mysql GROUP BY、DISTINCT、ORDER BY语句优化

GROUP BY、DISTINCT、ORDERBY这几类子句比较类似，GROUP BY默认也是要进行ORDERBY排序的，笔者在本书中 把它们归为一类，优化的思路也是类似的。

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可以考虑的优化方式如下。

1、尽量对较少的行进行排序。

2、如果连接了多张表，ORDERBY的列应该属于连接顺序的第一张表。

3、利用索引排序，如果不能利用索引排序，那么EXPLAIN查询语句将会看到有filesort。

4、GROUP BY、ORDERBY语句参考的列应该尽量在一个表中，如果不在同一个表中，那么可以考虑冗余一些列，或者合并表。

5、需要保证索引列和ORDERBY的列相同，且各列均按相同的方向进行排序。

6、增加sort_buffer_size。 sort_buffer_size是为每个排序线程分配的缓冲区的大小。增加该值可以加快ORDERBY或GROUP BY操作。但是，这是为每 个客户端分配的缓冲区，因此不要将全局变量设置为较大的值，因为每个需要排序的连接都会分配sort_buffer_size大小的内存。

7、增加read_rnd_buffer_size。 当按照排序后的顺序读取行时，通过该缓冲区读取行，从而避免搜索硬盘。将该变量设置为较大的值可以大大改进ORDER BY的性能。但是，这是为每个客户端分配的缓冲区，因此你不应将全局变量设置为较大的值。相反，只用为需要运行大查询 的客户端更改会话变量即可。

8、改变tmpdir变量指向基于内存的文件系统或其他更快的磁盘。 如果MySQL服务器正作为复制从服务器被使用，那么不应将“--tmpdir”设置为指向基于内存的文件系统的目录，或者当服务 器主机重启时将要被清空的目录。因为，对于复制从服务器，需要在机器重启时仍然保留一些临时文件，以便能够复制临时表 或执行LOADDATAINFILE操作。如果在服务器重启时丢失了临时文件目录下的文件，那么复制将会失败。

9、指定ORDERBY NULL。 默认情况下，MySQL将排序所有GROUP BY的查询，如果想要避免排序结果所产生的消耗，可以指定ORDERBY NULL。 例如：SELECT count(*) cnt, cluster_id FROM stat GROUP BY cluster_id ORDER BY NULL LIMIT 10; ·

10、优化GROUP BY WITHROLLUP。 GROUP BY WITHROLLUP可以方便地获得整体分组的聚合信息（superaggregation），但如果存在性能问题，可以考虑在应用层实现这个功能，这样往往会更高效，伸缩性也更佳。

11、使用非GROUP BY的列来代替GROUP BY的列。 比如，原来是“GROUP BYxx_name,yy_name”，如果GROUP BYxx_id可以得到一样的结果，那么使用GROUP BYxx_id也是可 行的。

12、可以考虑使用Sphinx等产品来优化GROUP BY语句，一般来说，它可以有更好的可扩展性和更佳的性能。

MySQL常用优化方案

语句执行后，会显示三个字段： Query_ID（执行ID） | Duration（持续时间）| Query（查询语句） ；

拿到后Query_ID后，可执行 show profile for query Query_ID ，查看详细的准备时间，执行时间、执行结束（ preparing、executing、end ）等。

显示用户正在运行的线程，需要注意的是，除了 root 用户能看到所有正在运行的线程外，其他用户都只能看到自己正在运行的线程，看不到其它用户正在运行的线程。除非单独个这个用户赋予了PROCESS 权限。

显示字段包含： User| Host| db | Command | Time| State| Info 等。

解析语句，查询是否命中索引，及，命中何种索引，用以判断是否符合我们的预期。

返回字段包含： select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra 等。

select_type 常见类型：

(1) SIMPLE(简单SELECT，不使用UNION或子查询等)

(2) PRIMARY(子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY)

(3) UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)

(4) SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询)

table 常见类型：

显示这一行的数据是关于哪张表的.

有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)

type 常见类型：

对表访问方式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。

常用的类型有： ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL （从左到右，性能从差到好）

possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）

该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。

如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询

key

key列显示MySQL实际决定使用的键（索引），必然包含在possible_keys中

如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。

key_len

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度，非实际长度，为最大可能长度。

注：不损失精确性的情况下，长度越短越好。

ref

列与索引的比较，表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

rows

估算出结果集行数，表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数；

extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况：

(1).Distinct

一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了

(2).Not exists

MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了

(3).Range checked for each

Record（index map:#）

没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一

(4).Using filesort

看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行；

(5).Using temporary

看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上；

(6).Using index

列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候。

(7).Using where

使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题。

mysql如何优化以下语句，查询耗时太久了？

根据所描述的问题，可尝试在mms_profitcenter 的FOrderID ，FSuffix列上建立索引，再查询试试。 下面提供30种mysql常用优化方法供参考：

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate='2005-11-30' and createdate'2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(...)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

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