MySQL 通过索引优化含ORDER BY的语句

这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL 通过索引优化含ORDER BY的语句，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随四海网的小编小韵来看看吧！

关于建立索引的几个准则：

1、合理的建立索引能够加速数据读取效率，不合理的建立索引反而会拖慢数据库的响应速度。

2、索引越多，更新数据的速度越慢。

3、尽量在采用MyIsam作为引擎的时候使用索引（因为MySQL以BTree存储索引），而不是InnoDB。但MyISAM不支持Transcation。

4、当你的程序和数据库结构/SQL语句已经优化到无法优化的程度，而程序瓶颈并不能顺利解决，那就是应该考虑使用诸如memcached这样的分布式缓存系统的时候了。

5、习惯和强迫自己用EXPLAIN来分析你SQL语句的性能。

一个很容易犯的错误：

不要在选择的栏位上放置索引，这是无意义的。应该在条件选择的语句上合理的放置索引，比如where，order by。

例子：

SELECT id,title,content,cat_id FROM article WHERE cat_id = 1;

上面这个语句，你在id/title/content上放置索引是毫无意义的，对这个语句没有任何优化作用。但是如果你在外键cat_id上放置一个索引，那作用就相当大了。

几个常用ORDER BY语句的MySQL优化：

1、ORDER BY + LIMIT组合的索引优化。如果一个SQL语句形如：

 

SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT];

这个SQL语句优化比较简单，在[sort]这个栏位上建立索引即可。

2、WHERE + ORDER BY + LIMIT组合的索引优化，形如：

 

SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [value] ORDER BY [sort] LIMIT[offset],[LIMIT];

这个语句，如果你仍然采用第一个例子中建立索引的方法，虽然可以用到索引，但是效率不高。更高效的方法是建立一个联合索引(columnX,sort)

3、WHERE + IN + ORDER BY + LIMIT组合的索引优化，形如：

 

SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] WHERE [columnX] IN ([value1],[value2],...) ORDER BY[sort] LIMIT [offset],[LIMIT];

这个语句如果你采用第二个例子中建立索引的方法，会得不到预期的效果（仅在[sort]上是using index，WHERE那里是using where;using filesort），理由是这里对应columnX的值对应多个。

这个语句怎么优化呢？我暂时没有想到什么好的办法，看到网上有便宜提供的办法，那就是将这个语句用UNION分拆，然后建立第二个例子中的索引：

 

SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] WHERE [columnX]=[value1] ORDER BY [sort] LIMIT[offset],[LIMIT] UNION SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] WHERE [columnX]=[value2] ORDER BY [sort] LIMIT[offset],[LIMIT] UNION ……

但经验证,这个方法根本行不通,效率反而更低,测试时对于大部分应用强制指定使用排序索引效果更好点

4、不要再WHERE和ORDER BY的栏位上应用表达式(函数)，比如：

 

SELECT * FROM [table] ORDER BY YEAR(date) LIMIT 0,30;

5、WHERE+ORDER BY多个栏位+LIMIT，比如

 

SELECT * FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10;

对于这个语句，大家可能是加一个这样的索引(x,y,uid)。但实际上更好的效果是(uid,x,y)。这是由MySQL处理排序的机制造成的。

以上例子你在实际项目中应用的时候，不要忘记在添加索引后，用EXPLAIN看看效果。

本文来自：http://www.q1010.com/177/10614-0.html

注：关于MySQL 通过索引优化含ORDER BY的语句的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意四海网的其他信息。

关键词：MYSQL