看一遍就理解:Group By詳解
前言
大家好,我是撿田螺的小男孩。
日常開發中,我們經常會使用到group by。親愛的小夥伴,你是否知道group by的工作原理呢?group by和having有什麼區別呢?group by的優化思路是怎樣的呢?使用group by有哪些需要注意的問題呢?本文將跟大家一起來學習,攻克group by~
- 使用group by的簡單例子
- group by 工作原理
- group by + where 和 having的區別
- group by 優化思路
- group by 使用注意點
- 一個生產慢SQL如何優化
1. 使用group by的簡單例子
group by一般用於分組統計,它表達的邏輯就是根據一定的規則,進行分組。我們先從一個簡單的例子,一起來複習一下哈。
假設用一張員工表,表結構如下:
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';
表存量的資料如下:
我們現在有這麼一個需求:統計每個城市的員工數量。對應的 SQL 語句就可以這麼寫:
select city ,count(*) as num from staff group by city;
執行結果如下:
這條SQL語句的邏輯很清楚啦,但是它的底層執行流程是怎樣的呢?
2. group by 原理分析
2.1 explain 分析
我們先用explain檢視一下執行計劃
explain select city ,count(*) as num from staff group by city;
Extra 這個欄位的Using temporary表示在執行分組的時候使用了臨時表
Extra 這個欄位的Using filesort表示使用了排序
group by 怎麼就使用到臨時表和排序了呢?我們來看下這個SQL的執行流程
2.2 group by 的簡單執行流程
explain select city ,count(*) as num from staff group by city;
我們一起來看下這個SQL的執行流程哈
- 建立記憶體臨時表,表裡有兩個欄位city和num;
- 全表掃描staff的記錄,依次取出city = 'X'的記錄。
- 判斷臨時表中是否有為 city='X'的行,沒有就插入一個記錄 (X,1);
- 如果臨時表中有city='X'的行的行,就將x 這一行的num值加 1;
遍歷完成後,再根據欄位city做排序,得到結果集返回給客戶端。
這個流程的執行圖如下:
臨時表的排序是怎樣的呢?
就是把需要排序的欄位,放到sort buffer,排完就返回。在這裡注意一點哈,排序分全欄位排序和rowid排序
- 如果是全欄位排序,需要查詢返回的欄位,都放入sort buffer,根據排序欄位排完,直接返回
- 如果是rowid排序,只是需要排序的欄位放入sort buffer,然後多一次回表操作,再返回。
- 怎麼確定走的是全欄位排序還是rowid 排序排序呢?由一個數據庫引數控制的,max_length_for_sort_data
對排序有興趣深入瞭解的小夥伴,可以看我這篇文章哈。
看一遍就理解:order by詳解
3. where 和 having的區別
- group by + where 的執行流程
- group by + having 的執行流程
- 同時有where、group by 、having的執行順序
3.1 group by + where 的執行流程
有些小夥伴覺得上一小節的SQL太簡單啦,如果加了where條件之後,並且where條件列加了索引呢,執行流程是怎樣?
好的,我們給它加個條件,並且加個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expain分析一下:
explain select city ,count(*) as num from staff where age> 30 group by city;
從explain 執行計劃結果,可以發現查詢條件命中了idx_age的索引,並且使用了臨時表和排序
Using index condition:表示索引下推優化,根據索引儘可能的過濾資料,然後再返回給伺服器層根據where其他條件進行過濾。這裡單個索引為什麼會出現索引下推呢?explain出現並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,可以加我微信討論哈。
執行流程如下:
- 建立記憶體臨時表,表裡有兩個欄位city和num;
- 掃描索引樹idx_age,找到大於年齡大於30的主鍵ID
- 通過主鍵ID,回表找到city = 'X'
- 判斷臨時表中是否有為 city='X'的行,沒有就插入一個記錄 (X,1);
- 如果臨時表中有city='X'的行的行,就將x 這一行的num值加 1;
- 繼續重複2,3步驟,找到所有滿足條件的資料,
- 最後根據欄位city做排序,得到結果集返回給客戶端。
3.2 group by + having 的執行
如果你要查詢每個城市的員工數量,獲取到員工數量不低於3的城市,having可以很好解決你的問題,SQL醬紫寫:
select city ,count(*) as num from staff group by city having num >= 3;
查詢結果如下:
having稱為分組過濾條件,它對返回的結果集操作。
3.3 同時有where、group by 、having的執行順序
如果一個SQL同時含有where、group by、having子句,執行順序是怎樣的呢。
比如這個SQL:
select city ,count(*) as num from staff where age> 19 group by city having num >= 3;
- 執行where子句查詢符合年齡大於19的員工資料
- group by子句對員工資料,根據城市分組。
- 對group by子句形成的城市組,執行聚集函式計算每一組的員工數量值;
- 最後用having子句選出員工數量大於等於3的城市組。
3.4 where + having 區別總結
- having子句用於分組後篩選,where子句用於行條件篩選
- having一般都是配合group by 和聚合函式一起出現如(count(),sum(),avg(),max(),min())
- where條件子句中不能使用聚集函式,而having子句就可以。
- having只能用在group by之後,where執行在group by之前
4. 使用 group by 注意的問題
使用group by 主要有這幾點需要注意:
- group by一定要配合聚合函式一起使用嘛?
- group by的欄位一定要出現在select中嘛
- group by導致的慢SQL問題
4.1 group by一定要配合聚合函式使用嘛?
group by 就是分組統計的意思,一般情況都是配合聚合函式如(count(),sum(),avg(),max(),min())一起使用。
- count() 數量
- sum() 總和
- avg() 平均
- max() 最大值
- min() 最小值
如果沒有配合聚合函式使用可以嗎?
我用的是Mysql 5.7 ,是可以的。不會報錯,並且返回的是,分組的第一行資料。
比如這個SQL:
select city,id_card,age from staff group by city;
查詢結果是
大家對比看下,返回的就是每個分組的第一條資料
當然,平時大家使用的時候,group by還是配合聚合函式使用的,除非一些特殊場景,比如你想去重,當然去重用distinct也是可以的。
4.2 group by 後面跟的欄位一定要出現在select中嘛。
不一定,比如以下SQL:
select max(age) from staff group by city;
執行結果如下:
分組欄位city不在select 後面,並不會報錯。當然,這個可能跟不同的資料庫,不同的版本有關吧。大家使用的時候,可以先驗證一下就好。有一句話叫做,紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。
4.3 group by導致的慢SQL問題
到了最重要的一個注意問題啦,group by使用不當,很容易就會產生慢SQL 問題。因為它既用到臨時表,又預設用到排序。有時候還可能用到磁碟臨時表。
- 如果執行過程中,會發現記憶體臨時表大小到達了上限(控制這個上限的引數就是tmp_table_size),會把記憶體臨時錶轉成磁碟臨時表。
- 如果資料量很大,很可能這個查詢需要的磁碟臨時表,就會佔用大量的磁碟空間。
這些都是導致慢SQL的x因素,我們一起來探討優化方案哈。
5. group by的一些優化方案
從哪些方向去優化呢?
- 方向1:既然它預設會排序,我們不給它排是不是就行啦。
- 方向2:既然臨時表是影響group by效能的X因素,我們是不是可以不用臨時表?
我們一起來想下,執行group by語句為什麼需要臨時表呢?group by的語義邏輯,就是統計不同的值出現的個數。如果這個這些值一開始就是有序的,我們是不是直接往下掃描統計就好了,就不用臨時表來記錄並統計結果啦?
- group by 後面的欄位加索引
- order by null 不用排序
- 儘量只使用記憶體臨時表
- 使用SQL_BIG_RESULT
5.1 group by 後面的欄位加索引
如何保證group by後面的欄位數值一開始就是有序的呢?當然就是加索引啦。
我們回到一下這個SQL
select city ,count(*) as num from staff where age= 19 group by city;
它的執行計劃
如果我們給它加個聯合索引idx_age_city(age,city)
alter table staff add index idx_age_city(age,city);
再去看執行計劃,發現既不用排序,也不需要臨時表啦。圖片
加合適的索引是優化group by最簡單有效的優化方式。
5.2 order by null 不用排序
並不是所有場景都適合加索引的,如果碰上不適合建立索引的場景,我們如何優化呢?
如果你的需求並不需要對結果集進行排序,可以使用order by null。
select city ,count(*) as num from staff group by city order by null
執行計劃如下,已經沒有filesort啦
5.3 儘量只使用記憶體臨時表
如果group by需要統計的資料不多,我們可以儘量只使用記憶體臨時表;因為如果group by 的過程因為記憶體臨時表放不下資料,從而用到磁碟臨時表的話,是比較耗時的。因此可以適當調大tmp_table_size引數,來避免用到磁碟臨時表。
5.4 使用SQL_BIG_RESULT優化
如果資料量實在太大怎麼辦呢?總不能無限調大tmp_table_size吧?但也不能眼睜睜看著資料先放到記憶體臨時表,隨著資料插入發現到達上限,再轉成磁碟臨時表吧?這樣就有點不智慧啦。
因此,如果預估資料量比較大,我們使用SQL_BIG_RESULT 這個提示直接用磁碟臨時表。MySQl優化器發現,磁碟臨時表是B+樹儲存,儲存效率不如陣列來得高。因此會直接用陣列來存
示例SQl如下:
select SQL_BIG_RESULT city ,count(*) as num from staff group by city;
執行計劃的Extra欄位可以看到,執行沒有再使用臨時表,而是隻有排序
執行流程如下:
- 初始化 sort_buffer,放入city欄位;
- 掃描表staff,依次取出city的值,存入 sort_buffer 中;
- 掃描完成後,對 sort_buffer的city欄位做排序
- 排序完成後,就得到了一個有序陣列。
- 根據有序陣列,統計每個值出現的次數。
6. 一個生產慢SQL如何優化
最近遇到個生產慢SQL,跟group by相關的,給大家看下怎麼優化哈。
表結構如下:
CREATE TABLE `staff` ( `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵id', `id_card` varchar(20) NOT NULL COMMENT '身份證號碼', `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名', `status` varchar(64) NOT NULL COMMENT 'Y-已啟用 I-初始化 D-已刪除 R-稽核中', `age` int(4) NOT NULL COMMENT '年齡', `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT '城市', `enterprise_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '企業號', `legal_cert_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '法人號碼', 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SQL的=是否合理。如果就是這麼個SQL,你會怎麼優化呢?有想法的小夥伴可以留言討論哈,也可以加我微信加群探討。如果你覺得文章那裡寫得不對,也可以提出來哈,一起進步,加油呀
參考與感謝
mySQL 45講 (https://time.geekbang.org/column/article/80477?cid=100020801)
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