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group by如何优化?

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AsiaYe
发布2020-06-06 16:31:24
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发布2020-06-06 16:31:24
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文章被收录于专栏:DBA随笔DBA随笔

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group by如何优化?

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今天分享的内容是MySQL里面的group by语句,部分案例节选自极客时间的《MySQL45讲》,大家有兴趣可以购买相应课程进行学习,废话就不多说了,直接从例子开始吧。

在MySQL中,新建立一张表,该表有三个字段,分别是id,a,b,插入1000条每个字段都相等的记录,如下:

代码语言:javascript
复制
mysql> show create table t1\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from t1 limit 10;
+----+------+------+
| id | a    | b    |
+----+------+------+
|  1 |    1 |    1 |
|  2 |    2 |    2 |
|  3 |    3 |    3 |
|  4 |    4 |    4 |
|  5 |    5 |    5 |
|  6 |    6 |    6 |
|  7 |    7 |    7 |
|  8 |    8 |    8 |
|  9 |    9 |    9 |
| 10 |   10 |   10 |
+----+------+------+
10 rows in set (0.00 sec)

当我们执行下面包含group by的SQL时,查看执行计划,可以看到:

代码语言:javascript
复制
mysql> explain select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m limit 10;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                        |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t1    | NULL       | index | PRIMARY,a     | a    | 5       | NULL | 1000 |   100.00 | Using index; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

最后面有:

using index:覆盖索引

using temporary:使用了内存临时表

using filesort:使用了排序操作

为了更好的理解这个group by语句的执行过程,我画一个图来表示:

对照上面这个表,我们不难发现,这个group by的语句执行流程是下面这样的:

a、首先创建内存临时表,内存表里有两个字段m和c,主键是m;m是id%10,而c是统计的count(*) 个数

b、扫描表t1的索引a,依次取出叶子节点上的id值,计算id%10的结果,记为x;此时如果临时表中没有主键为x的行,就插入一个记录(x,1);如果表中有主键为x的行,就将x这一行的c值加1;

c、遍历完成后,再根据字段m做排序,得到结果集返回给客户端。(注意,这个排序的动作是group by自动添加的。)

如果我们不想让group by语句帮我们自动排序,可以添加上order by null在语句的末尾,这样就可以去掉order by之后的排序过程了。如下:

代码语言:javascript
复制
mysql> explain select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                        |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t1    | NULL       | index | PRIMARY,a     | a    | 5       | NULL | 1000 |   100.00 | Using index; Using temporary |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

可以看到,explain最后面的using filesort字样已经不见了。再来看下结果:

代码语言:javascript
复制
mysql> select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;
+------+-----+
| m    | c   |
+------+-----+
|    0 | 100 |
|    1 | 100 |
|    2 | 100 |
|    3 | 100 |
|    4 | 100 |
|    5 | 100 |
|    6 | 100 |
|    7 | 100 |
|    8 | 100 |
|    9 | 100 |
+------+-----+
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null;
+------+-----+
| m    | c   |
+------+-----+
|    1 | 100 |
|    2 | 100 |
|    3 | 100 |
|    4 | 100 |
|    5 | 100 |
|    6 | 100 |
|    7 | 100 |
|    8 | 100 |
|    9 | 100 |
|    0 | 100 |
+------+-----+
10 rows in set (0.00 sec)

当我们不加order by null的时候,group by会自动为我们进行排序,所以m=0的记录会在第一条的位置,如果我们加上order by null,那么group by就不会自动排序,那么m=0的记录就在最后面了。

我们当前这个语句,表t1中一共有1000条记录,对10取余,只有10个结果,在内存临时表中还可以放下,内存临时表在MySQL中,通过tmp_table_size来控制。

代码语言:javascript
复制
mysql> show  variables like "%tmp_table%";
+----------------+----------+
| Variable_name  | Value    |
+----------------+----------+
| max_tmp_tables | 32       |
| tmp_table_size | 39845888 |
+----------------+----------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

当我们的结果足够大,而内存临时表不足以保存的时候,MySQL就会使用磁盘临时表,整个访问的速度就变得很慢了。那么针对group by操作,我们如何优化?

01

group by优化之索引

从上面的描述中不难看出,group by进行分组的时候,创建的临时表都是带一个唯一索引的。如果数据量很大,group by的执行速度就会很慢,要想优化这种情况,还得分析为什么group by 需要临时表?

这个问题其实是因为group by的逻辑是统计不同的值出现的次数,由于每一行记录做group by之后的结果都是无序的,所以就需要一个临时表存储这些中间结果集。如果我们的所有值都是排列好的,有序的,那情况会怎样呢?

例如,我们有个表的记录id列是:

0,0,0,1,1,2,2,2,2,3,4,4,

当我们使用group by的时候,就直接从左到右,累计相同的值即可。这样就不需要临时表了。

上面的结构我们也不陌生,当我们以在某个数据列上创建索引的时候,这个列本身就是排序的,当group by是以这个列为条件的时候,那么这个过程就不需要排序,因为索引是自然排序的。为了实现这个优化,我们给表t1新增一个列z,如下:

代码语言:javascript
复制
mysql> alter table t1 add column z int generated always as(id % 10), add index(z);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> select z as m, count(*) as c from t1 group by z;
+------+-----+
| m    | c   |
+------+-----+
|    0 | 100 |
|    1 | 100 |
|    2 | 100 |
|    3 | 100 |
|    4 | 100 |
|    5 | 100 |
|    6 | 100 |
|    7 | 100 |
|    8 | 100 |
|    9 | 100 |
+------+-----+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select z as m, count(*) as c from t1 group by z;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | t1    | NULL       | index | z             | z    | 5       | NULL | 1000 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们新增字段z,z的值是id%10之后的值,并且创建索引,再通过group by对这个z列进行分组,可以看到,结果中已经没有临时表了。

所以,使用索引可以帮助我们去掉group by依赖的临时表

02

group by优化---直接排序

如果我们已经知道表的数据量特别大,内存临时表肯定不足以容纳排序的时候,其实我们可以通过告知group by进行磁盘排序,而直接跳过内存临时表的排序过程。

其实在MySQL中是有这样的方法的:在group by语句中加入SQL_BIG_RESULT这个提示(hint),就可以告诉优化器:这个语句涉及的数据量很大,请直接用磁盘临时表。当我们使用这个语句的时候,MySQL将自动利用数组的方法来组织磁盘临时表中的字段,而不是我们所周知的B+树。关于这个知识点,这里给出官方文档的介绍:

SQL_BIG_RESULT or SQL_SMALL_RESULT can be used with GROUP BY or DISTINCT to tell the optimizer that the result set has many rows or is small, respectively. For SQL_BIG_RESULT, MySQL directly uses disk-based temporary tables if they are created, and prefers sorting to using a temporary table with a key on the GROUP BY elements. For SQL_SMALL_RESULT, MySQL uses in-memory temporary tables to store the resulting table instead of using sorting. This should not normally be needed.

整个group by的处理过程将会变成:

a、初始化sort_buffer,确定放入一个整型字段,记为m;

b、扫描表t1的索引a,依次取出里面的id值, 将 id%100的值存入sort_buffer中;

c、扫描完成后,对sort_buffer的字段m做排序(如果sort_buffer内存不够用,就会利用磁盘临时文件辅助排序);

d、排序完成后,就得到了一个有序数组。类似0,0,0,1,1,2,2,3,3,3,4,4,4,4这样

e、根据有序数组,得到数组里面的不同值,以及每个值的出现次数。

昨天的文章中我们分析了union 语句会使用临时表,今天的内容我们分析了group by语句使用临时表的情况,那么MySQL究竟什么时候会使用临时表呢?

MySQL什么时候会使用内部临时表?

1、如果语句执行过程可以一边读数据,一边直接得到结果,是不需要额外内存的,否则就需要额外的内存,来保存中间结果;

2、如果执行逻辑需要用到二维表特性,就会优先考虑使用临时表。比如union需要用到唯一索引约束, group by还需要用到另外一个字段来存累积计数。

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原始发表:2020-06-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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