mysql8怎么降序索引 mysql索引升序
mysql中同时一个升序一个降序怎么写大家
1、创建测试表,
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create table test_order(id number, value1 number, value2 number);
2、插入测试数据
insert into test_order values(1,1001,2001);
insert into test_order values(2,1002,2002);
insert into test_order values(3,1003,2003);
insert into test_order values(4,1004,2004);
insert into test_order values(5,1005,2005);
3、查询表中所有记录数,select t.*, rowid from test_order t,
4、编写sql,按value1字段做升序,按value2字段做降序,
select t.*,
row_number() over(order by value1) rn1,
row_number() over(order by value2 desc) rn12
from test_order t
使用MySQL的递延Join连接实现高效分页 - Aaron
在 Web 应用程序中跨大型数据集分页记录似乎是一个简单的问题,但实际上很难扩展。两种主要的分页策略是偏移/限制和游标。
我们将首先看一下这两种方法,然后稍作修改,可以使偏移/限制非常高效。
偏移/限制分页
偏移/限制方法是迄今为止最常见的方法,它通过跳过一定数量的记录(页)并将结果限制为一页来工作。
例如,假设您的应用程序配置为每页显示 15 条记录。您的 SQL 将如下所示:
这是最常见的,因为它非常简单,易于推理,并且几乎每个框架都支持它。
除了易于实现之外,它还具有页面可直接寻址的优点。例如,如果您想直接导航到第 20 页,您可以这样做,因为该偏移量很容易计算。
但是有一个主要的缺点,它潜伏在数据库处理偏移量的方式中。偏移量告诉数据库放弃从查询中返回的前N个结果。不过数据库仍然要从磁盘上获取这些行。
如果你丢弃的是100条记录,这并不重要,但如果你丢弃的是100,000条记录,数据库就会为了丢弃这些结果而做大量的工作。
在实践中,这意味着第一个页面会快速加载,之后的每一个页面都会变得越来越慢,直到你达到一个点,网络请求可能会直接超时。
基于游标的分页
基于游标的分页弥补了偏移/限制的一些不足,同时引入了一些自己的不足。
基于游标的分页是通过存储一些关于最后呈现给用户的记录的状态,然后根据这个状态来进行下一次查询。
因此,它不是按顺序获取所有的记录并丢弃前N条,而是只获取最后一个位置N之后的记录。
如果按ID排序,SQL可能看起来像这样。
你可能已经看到了其中的好处。因为我们知道上次向用户展示的ID,我们知道下一个页面将以一个更高的ID开始。我们甚至不需要检查ID较低的行,因为我们百分之百肯定地知道那些行不需要被显示。
在上面的例子中,我特别说明了ID可能不是连续的,也就是说,可能有缺失的记录。这使得我们无法计算出哪些记录会出现在某一页面上,你必须跟踪之前那一页面上的最后一条记录是什么。
与偏移/限制分页不同,使用游标分页时,页面不能直接寻址,你只能导航到 "下一页 "或 "上一页"。
不过光标分页的好处是在任何数量的页面上都很迅速。它也很适合无限滚动,在这种情况下,页面首先不需要可以直接寻址。
Laravel文档中有一些关于偏移量和游标之间的权衡的好的背景。
cursor -vs-offset-pagination
考虑到所有这些,让我们来看看一个偏移/限制优化,可以使它的性能足以在成千上万的页面上使用。
使用递延join的Offset/Limit
递延连接(deferred join )是一种技术,它将对要求的列的访问推迟到应用了偏移量和限制之后。
使用这种技术,我们创建一个内部查询,可以用特定的索引进行优化,以获得最大的速度,然后将结果连接到同一个表,以获取完整的行。
它看起来像这样:
这种方法的好处可以根据你的数据集有很大的不同,但是这种方法允许数据库尽可能少地检查数据,以满足用户的意图。
查询中 "昂贵的 "select *部分只在与内部查询相匹配的15条记录上运行。所有数据的Select都被推迟了,因此被称为推迟join。
这种方法不太可能比传统的偏移/限制性能差,尽管它是可能的,所以一定要在你的数据上进行测试!
Laravel实现
我们如何把这一点带到我们最喜欢的网络框架,如Laravel和Rails?
让我们具体看看Laravel,因为我不知道Rails。
感谢Laravel的macroable特性,我们可以扩展Eloquent Query Builder来添加一个新的方法,叫做deferredPaginate。为了保持一致性,我们将模仿常规分页的签名。
我们将尝试做尽可能少的自定义工作,并将大部分工作留给 Laravel。
这是我们要做的:
这应该为我们提供 LaravelLengthAwarePaginator 和延迟连接的所有好处!
一个Github仓库
递延Join和覆盖索引
还没有完成...
使用递延Join的主要好处是减少了数据库必须检索然后丢弃的数据量。我们可以通过帮助数据库获得它需要的数据而更进一步,而无需获取底层行。
这样做的方法称为“覆盖索引covering index”,它是确保快速偏移/限制分页的最终解决方案。
覆盖索引是一个索引,在这个索引中,查询的所有需要的字段都包含在索引本身中。当一个查询的所有部分都能被一个索引 "覆盖 "时,数据库根本不需要读取该行,它可以从索引中获得它需要的一切。
请注意,覆盖索引并不是以任何特殊方式创建的。它只是指一个索引满足了一个查询所需要的一切的情况。一个查询上的覆盖索引很可能不是另一个查询上的覆盖索引。
在接下来的几个例子中,我们将使用这个基本的表,我把它填满了~1000万条记录。
让我们看一个仅select索引列的简单查询。在这种情况下,我们将从email表中进行select contacts。
在这种情况下,数据库根本不需要读取基础行。在MySQL中,我们可以通过运行一个解释并查看额外的列来验证这一点:
extra: using index告诉我们,MySQL能够只使用索引来满足整个查询,而不看基础行。
如果尝试select name from contacts limit 10, 我们将期望MySQL必须到该行去获取数据,因为名字name没有被索引。这正是发生的情况,由下面的解释显示。
extra不再显示 using index,所以我们没有使用覆盖索引。
假设你每页有15条记录,你的用户想查看第1001页,你的内部查询最终会是这样的。
select id from contacts order by id limit 15 OFFSET 150000
explain结果显示:
MySQL能够单看索引来执行这个查询。它不会简单地跳过前15万行,在使用offset是没有办法的,但它不需要读取15万行。(只有游标分页可以让你跳过所有的行)。
即使使用覆盖索引和延迟连接,当你到达后面的页面时,结果也会变慢,尽管与传统的偏移/限制相比,它应该是最小的。使用这些方法,你可以轻易地深入到数千页。
更好的覆盖索引
这里的很多好处取决于拥有良好的覆盖索引,所以让我们稍微讨论一下。一切都取决于您的数据和用户的使用模式,但是您可以采取一些措施来确保查询的最高命中率。
这将主要与 MySQL 对话,因为那是我有经验的地方。其他数据库中的情况可能会有所不同。
大多数开发人员习惯于为单列添加索引,但没有什么能阻止您向多列添加索引。事实上,如果您的目标是为昂贵的分页查询创建覆盖索引,您几乎肯定需要一个多列索引。
当你试图为分页优化一个索引时,一定要把按列排序放在最后。如果你的用户要按update_at排序,这应该是你复合索引中的最后一列。
看看下面这个包括三列的索引。
在MySQL中,复合索引是从左到右访问的,如果一个列缺失,或者在第一个范围条件之后,MySQL会停止使用一个索引。
MySQL 将能够在以下场景中使用该索引:
如果你跳过is_archived,MySQL将无法访问update_at,将不得不诉诸于没有该索引的排序,或者根本不使用该索引,所以要确保你有相应的计划。
主键始终存在
在MySQL的InnoDB中,所有的索引都附加了主键。这意味着(email)的索引实际上是(email,id)的索引,当涉及到覆盖索引和延迟连接时,这是相当重要的。
查询select email from contacts order by id完全被email上的一个索引所覆盖,因为InnoDB将id附加到了该索引上。
使用我们上面的综合例子,你可以看到这有什么好处。
因为复合索引涵盖了is_deleted, is_archived, updated_at, 和(通过InnoDB的功能)id,整个查询可以仅由索引来满足。
降序索引
大多数时候,用户都在寻找 "最新的 "项目,即最近更新或创建的项目,这可以通过按update_at DESC排序来满足。
如果你知道你的用户主要是以降序的方式对他们的结果进行排序,那么特别将你的索引设为降序索引可能是有意义的。
MySQL 8是第一个支持降序索引的MySQL版本。
如果你在explain的Extra部分看到向后索引扫描,你也许可以配置一个更好的索引。
前向索引扫描比后向扫描快~15%,所以你要按照你认为你的用户最常使用的顺序添加索引,并为少数使用情况承担惩罚。
太阳底下无新事
这种使用偏移/限制分页与延迟连接和覆盖索引的方法并不是银弹。
仅仅是递迟连接就可以让你的速度得到很好的提升,但是需要花一些额外的心思来设计正确的索引以获得最大的好处。
有一种观点认为,递延连接应该是框架中默认的偏移offset/限制limit方法,而任何时候覆盖索引的出现都只是一种奖励。我还没有在足够多的生产环境中测试过,所以还没有强烈主张这样做。
使用MySQL的递延Join连接实现高效分页 - Aaron
MySQL 升序降序
MySQL排序 有时候很容易记混,我这里把他记录了下:
desc是降序
asc是升序(默认不写就是升序)
MySql语句:
1.带条件的排序
2.不带条件的sql直接排序
MYSQL如何降序排列?或如何加快降序查询的速度
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 by 优化。
2、WHERE + ORDER BY的索引优化,形如:
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [value] ORDER BY [sort];
建立一个联合索引(columnX,sort)来实现order by 优化。
注意:如果columnX对应多个值,如下面语句就无法利用索引来实现order by的优化
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] IN ([value1],[value2],…) ORDER BY[sort];
3、WHERE+ 多个字段ORDER BY
SELECT * FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10;
建立索引(uid,x,y)实现order by的优化,比建立(x,y,uid)索引效果要好得多。
MySQL Order By不能使用索引来优化排序的情况
* 对不同的索引键做 ORDER BY :(key1,key2分别建立索引)
SELECT * FROM t1 ORDER BY key1, key2;
* 在非连续的索引键部分上做 ORDER BY:(key_part1,key_part2建立联合索引;key2建立索引)
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key_part2;
* 同时使用了 ASC 和 DESC:(key_part1,key_part2建立联合索引)
SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC;
* 用于搜索记录的索引键和做 ORDER BY 的不是同一个:(key1,key2分别建立索引)
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1;
* 如果在WHERE和ORDER BY的栏位上应用表达式(函数)时,则无法利用索引来实现order by的优化
SELECT * FROM t1 ORDER BY YEAR(logindate) LIMIT 0,10;
特别提示:
1mysql一次查询只能使用一个索引。如果要对多个字段使用索引,建立复合索引。
2在ORDER BY操作中,MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。
本文来自CSDN博客,转载请标明出处:
用navicat给mysql里的数据按照数值大小降序排列,怎么操作?
SELECT Seq,Rs,TotalIndex FROM TABLENAME; -- 正常查询
SELECT Seq,Rs,TotalIndex FROM Tablename Order By cast(TotalIndex As Decimal(32,16)) Desc ; -- 强制将 TotalIndex 字段转换为浮点型(32位长度,16位小数位) Desc 倒序{降序} / Asc 正序{增序}
--特别说明:如果数据量较大,请先按条件筛选出数据结果后,,再最外层Sql语句上去排序,这样的处理方式不会进行全表扫描,示例如下
Select t1.seq,t1.rs,t1.totalindex from (
SELECT Seq,Rs,TotalIndex FROM Tablename where Rs = ?
) t1 Order By cast(t1.totalindex As Decimal(32,16)) Desc ;
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