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          看一遍就理解:group by詳解

          共 6293字,需瀏覽 13分鐘

           ·

          2022-01-23 21:54

          前言

          大家好,我是撿田螺的小男孩

          日常開(kāi)發(fā)中,我們經(jīng)常會(huì)使用到group by。親愛(ài)的小伙伴,你是否知道group by的工作原理呢?group byhaving有什么區(qū)別呢?group by的優(yōu)化思路是怎樣的呢?使用group by有哪些需要注意的問(wèn)題呢?本文將跟大家一起來(lái)學(xué)習(xí),攻克group by~

          • 使用group by的簡(jiǎn)單例子
          • group by 工作原理
          • group by + where 和 having的區(qū)別
          • group by 優(yōu)化思路
          • group by 使用注意點(diǎn)
          • 一個(gè)生產(chǎn)慢SQL如何優(yōu)化

          1. 使用group by的簡(jiǎn)單例子

          group by一般用于分組統(tǒng)計(jì),它表達(dá)的邏輯就是根據(jù)一定的規(guī)則,進(jìn)行分組。我們先從一個(gè)簡(jiǎn)單的例子,一起來(lái)復(fù)習(xí)一下哈。

          假設(shè)用一張員工表,表結(jié)構(gòu)如下:

          CREATE?TABLE?`staff`?(
          ??`id`?bigint(11)?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT?COMMENT?'主鍵id',
          ??`id_card`?varchar(20)?NOT?NULL?COMMENT?'身份證號(hào)碼',
          ??`name`?varchar(64)?NOT?NULL?COMMENT?'姓名',
          ??`age`?int(4)?NOT?NULL?COMMENT?'年齡',
          ??`city`?varchar(64)?NOT?NULL?COMMENT?'城市',
          ??PRIMARY?KEY?(`id`)
          )?ENGINE=InnoDB?AUTO_INCREMENT=15?DEFAULT?CHARSET=utf8?COMMENT='員工表';

          表存量的數(shù)據(jù)如下:

          我們現(xiàn)在有這么一個(gè)需求:統(tǒng)計(jì)每個(gè)城市的員工數(shù)量。對(duì)應(yīng)的 SQL 語(yǔ)句就可以這么寫(xiě):

          select?city?,count(*)?as?num?from?staff?group?by?city;

          執(zhí)行結(jié)果如下:

          這條SQL語(yǔ)句的邏輯很清楚啦,但是它的底層執(zhí)行流程是怎樣的呢?

          2. group by 原理分析

          2.1 explain 分析

          我們先用explain查看一下執(zhí)行計(jì)劃

          explain?select?city?,count(*)?as?num?from?staff?group?by?city;
          • Extra 這個(gè)字段的Using temporary表示在執(zhí)行分組的時(shí)候使用了臨時(shí)表
          • Extra 這個(gè)字段的Using filesort表示使用了排序

          group by 怎么就使用到臨時(shí)表和排序了呢?我們來(lái)看下這個(gè)SQL的執(zhí)行流程

          2.2 group by 的簡(jiǎn)單執(zhí)行流程

          explain?select?city?,count(*)?as?num?from?staff?group?by?city;

          我們一起來(lái)看下這個(gè)SQL的執(zhí)行流程哈

          1. 創(chuàng)建內(nèi)存臨時(shí)表,表里有兩個(gè)字段citynum
          2. 全表掃描staff的記錄,依次取出city = 'X'的記錄。
          • 判斷臨時(shí)表中是否有為 city='X'的行,沒(méi)有就插入一個(gè)記錄 (X,1);
          • 如果臨時(shí)表中有city='X'的行的行,就將x 這一行的num值加 1;
          1. 遍歷完成后,再根據(jù)字段city排序,得到結(jié)果集返回給客戶端。

          這個(gè)流程的執(zhí)行圖如下:

          臨時(shí)表的排序是怎樣的呢?

          就是把需要排序的字段,放到sort buffer,排完就返回。在這里注意一點(diǎn)哈,排序分全字段排序rowid排序

          • 如果是全字段排序,需要查詢返回的字段,都放入sort buffer,根據(jù)排序字段排完,直接返回
          • 如果是rowid排序,只是需要排序的字段放入sort buffer,然后多一次回表操作,再返回。
          • 怎么確定走的是全字段排序還是rowid 排序排序呢?由一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)控制的,max_length_for_sort_data

          對(duì)排序有興趣深入了解的小伙伴,可以看我這篇文章哈。

          3. where 和 having的區(qū)別

          • group by + where 的執(zhí)行流程
          • group by + having 的執(zhí)行流程
          • 同時(shí)有where、group by 、having的執(zhí)行順序

          3.1 group by + where 的執(zhí)行流程

          有些小伙伴覺(jué)得上一小節(jié)的SQL太簡(jiǎn)單啦,如果加了where條件之后,并且where條件列加了索引呢,執(zhí)行流程是怎樣

          好的,我們給它加個(gè)條件,并且加個(gè)idx_age的索引,如下:

          select?city?,count(*)?as?num?from?staff?where?age>?30?group?by?city;
          //加索引
          alter?table?staff?add?index?idx_age?(age);

          再來(lái)expain分析一下:

          explain?select?city?,count(*)?as?num?from?staff?where?age>?30?group?by?city;

          從explain 執(zhí)行計(jì)劃結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)查詢條件命中了idx_age的索引,并且使用了臨時(shí)表和排序

          Using index condition:表示索引下推優(yōu)化,根據(jù)索引盡可能的過(guò)濾數(shù)據(jù),然后再返回給服務(wù)器層根據(jù)where其他條件進(jìn)行過(guò)濾。這里單個(gè)索引為什么會(huì)出現(xiàn)索引下推呢?explain出現(xiàn)并不代表一定是使用了索引下推,只是代表可以使用,但是不一定用了。大家如果有想法或者有疑問(wèn),可以加我微信討論哈。

          執(zhí)行流程如下:

          1. 創(chuàng)建內(nèi)存臨時(shí)表,表里有兩個(gè)字段citynum
          2. 掃描索引樹(shù)idx_age,找到大于年齡大于30的主鍵ID
          3. 通過(guò)主鍵ID,回表找到city = 'X'
          • 判斷臨時(shí)表中是否有為 city='X'的行,沒(méi)有就插入一個(gè)記錄 (X,1);
          • 如果臨時(shí)表中有city='X'的行的行,就將x 這一行的num值加 1;
          1. 繼續(xù)重復(fù)2,3步驟,找到所有滿足條件的數(shù)據(jù),
          2. 最后根據(jù)字段city排序,得到結(jié)果集返回給客戶端。

          3.2 group by + having 的執(zhí)行

          如果你要查詢每個(gè)城市的員工數(shù)量,獲取到員工數(shù)量不低于3的城市,having可以很好解決你的問(wèn)題,SQL醬紫寫(xiě):

          select?city?,count(*)?as?num?from?staff??group?by?city?having?num?>=?3;

          查詢結(jié)果如下:

          having稱為分組過(guò)濾條件,它對(duì)返回的結(jié)果集操作。

          3.3 同時(shí)有where、group by 、having的執(zhí)行順序

          如果一個(gè)SQL同時(shí)含有where、group by、having子句,執(zhí)行順序是怎樣的呢。

          比如這個(gè)SQL:

          select?city?,count(*)?as?num?from?staff??where?age>?19?group?by?city?having?num?>=?3;
          1. 執(zhí)行where子句查找符合年齡大于19的員工數(shù)據(jù)
          2. group by子句對(duì)員工數(shù)據(jù),根據(jù)城市分組。
          3. 對(duì)group by子句形成的城市組,運(yùn)行聚集函數(shù)計(jì)算每一組的員工數(shù)量值;
          4. 最后用having子句選出員工數(shù)量大于等于3的城市組。

          3.4 where + having 區(qū)別總結(jié)

          • having子句用于分組后篩選,where子句用于條件篩選
          • having一般都是配合group by 和聚合函數(shù)一起出現(xiàn)如(count(),sum(),avg(),max(),min())
          • where條件子句中不能使用聚集函數(shù),而having子句就可以。
          • having只能用在group by之后,where執(zhí)行在group by之前

          4. 使用 group by 注意的問(wèn)題

          使用group by 主要有這幾點(diǎn)需要注意:

          • group by一定要配合聚合函數(shù)一起使用嘛?
          • group by的字段一定要出現(xiàn)在select中嘛
          • group by導(dǎo)致的慢SQL問(wèn)題

          4.1 group by一定要配合聚合函數(shù)使用嘛?

          group by 就是分組統(tǒng)計(jì)的意思,一般情況都是配合聚合函數(shù)如(count(),sum(),avg(),max(),min())一起使用。

          • count() 數(shù)量
          • sum() 總和
          • avg() 平均
          • max() 最大值
          • min() 最小值

          如果沒(méi)有配合聚合函數(shù)使用可以嗎?

          我用的是Mysql 5.7 ,是可以的。不會(huì)報(bào)錯(cuò),并且返回的是,分組的第一行數(shù)據(jù)。

          比如這個(gè)SQL:

          select?city,id_card,age?from?staff?group?by??city;

          查詢結(jié)果是

          大家對(duì)比看下,返回的就是每個(gè)分組的第一條數(shù)據(jù)

          當(dāng)然,平時(shí)大家使用的時(shí)候,group by還是配合聚合函數(shù)使用的,除非一些特殊場(chǎng)景,比如你想去重,當(dāng)然去重用distinct也是可以的。

          4.2 group by 后面跟的字段一定要出現(xiàn)在select中嘛。

          不一定,比如以下SQL:

          select?max(age)??from?staff?group?by?city;

          執(zhí)行結(jié)果如下:

          分組字段city不在select 后面,并不會(huì)報(bào)錯(cuò)。當(dāng)然,這個(gè)可能跟不同的數(shù)據(jù)庫(kù),不同的版本有關(guān)吧。大家使用的時(shí)候,可以先驗(yàn)證一下就好。有一句話叫做,紙上得來(lái)終覺(jué)淺,絕知此事要躬行

          4.3 group by導(dǎo)致的慢SQL問(wèn)題

          到了最重要的一個(gè)注意問(wèn)題啦,group by使用不當(dāng),很容易就會(huì)產(chǎn)生慢SQL 問(wèn)題。因?yàn)樗扔玫?strong>臨時(shí)表,又默認(rèn)用到排序。有時(shí)候還可能用到磁盤(pán)臨時(shí)表

          • 如果執(zhí)行過(guò)程中,會(huì)發(fā)現(xiàn)內(nèi)存臨時(shí)表大小到達(dá)了上限(控制這個(gè)上限的參數(shù)就是tmp_table_size),會(huì)把內(nèi)存臨時(shí)表轉(zhuǎn)成磁盤(pán)臨時(shí)表
          • 如果數(shù)據(jù)量很大,很可能這個(gè)查詢需要的磁盤(pán)臨時(shí)表,就會(huì)占用大量的磁盤(pán)空間。

          這些都是導(dǎo)致慢SQL的x因素,我們一起來(lái)探討優(yōu)化方案哈。

          5. group by的一些優(yōu)化方案

          從哪些方向去優(yōu)化呢?

          • 方向1:既然它默認(rèn)會(huì)排序,我們不給它排是不是就行啦。
          • 方向2:既然臨時(shí)表是影響group by性能的X因素,我們是不是可以不用臨時(shí)表?

          我們一起來(lái)想下,執(zhí)行group by語(yǔ)句為什么需要臨時(shí)表呢?group by的語(yǔ)義邏輯,就是統(tǒng)計(jì)不同的值出現(xiàn)的個(gè)數(shù)。如果這個(gè)這些值一開(kāi)始就是有序的,我們是不是直接往下掃描統(tǒng)計(jì)就好了,就不用臨時(shí)表來(lái)記錄并統(tǒng)計(jì)結(jié)果啦?

          • group by 后面的字段加索引
          • order by null 不用排序
          • 盡量只使用內(nèi)存臨時(shí)表
          • 使用SQL_BIG_RESULT

          5.1 group by 后面的字段加索引

          如何保證group by后面的字段數(shù)值一開(kāi)始就是有序的呢?當(dāng)然就是加索引啦。

          我們回到一下這個(gè)SQL

          select?city?,count(*)?as?num?from?staff?where?age=?19?group?by?city;

          它的執(zhí)行計(jì)劃

          如果我們給它加個(gè)聯(lián)合索引idx_age_city(age,city)

          alter?table?staff?add?index?idx_age_city(age,city);

          再去看執(zhí)行計(jì)劃,發(fā)現(xiàn)既不用排序,也不需要臨時(shí)表啦。

          加合適的索引是優(yōu)化group by最簡(jiǎn)單有效的優(yōu)化方式。

          5.2 order by null 不用排序

          并不是所有場(chǎng)景都適合加索引的,如果碰上不適合創(chuàng)建索引的場(chǎng)景,我們?nèi)绾蝺?yōu)化呢?

          如果你的需求并不需要對(duì)結(jié)果集進(jìn)行排序,可以使用order by null

          select?city?,count(*)?as?num?from?staff?group?by?city?order?by?null

          執(zhí)行計(jì)劃如下,已經(jīng)沒(méi)有filesort

          5.3 盡量只使用內(nèi)存臨時(shí)表

          如果group by需要統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)不多,我們可以盡量只使用內(nèi)存臨時(shí)表;因?yàn)槿绻鹓roup by 的過(guò)程因?yàn)閮?nèi)存臨時(shí)表放不下數(shù)據(jù),從而用到磁盤(pán)臨時(shí)表的話,是比較耗時(shí)的。因此可以適當(dāng)調(diào)大tmp_table_size參數(shù),來(lái)避免用到磁盤(pán)臨時(shí)表

          5.4 使用SQL_BIG_RESULT優(yōu)化

          如果數(shù)據(jù)量實(shí)在太大怎么辦呢?總不能無(wú)限調(diào)大tmp_table_size吧?但也不能眼睜睜看著數(shù)據(jù)先放到內(nèi)存臨時(shí)表,隨著數(shù)據(jù)插入發(fā)現(xiàn)到達(dá)上限,再轉(zhuǎn)成磁盤(pán)臨時(shí)表吧?這樣就有點(diǎn)不智能啦。

          因此,如果預(yù)估數(shù)據(jù)量比較大,我們使用SQL_BIG_RESULT 這個(gè)提示直接用磁盤(pán)臨時(shí)表。MySQl優(yōu)化器發(fā)現(xiàn),磁盤(pán)臨時(shí)表是B+樹(shù)存儲(chǔ),存儲(chǔ)效率不如數(shù)組來(lái)得高。因此會(huì)直接用數(shù)組來(lái)存

          示例SQl如下:

          select?SQL_BIG_RESULT?city?,count(*)?as?num?from?staff?group?by?city;

          執(zhí)行計(jì)劃的Extra字段可以看到,執(zhí)行沒(méi)有再使用臨時(shí)表,而是只有排序

          執(zhí)行流程如下:

          1. 初始化 sort_buffer,放入city字段;
          2. 掃描表staff,依次取出city的值,存入 sort_buffer 中;
          3. 掃描完成后,對(duì) sort_buffer的city字段做排序
          4. 排序完成后,就得到了一個(gè)有序數(shù)組。
          5. 根據(jù)有序數(shù)組,統(tǒng)計(jì)每個(gè)值出現(xiàn)的次數(shù)。

          6. 一個(gè)生產(chǎn)慢SQL如何優(yōu)化

          最近遇到個(gè)生產(chǎn)慢SQL,跟group by相關(guān)的,給大家看下怎么優(yōu)化哈。

          表結(jié)構(gòu)如下:

          CREATE?TABLE?`staff`?(
          ??`id`?bigint(11)?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT?COMMENT?'主鍵id',
          ??`id_card`?varchar(20)?NOT?NULL?COMMENT?'身份證號(hào)碼',
          ??`name`?varchar(64)?NOT?NULL?COMMENT?'姓名',
          ??`status`?varchar(64)?NOT?NULL?COMMENT?'Y-已激活?I-初始化?D-已刪除?R-審核中',
          ??`age`?int(4)?NOT?NULL?COMMENT?'年齡',
          ??`city`?varchar(64)?NOT?NULL?COMMENT?'城市',
          ??`enterprise_no`?varchar(64)?NOT?NULL?COMMENT?'企業(yè)號(hào)',
          ??`legal_cert_no`?varchar(64)?NOT?NULL?COMMENT?'法人號(hào)碼',
          ??PRIMARY?KEY?(`id`)
          )?ENGINE=InnoDB?AUTO_INCREMENT=15?DEFAULT?CHARSET=utf8?COMMENT='員工表';

          查詢的SQL是這樣的:

          select?*?from?t1?where?status?=?#{status}?group?by?#{legal_cert_no}

          我們先不去探討這個(gè)SQL的=是否合理。如果就是這么個(gè)SQL,你會(huì)怎么優(yōu)化呢?有想法的小伙伴可以留言討論哈,也可以加我微信加群探討。如果你覺(jué)得文章那里寫(xiě)得不對(duì),也可以提出來(lái)哈,一起進(jìn)步,加油呀

          參考與感謝

          • mySQL 45講 (https://time.geekbang.org/column/article/80477?cid=100020801)


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