今天这篇主要讲order by 语句中的多个字段asc desc的问题.mysql5中,索引存储的排序方式是ASC的,没有DESC的索引.现在能够理解为啥order by 默认是按照ASC来排序的了吧?虽然索引是ASC的,但是也可以反向进行检索,就相当于DESC了.如果您在ORDER BY 语句中使用了 DESC排序,mysql确实会反向进行检索.在理论上,反向检索与正向检索的速度一样的快.但是在某些操作系统上面,并不支持反向的read-ahead预读,所以反向检索会略慢.由于设计的原因,在my

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 fro

一.背景 昨天早上,交流群有一位同学提出了一个问题.看下图: 我不是大佬,而且当时我自己的想法也只是猜测,所以并没有回复那位同学,只是接下来自己做了一个测试验证一下. 他只简单了说了一句话,就是同样的sql,一个没加 order by 就全表扫描,一个加了 order by 就走索引了. 我们可以仔细点看一下他提供的图(主要分析子查询即可,就是关于表 B 的查询,因为只有表 B 的查询前后不一致),我们可以先得出两个前提: 1.首先可以肯定的是,where 条件中的 mobile 字段是没有索引

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.st

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.st

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.st

在MySQL中经常出现未按照理想情况使用索引的情况,今天记录一种Order by语句的使用导致未按预期使用索引的情况. 1.  问题现象 1.1 SQL语句: SELECT DISTINCT p.* FROM tb_name p ' AND p.areaName LIKE '%上海%' , 1.2 执行计划如下: +----+-------------+-------+------------+-------+-------------------------------------------

1. select * from test  where a=xx group by b order by c   如何加索引 CREATE TABLE `index_test` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '', `gid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0'

语法:row_number() over (partition by 字段a order by 计算项b desc ) rank --这里rank是别名 partition by:类似hive的建表,分区的意思: order by :排序,默认是升序,加desc降序: 这里按字段a分区,对计算项b进行降序排序 实例: 要取top10品牌,各品牌的top10渠道,各品牌的top10渠道中各渠道的top10档期 1.取top10品牌 select 品牌,count/sum/其它() as num  

<MySQL必知必会>检索数据,排序检索数据 1.检索数据 1.1 select 语句 为了使用SELECT检索表数据,必须至少给出两条信息一想选择什 么,以及从什么地方选择. 1.2 检索单个列 select prod_name from products; (此时,检索得到的数据并未进行排序.) MySQL执行多条SQL语句,结束每条SQL语句时,必须加上" ; "分隔,尽管这是单条SQL语句,你加上也可以执行,但其他部分的DBMS却可能需要单条SQL语句也需要加上&q

MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度. MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作. 通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化: 1.ORDER BY的索引优化.如果一个SQL语句形如: SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort]; 在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order

本文转载自:http://blog.csdn.net/ryb7899/article/details/5580624  .感谢相关作者. MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度. MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作. 通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化: 1.ORDER BY的索引优化.如果一个SQL语句形如: SELECT [column1],[column

背景及现象 report_product_sales_data表数据量2800万: 经测试,在当前数据量情况下,order by主键id,limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index,大于49时就走PRIMARY主键索引. 表结构 CREATE TABLE `report_product_sales_data` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT C

MySQL InnoDB B-Tree索引使用Tips 这里主要讨论一下InnoDB B-Tree索引的使用,不提设计,只管使用.B-Tree索引主要作用于WHERE和ORDER BY子句.这里讨论的均在MySQL-Server-5.1.42测试 CREATE TABLE `friends` ( `ID` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid`bigint(20) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0', `fuid`

在MySQL中的ORDER BY有两种排序实现方式: 1.利用有序索引获取有序数据 2.文件排序 在使用explain分析查询的时候,利用有序索引获取有序数据显示Using index.而文件排序显示Using filesort. 1.利用有序索引获取有序数据 取出满足过滤条件作为排序条件的字段,以及可以直接定位到行数据的行指针信息,在 Sort Buffer 中进行实际的排序操作,然后利用排好序的数据根据行指针信息返回表中取得客户端请求的其他字段的数据,再返回给客户端. 这种方式,在使用exp

MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度. MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作. 通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化: 1.ORDER BY的索引优化.如果一个SQL语句形如: SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort];在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order b

Explain的type显示的是访问类型,是较为重要的一个指标,结果值从好到坏依次是: system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL 一般来说,得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref,否则就可能会出现性能问题. Explain

先说点废话 以前有 DBA 在身边的时候,从来不曾考虑过数据库性能的问题,但是,当一个应用程序从头到脚都由自己完成,而且数据库面对的是接近百万的数据,看着一个页面加载速度像乌龟一样,自己心里真是有种挫败感.代码的优化问题,这是属于程序员的职责范围之内,对于我来说,这一方面比较好探查些,因为都是自己熟悉的,用 EF 或 SQL Server Profiler 跟踪一下程序代码产生的 SQL,如果有问题,直接优化程序代码就可以了,如果 SQL 没问题,那就得优化数据库了,对于我来说,这是一个无人区.

此文为转载,仅做保存使用,出处:http://www.cr173.com/html/8688_all.html 在数据库存优化设计中往往会提到索引,这编文章就来详细的说明一下在 SQL SERVER 下面的建立索引的技巧和需要注意的一些地方,让您可以更直观的了解数据库的结构. 往往在数据量比较小,查询量也不是很大的时候我们往往会忽视索引的存在. 总结优化如下: 1.主键就是聚集索引 2.只要建立索引就能显著提高查询速度 3.把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引,以提高查询速度 (四)其他书

--可添加索引的字段 migs.user_seeks,migs.avg_total_user_cost,migs.avg_user_impact,migs.last_user_seek ,mid.statement ,mid.equality_columns ,mid.included_columns,mid.inequality_columns,migs.unique_compiles FROM sys.dm_db_missing_index_group_stats migs (nolock)

一.认识索引 (一)深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”