数据库优化七SQL优化之SELECT优化——groupby优化在数据库查询中，group by语句经常使⽤，⽽这个语句的使⽤是最耗性能的，按常理，
我们⽣活中要这样做也很⿇烦，有两种情形：
1、有索引的情况
2、⽆索引的情况
sql语句优化方式对于第⼀种情况，如果在⽣活中要做这样的事情，很恼⽕，我们正常的想法是，先把所有的
按⾼矮顺序来排序，最后是⼀组的就直接挑出来了，但怎样实现这个排序呢？
根据上⼀篇⽂件排序filesort的规则，我们可以这样，先让局部有序，然后在慢慢扩散
来排列整个数据，⽅法是：选择适当的⼤⼩的排序块缓存⼤⼩，每次取出块⼤⼩数据，利⽤
快速排序功能对该块排序，然后存⼊临时⽂件，然后利⽤归并排序的思想，将各个块之间进⾏
排序，最终达到排序完成。
对于上⾯的描述，虽然排序使⽤了⾮常快的排序算法快排和归并排序，但这个涉及的临时
⽂件的读取操作，浪费⼤量的I/O，性能上是危害很⼤的，因此，掌握好在使⽤group by的语句的
使⽤，尽量使⽤到索引，免除了排序的操作，group by的速度就上来了，并且也不会消耗太多
内存⼤⼩，下⾯叙述⼀下group by使⽤索引的原理
⼀、 group by 使⽤索引原理
1、group by 使⽤排序来读取数据，所以只能⽤btree索引，不能使⽤在hash索引的算法中
因为hash索引是⼀种类似键值对的快速访问⽅式，这个对于指定某个值查询很好，但
没有排序的⽅法，其使⽤的hash函数 + 碰撞冲突解决⽅案
2、当使⽤索引排序来查数据时，不会在explain中extra列看到有using filesort
3、在group by操作完成后，还会对group出来的结果进⾏排序，因此如果对排序的结果
没有排序的需求，可以考虑在其后⾯加上order by null
⼆、group by 访问索引的⽅法
group by 访问数据有两种⽅法：
1、边扫描边执⾏group操作，叫做松散索引扫描(Loose index scan)
2、先执⾏⼀个范围(range)扫描，然后在执⾏group 操作，叫做
紧索引扫描(Tight index scan)
2.1、松散索引扫描(Loose index scan)
最⾼效的处理group by的⽅法是，直接访问相应的索引，所以不⽤排序就能根据
索引来读取需要的数据，⽽对于如聚簇索引(cluster index)，我们可以读取前⾯的⼀部分
的字段索引来获取数据，⽽不⽤满⾜所有的列，这就叫做松散索引扫描，我的定义可为：
前缀索引扫描
使⽤松散索引扫描的条件：
1、查询只能针对⼀个单表进⾏操作，这个可是个致命的缺点啊，但如果where
条件⽐较多，选出来的数据少的话，还是不⽤担忧的
2、group by使⽤索引为：对聚簇索引使⽤前缀索引
3、使⽤类似group by 的操作的函数有distinct函数，使⽤此函数时，要么在⼀个
索引上使⽤，要么在group by时，其group by的字句是索引扫描，否则会引
起全表扫描。
4、在使⽤group by语句中，如果使⽤聚合函数max(), min()等，如果列不在group
by的列中，或不在group by 列的聚簇索引的⼀部分，这将会⽤到排序操作
5、只能对整个列的值排序时使⽤到索引，⽽只有前⾯⼀部分索引不能⽤到排序，
如：列 c1 char(20), index(c1(10))、这个只⽤了⼀半索引，将⽆法使⽤来对
整个数据排序
假设我们在表t1(c1, c2, c3, c4)有聚簇索引index(c1, c2, c3)，能使⽤Loose index scan例⼦：[sql]
1. 1、SELECT c1, c2 FROM t1 GROUP BY c1, c2;
2. 2、SELECT DISTINCT c1, c2 FROM t1;
3. 3、SELECT c1, MIN(c2) FROM t1 GROUP BY c1;
4. 4、SELECT c1, c2 FROM t1 WHERE c1 < const GROUP BY c1, c2;
5. 5、SELECT MAX(c3), MIN(c3), c1, c2 FROM t1 WHERE c2 > const GROUP BY c1, c2;
6. 6、SELECT c2 FROM t1 WHERE c1 < const GROUP BY c1, c2;
7. 7、SELECT c1, c2 FROM t1 WHERE c3 = const GROUP BY c1, c2;
原因解释：
这些都使⽤了前缀索引
2.2、使⽤紧索引扫描和松索引扫描类似，只是会先根据where条件来获取所有的⾏，然后
根据group by的字段来分组，这种的使⽤⽅法，⼀般是，where条件返回的⾏较少时
使⽤，⽐如，你的where字句中使⽤了主键或唯⼀键=const等，这样的代价是，通过
where过滤出来的⾏很少，再分组操作时也很快的

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