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  • order by与索引

    ORDER BY 通常会有两种实现方法,一个是利用有序索引自动实现,也就是说利用有序索引的有序性就不再另做排序操作了。另一个是把结果选好之后再排序。

    用有序索引这种,当然是最快的,不过有一些限制条件,来看下面的测试。

    测试数据:student表有两个字段id ,sid ,id是主键。一共有20W条记录,id从1到200000,sid也是从1到200000的数据。

    第一种情况 :

    order by的字段不在where条件也不在select中

    select sid from zhuyuehua.student where sid < 50000 order by id;


    第二种情况 :

    order by的字段不在where条件但在select中。

    select id,sid from zhuyuehua.student where sid < 50000 order by id;


    第三种情况 :

    order by的字段在where条件但不在select中。

    select sid from zhuyuehua.student where sid < 50000 and id < 50000 order by id;


    第四种情况 :

    order by的字段在where条件但不在select中。倒序排列

    select sid from zhuyuehua.student where sid < 50000 and id < 50000 order by id desc;


    测试结果:

    order by的字段不在where条件不在select中     有排序操作

    order by的字段不在where条件但在select中     有排序操作

    order by的字段在where条件但不在select中     无排序操作

    order by的字段在where条件但不在select中(倒序)     无排序操作

    结论:

    当order by 字段出现在where条件中时,才会利用索引而无需排序操作。其他情况,order by不会出现排序操作。

    分析:

    为什么只有order by 字段出现在where条件中时,才会利用该字段的索引而避免排序。这要说到数据库如何取到我们需要的数据了。

    一条SQL实际上可以分为三步。

    1.得到数据

    2.处理数据

    3.返回处理后的数据

    比如上面的这条语句select sid from zhuyuehua.student where sid < 50000 and id < 50000 order by id desc

    第一步:根据where条件和统计信息生成执行计划,得到数据。

    第二步:将得到的数据排序。

    当执行处理数据(order by)时,数据库会先查看第一步的执行计划,看order by 的字段是否在执行计划中利用了索引。如果是,则可以利用索引顺序而直接取得已经排好序的数据。如果不是,则排序操作。

    第三步:返回排序后的数据。

    另外:

    上面的5万的数据sort只用了25ms,也许大家觉得sort不怎么占用资源。可是,由于上面的表的数据是有序的,所以排序花费的时间较少。如果 是个比较无序的表,sort时间就会增加很多了。另外排序操作一般都是在内存里进行的,对于数据库来说是一种CPU的消耗,由于现在CPU的性能增强,对 于普通的几十条或上百条记录排序对系统的影响也不会很大。但是当你的记录集增加到上百万条以上时,你需要注意是否一定要这么做了,大记录集排序不仅增加了 CPU开销,而且可能会由于内存不足发生硬盘排序的现象,当发生硬盘排序时性能会急剧下降。

    注:ORACLE或者DB2都有一个空间来供SORT操作使用(上面所说的内存排序),如ORACLE中是用户全局区(UGA),里面有SORT_AREA_SIZE等参数的设置。如果当排序的数据量大时,就会出现排序溢出(硬盘排序),这时的性能就会降低很多了。

    总结:

    当order by 中的字段出现在where条件中时,才会利用索引而不排序,更准确的说,order by 中的字段在执行计划中利用了索引时,不用排序操作。

    这个结论不仅对order by有效,对其他需要排序的操作也有效。比如group by 、union 、distinct等

    转,原文http://zhuyuehua.iteye.com/blog/1128833

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/coolid/p/3393837.html
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