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Mysql 索引排序

image.png sql 中 order by 排序可能发生2种情况: 1)对应覆盖索引,直接在索引上查询时,就是有序的,不需要另外处理排序 2)没有使用到索引,先取出数据,形成临时表做 file sort...示例目标 取出来的数据本身就是有序的,利用索引排序 示例分析 例如 有一个商品表,现在想取出某个分类下的商品,按照价格排序 sql : ... where category_id=N order...by price 目前只对分类ID做了索引,这时 order by 操作必然进行了单独的排序操作 使用 explain 分析这个sql语句时,会看到: Extra Using where;Using...filesort 改进 现在添加一个索引,category_id和price 的联合索引 再使用 explain 分析这个sql语句时,会看到: Extra Using where 可以看到没再使用filesort...,这样就利用了索引排序,因为按照索引取出来的数据本身有序,order by 操作时用到了索引,一看本身就是有序的,就不再需要file sort操作

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    索引的本质是排序

    索引是经常用到的技术,但有些程序员对索引的原理了解不深,发现数据查询性能有问题立刻想起建索引,当然经常也没啥效果,反而消耗资源。那么到底什么时候该用索引以及该怎么用?...索引的本质就是排序。我们一般不会把原始数据表排序,而是用每条记录的键值和这条记录在存储器中的位置合成一个较小的表,也就是索引表。如果还有其它字段也要用于键值查找,则可以再建立更多索引。...原始数据只有一份,索引可以有多个,如果每次建索引都直接对把原始数据排序,则会使数据被复制很多遍,占用空间过大。...HASH 索引本质上是键值的 HASH 值来排序。我们下面的讨论还是以普通键值排序索引为例,HASH 索引的情况可以类比。从原理上看,显然索引不会提高大量数据遍历的运算性能。...既然索引的本质是排序,如果数据在物理存储时就对某个字段有序,那么是不是就不必为这个字段建立索引也可快速查找了。是的,没问题。

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    「Mysql索引原理(八)」使用索引扫描做排序

    MySQL有两种方式可以生成有序的结果:通过排序操作;或者按索引顺序扫描;如果explain出来的type列的值为index,则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。...只有当索引的顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致,并且所有列的排序方向都一样时,MySQL才能使用索引结果来做排序。...ORDER BY子句和查找型查询的限制是一样的:需要满足索引的最左前缀的要求;否则,MySQL都需要执行排序操作,而无法利用索引排序。...即使order by子句不满足索引的最前左缀的要求,也可以哟用于查询排序,这是因为索引的第一列被指定为一个常数。 还有更多可以使用索引排序的查询示例。...下面这个查询可以利用索引排序,是因为查询为索引的第一列提供了常量条件,而是用第二列进行排序,将两列组合在一起,就形成了索引的最左前缀: explain select rental_id,staff_id

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    PostgreSQL 性能优化 短查询 覆盖索引,前缀索引索引排序 (9)

    基于查询中的一个不能被回避的问题,就是索引使用中的覆盖索引,提到覆盖索引的这个问题,其实最大的优势就是不用回表,在查询中可以从索引直接提取数据,而不必在通过索引的标记的物理位置在回到原表在将原表的数据导入到内存...那么我下次建立索引的时候直接建立覆盖索引不就好了,覆盖索引的该怎么用,实际上覆盖索引的使用是有条件的,覆盖索引也有平衡点和性价比,数据库中最重要的是空间换时间,那么覆盖索引必然会增加数据空间的使用,因为实际上你将数据多存了一份...1 我们建立idx_name_booking 后来分析查询是否可以使用索引 很明显我们的查询中在建立了第一个索引后,并未走索引。...这里有一个口诀,先缩小,后排序,范围大了不索引,先等于,后范围,排序字段放最后。...所以我们的查询一定以 last_name 为开够,同时辅助以日期作为辅助,但日期也不稳定,如果将日志的范围扩大,则这个索引也会失效,但基于最后的查询还是要排序

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    Numpy中的索引排序

    花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割 花哨的索引 花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似...数组排序 例如, 一个简单的选择排序重复寻找列表中的最小值, 并且不断交换直到列表是有序的。...可以在 Python 中仅用几行代码来实现: # 用Python代码实现选择排序 import numpy as np def selection_sort(x): for i in range...:np.sort,np.argsort 默认情况下, np.sort 的排序算法是 快速排序, 其算法复杂度为[N log N], 另外也可以选择归并排序和堆排序。...对于大多数应用场景, 默认的快速排序已经足够高效了。

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    「Mysql索引原理(十四)」索引案例3-优化排序

    在这个学习案例中,最后要介绍的是排序。使用文件排序对小数据集是很快的,但如果个查询匹配的结果有上百万行的话会怎样?例如如果 WHERE子句只有sex列,如何排序?...对于那些选择性非常低的列,可以增加一些特殊的索引来做排序。...即使有索引,如果用户界面上需要翻页,并且翻页翻到比较靠后时査询也可能非常慢。...优化这类索引的另一个比较好的策略是使用延迟关联,通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据这些主键关联原表获得需要的行。这可以减少 MySQL扫描那些需要丢弃的行数。...下面这个查询显示了如何高效地使用( sex, rating)索引进行排序和分页 mysql> SELECT FROM profiles INNER JOIN (SELECT <primary

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    MySQL-索引优化篇(2)_使用索引扫描来优化排序

    ---- 使用索引扫描来优化排序 存储引擎: Innodb 重点: 优化排序 手段:利用索引 两个思路: 1 通过排序操作 、 2 按照索引顺序扫描数据 ---- 索引的列顺序和Order By子句的顺序完全一致...,所以可以利用主键来排序 ,上面 order by rental_id 就是利用主键来排序 。...如果order by 都使用升序的 using index condition:5.6加入 ,会先条件过滤索引,过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行,随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行...在使用order by关键字的时候,如果待排序的内容不能由所使用的索引直接完成排序的话,那么MySQL有可能就要进行“文件排序” 【其实并不是从文件中查找排序,不要误解】。...---- 看下索引情况 ? 最左侧的索引 rental_date 使用范围查询 来验证下 ?

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    Python索引总结

    Python包含6种内建序列: 列表 元组 字符串 Unicode字符串 buffer对象 xrange对象 ---- 索引 #字符串可以直接使用索引,不需要专门的变量引用 >>> 'Hello World...: 当正数索引+负数索引的绝对值=元素的个数,它们所指的是同一个元素。...[-4])# r ---- 分片   分片用于截取某个范围内的元素,通过:来指定起始区间(左闭右开区间,包含左侧索引值对应的元素,但不包含右测索引值对应的元素)。...,但不包括终止索引对应的元素,索引为正值时可以发生越界但只会取到最后一个元素。...如果索引值为负值,则表示从最右边元素开始,此时需避免索引越界。 ---- ‘+’运算(网易笔试中的选择题) 表示两个序列的相连,但是仅对相同类型的序列进行连接操作。

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