 0 rows affected (0.47 sec)

mysql 5.7> SHOW CREATE TABLE t1G
*************************** 1. row ***************************
       Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  KEY `a_desc_b_asc` (`a`,`b`) <-- 创建索引时候的元数据没有被保留
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
1 row in set (0.00 sec)

PERCONA PE昂科拉FORMANCE CONFERENCE 2009上,来自雅虎的叁人程序猿带给了生机勃勃篇"EfficientPagination Using MySQL"的告诉

有道是注意的是,MySQL 5.7 optimizer能够反向扫描一个升序索引(遵照降序排列State of Qatar,其成本较高

limit10000,20的意趣扫描知足条件的10020行,扔掉前面包车型地铁10000行,再次回到最终的20行,难点就在那地。

(译者注:以上是最早的文章中写道的,MySQL 5.7中不驾驭怎么去决断在对索引围观的时候,终归是正向扫描照旧反向扫描)。
正如能够特别测量检验,大家得以看见正向索引围观比反向索引围观好~15%。
无法支撑倒叙索引的关键范围是,优化器必需对混合顺序(如DESC、b ASC的逐一卡塔尔使用文件排序。

LIMIT 451350 , 30 扫描了45万多行,怪不得慢的数据库都堵死了。

MySQL 8.0中的改革

但是

引进反向索引后,InnoDB现在得以遵照降序顺序存款和储蓄数据行,优化器将要询问中呼吁降序时使用它。
再也上面的例证,大家得以见到在开立表时目录顺序新闻被科学地保留了:

limit 30 这样的言语仅仅扫描30行。

mysql 8.0> CREATE TABLE t1 (a INT, b INT, INDEX a_desc_b_asc (a DESC, b ASC));
Query OK, 0 rows affected (0.47 sec)

mysql 8.0> show create table t1;
+-------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table | Create Table |
+-------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| t1 | CREATE TABLE `t1` (
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
KEY `a_desc_b_asc` (`a` DESC,`b`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 |
+-------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

那么豆蔻年华旦大家在此之前记录了最大ID,就足以在这里地做作品

为了分裂向后和前行索引围观,还改正了EXPLAIN的输出。
对此MySQL-5.7,除了查询2和查询6之外,我们对具有查询都施用反向索引围观或文件排序,因为那五个查询只须求升序。

举个例证

 

平时分页SQL语句
select id,name,content from users order by id asc limit 100000,20

Query 1: SELECT * FROM t1 ORDER BY a DESC;

扫描100020行

mysql 8.0> explain SELECT * FROM t1 ORDER BY a DESC;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1  | SIMPLE    | t1    | NULL    | index  | NULL | a_desc_b_asc | 10 | NULL | 10 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

若是记录了上次的最大ID

Query 2: SELECT * FROM t1 ORDER BY a ASC;

select id,name,content from users where id>100073 order by id asc limit 20
扫描20行。

mysql 8.0> explain SELECT * FROM t1 ORDER BY a ASC;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+----------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+----------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | NULL | index | NULL | a_desc_b_asc | 10 | NULL | 10 | 100.00 | Backward index scan; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+----------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

总和占有500万左右

Query 3: SELECT * FROM t1 ORDER BY a DESC, b ASC;

以下例子 这个时候候 select * from wl_tagindex where byname='f' order by id limit 300000,10 试行时间是 3.21s

mysql 8.0> EXPLAIN SELECT * FROM t1 ORDER BY a DESC, b ASC;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | NULL | index | NULL | a_desc_b_asc | 10 | NULL | 10 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

优化后:

Query 4: SELECT * FROM t1 ORDER BY a ASC, b DESC;

select * from (
            select id from wl_tagindex
            where byname='f' order by id limit 300000,10
) a
left join wl_tagindex b on a.id=b.id

mysql 8.0> EXPLAIN SELECT * FROM t1 ORDER BY a ASC, b DESC;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+----------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+----------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | NULL | index | NULL | a_desc_b_asc | 10 | NULL | 10 | 100.00 | Backward index scan; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+----------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

施行时间为 0.11s 速度鲜明进步

Query 5: SELECT * FROM t1 ORDER BY a DESC, b DESC;

此地须要表明的是 小编这里运用的字段是 byname ,id 须要把那三个字段做复合索引,不然的话效果进步不鲜明

mysql 8.0> EXPLAIN SELECT * FROM t1 ORDER BY a DESC, b DESC;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | NULL | index | NULL | a_desc_b_asc | 10 | NULL | 10 | 100.00 | Using index; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

总结

Query 5: SELECT * FROM t1 ORDER BY a ASC, b ASC;

当二个数码库表过于庞大,LIMIT offset, length中的offset值过大,则SQL查询语句会特别缓慢,你需扩展order by,並且order by字段须求树立目录。
比方使用子查询去优化LIMIT的话,则子查询必得是连接的,某种意义来说,子查询不应有有where条件,where会过滤数据,使数据失去三番两次性。
如若您询问的笔录非常的大,并且数据传输量超大,举个例子含有了text类型的田野同志,则足以经过建设构造子查询。
SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY id limit 900000, 10);
假如limit语句的offset极大,你能够经过传递pk键值来减小offset = 0,那个主键最佳是int类型并且auto_increment
SELECT * FROM users WHERE uid > 456891 ORDER BY uid LIMIT 0, 10;
那条语句,概况如下:
SELECT * FROM users WHERE uid >=  (SELECT uid FROM users ORDER BY uid limit 895682, 1) limit 0, 10;
生机勃勃经limit的offset值过大,客商也会翻页疲劳,你能够安装叁个offset最大的,超越了足以另行管理,通常接二连三翻页过大,客户体验比很糟糕,则应该提供更优的顾客体验给顾客。

mysql 8.0> EXPLAIN SELECT * FROM t1 ORDER BY a ASC, b ASC;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | NULL | index | NULL | a_desc_b_asc | 10 | NULL | 10 | 100.00 | Using index; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

limit 分页优化措施

当表中有三个索引a_desc_b_asc (a DESC, b ASCState of Qatar时,以下是上述6个查询的品质指标。

1.子查询优化法
先搜索第一条数据,然后大于等于那条数据的id就是要博取的数码
短处:数据必得是连连的,能够说不能有where条件,where条件会筛选数据,导致数据失去再而三性

数据大小为1000万行。在MySQL-5.7中,它是a_asc_b_asc(a ASC, b ASC卡塔尔国,因为不协理倒叙索引。

实验下

图片 1

 代码如下

质量目的的表达:

复制代码

1, 对于查询1,也即O牧马人DEPRADO BY a DESC;:
我们见到查询1中品质的晋级,因为央浼的讲话排序是“a”列的DESC
翻译注:因为MySQL8.0中能够创设倒叙索引,查询1依据a字段desc排序,直接走正向(forwarded)索引围观就能够达成查询,
防止了在MySQL5.7中查询出来数据以往再实行排序操作的步调

mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

2,对于查询2:
鉴于查询2的排序为正序(译者注:与索引的各种相反,因而供给反向扫描),由于反向索引围观,
在MySQL-8.0中(相对于查询1)实行向反向索引围观必要越来越多的时日
(注意,从图中能够看见,MySQL-8.0总体上展现更加好。MySQL 5.7纯正向索引围观,与MySQL 8.0中反向索引围观花费的年月(差十分少)相符)

mysql> select count(*) from Member;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   169566 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

3,对于查询3 也即O奥迪Q7DEHaval BY a DESC, b ASC;:
查询3的排序方式与查询1好像,但是在MySQL-5.7中,对于其它伏乞混合顺序的询问,会对查询结果再一次排序,因而品质差异是宏伟的。

mysql> pager grep !~-
PAGER set to 'grep !~-'

4,对于查询4 也即 O途睿欧DE福特Explorer BY a ASC, b DESC;
能够见见,在MySQL 8.0中,查询4实行的是反向索引围观,由此比查询3费用了越多的时光,
虽说,在查询5和询问6中,排序的不二诀如若(a DESC, b DESC卡塔尔/(a ASC, b ASC卡塔尔(قطر‎,不管是正向扫描依旧反向扫描,都无法儿满意排序须求,因而会用到filesort
而是,在此种景况下,由于在MySQL-5.7中ASC/DESC索引标记被忽略(译者注:MySQL 5.7中从不正向和反向索引的概念),因而MySQL-5.7能够运用(正向/反向)索引围观来交给诉求的后生可畏豆蔻梢头。

mysql> select * from Member limit 10, 100;
100 rows in set (0.00 sec)

5,若是客户想要制止查询5和查询6的filesorts,能够改正表以增多四个键(a ASC, b ASCState of Qatar。
其余,如果客户也想防止反向索引围观,能够何况加多(a ASC, b DESC卡塔尔和(a DESC, b DESCState of Qatar。

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)

下边是增多了第5点下的额外索引后的MySQL-5.7.14和MySQL-8.0-labs的尾声相比:

mysql> select * from Member limit 1000, 100;
100 rows in set (0.01 sec)

图片 2

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)

专一,在MySQL-5.7中,大家无法增多额外的目录来增加上述查询的属性。
並且,有了那个特点,在少数情形下能够制止物化,比如在一而再中的第一个表上号令混合顺序。
在生机勃勃部分用例中,反向索引提升了品质。区间扫描访谈方法也使用反向索引。
虽说并不是颇负的约束扫描访谈方法都施用反向索引,但大家即将以后尝试消弭那一个约束。

mysql> select * from Member limit 100000, 100;
100 rows in set (0.10 sec)

改进

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100;
100 rows in set (0.02 sec)

乘胜倒序索引(反向索引)的引进,大家已经删除了对隐式排序的支撑,结果是用作GROUP BY的一片段关联的列的升序。
而外上述改过外,大家还看到在豆蔻年华部分意况下品质获得了修改,这么些境况下的相继是包蕴的,但可能不是必要的。

mysql> nopager
PAGER set to stdout

 

mysql> show profilesG
*************************** 1. row ***************************
Query_ID: 1
Duration: 0.00003300
   Query: select count(*) from Member

总结

*************************** 2. row ***************************
Query_ID: 2
Duration: 0.00167000
   Query: select * from Member limit 10, 100
*************************** 3. row ***************************
Query_ID: 3
Duration: 0.00112400
   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100

我们很高兴能够消除MySQL社村长时间存在的功效央浼之生机勃勃。请垂询倒叙索引的性状,让大家明白你的主见!

*************************** 4. row ***************************
Query_ID: 4
Duration: 0.00263200
   Query: select * from Member limit 1000, 100
*************************** 5. row ***************************
Query_ID: 5
Duration: 0.00134000
   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100

 

*************************** 6. row ***************************
Query_ID: 6
Duration: 0.09956700
   Query: select * from Member limit 100000, 100
*************************** 7. row ***************************
Query_ID: 7
Duration: 0.02447700
   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100

 

从结果中能够识破,当偏移1000之上使用子查询法能够有效的拉长品质。

2.倒排表优化法
倒排表法形似创建目录,用一张表来维护页数,然后经过飞速的接连几日获得数码

症结:只适合数据数固定的意况,数据不能够去除,维护页表困难

3.反向找寻优化法
当偏移超越一半记录数的时候,先用排序,那样偏移就反转了

劣势:order by优化比较麻烦,要增添索引,索引影响多少的更改成效,何况要驾驭放区救济总会记录数
,偏移大于数据的百分之八十

引用
limit偏移算法:
正向查找: (当前页 - 1卡塔尔国 * 页长度
反向查找: 总记录 - 当前页 * 页长度

做下实验,看看品质怎么着

总记录数:1,628,775
每页记录数: 40
总页数:1,628,775 / 40 = 40720
中档页数:40720 / 2 = 20360

第21000页
正向查找SQL:
Sql代码 

 代码如下

复制代码

SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40

时间:1.8696 秒

反向查找sql:
Sql代码 

 代码如下

复制代码

SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 788775, 40 

时间:1.8336 秒

第30000页
正向查找SQL:
Sql代码 

 代码如下

复制代码

1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40 
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40

时间:2.6493 秒

反向查找sql:
Sql代码 

 代码如下

复制代码

1.SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40 
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40

时间:1.0035 秒

留心,反向查找的结果是是降序desc的,何况InputDate是记录的插入时间,也足以用主键联合索引,但是不便于。

4.limit范围优化法
把limit偏移量约束低于某些数。。当先那几个数等于相当少,作者记得alibaba的dba说过她们是如此做的

5.只查索引法

...

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