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具有MAX DATE和GROUP BY列的查询不使用索引

是因为在这种情况下，查询需要对整个表进行全表扫描来找到最大日期，并进行分组操作。这种情况下，如果没有适当的索引，查询性能会受到严重影响。

索引是数据库中用于提高查询性能的一种数据结构。它可以帮助数据库快速定位到符合查询条件的数据，减少全表扫描的开销。然而，对于具有MAX DATE和GROUP BY列的查询，索引的使用会受到一些限制。

首先，MAX DATE操作需要对整个表进行扫描，以找到最大日期。即使有索引，也需要遍历整个索引树来找到最大值，这可能会导致额外的开销。

其次，GROUP BY操作需要对数据进行分组，这可能会导致索引失效。当使用GROUP BY时，数据库需要按照指定的列对数据进行排序和分组。如果索引的顺序与GROUP BY的顺序不一致，数据库可能会选择不使用索引，而是执行全表扫描来满足GROUP BY的要求。

针对这种情况，可以考虑以下优化方案：

创建合适的索引：根据查询条件和GROUP BY列创建适当的索引，以提高查询性能。例如，在具有MAX DATE和GROUP BY列的查询中，可以创建一个包含这两个列的复合索引。
使用覆盖索引：如果查询只需要返回索引列的值而不需要访问表的其他列，可以考虑创建覆盖索引。覆盖索引可以减少对表的访问，提高查询性能。
数据库优化：可以通过调整数据库的配置参数来提高查询性能。例如，增加内存缓存大小、调整查询缓存等。
数据分区：如果表的数据量非常大，可以考虑对数据进行分区。数据分区可以将表分割成多个较小的部分，提高查询性能。

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相关搜索:GROUP BY with MAX( date )，但日期在两个单独的列中 Group by和Having使用相同的列 Pyspark -使用function - group by和max添加带有值的新列 SQL查询出现问题。选择具有max()列的行使用COUNT(*)和MAX()返回多列的MySQL查询使用distinct和max的嵌套查询使用日期列和group by date连接三个不同的表具有group by rollup子句和格式的SQL查询具有GROUP BY、SUM、MAX和子查询的MySQL查询具有rollup、coalesce/ifnull和date函数的MySQL group by

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EXISTS 的 SQL 运行更快呢，有两个原因可以`用到索引，如果连接列 (id) 上建立了索引，那么查询 Class_B 时不用查实际的表，只需查索引就可以了。...MAX(item) FROM Items; -- 这样写能用到索引 SELECT MAX(item_no) FROM Items; 注意：极值函数参数推荐为索引列中并不是不需要排序，而是优化了排序前的查找速度...，但很多时候聚合后生成的视图并没有保留原表的索引结构四、在 GROUP BY 子句和 ORDER BY 子句中使用索引 GROUP BY 子句和 ORDER BY 子句一般都会进行排序，以对行进行排列和替换...sale_date, MAX(quantity) AS max_qty FROM SalesHistory GROUP BY sale_date) TMP...FROM SalesHistory GROUP BY sale_date HAVING MAX(quantity) >= 10; HAVING 子句和聚合操作是同时执行的，所以比起生成中间表后再执行

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Mysql基础篇--面试优化数据库对象和使用技巧

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趣头条基于ClickHouse玩转每天1000亿数据量

3）稀疏索引相比于传统基于HDFS的OLAP引擎，clickhouse不仅有基于分区的过滤，还有基于列级别的稀疏索引，这样在进行条件查询的时候可以过滤到很多不需要扫描的块，这样对提升查询速度是很有帮助的...2）索引在查询中的使用索引是clickhouse查询速度比较快的一个重要原因，正是因为有索引可以避免不必要的数据的扫描和处理。...场景2 where Date=’3’ Date为第二索引列，索引起来有点费劲，过滤效果还不是特别的好，Date=’3’的数据定位在[2,10]数据块中。...场景3 where CounterId=’a’ and Date=’3’ 第一索引 + 第二索引同时过滤，[0,3] 和 [2,10]的交集，所以为[2,3]数据块中。...6）max_bytes_before_external_group_by 在进行group by的时候，内存使用量已经达到了max_bytes_before_external_group_by的时候就进行写磁盘

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2-SQL语言中的函数

最大值，min 最小值特点： sum,avg可以处理数值型数据，max,min,count可以处理任何类型数据以上几个分组函数都会自动忽略null值可以和distinct搭配使用 # 分组函数...语法： SELECT 分组函数,列（要求出现在group_by后面） FROM 表【WHERE 筛选条件】 GROUP BY 分组列表【ORDER BY 子句】注意：查询列表比较特殊，要求是分组函数和...（多行多列或0行0列都不可以） # 列子查询（多行子查询，因为子查询结果是一列多行） /* 多行操作符： IN/NOT IN 等于/不等于列表中的任意一个 ANY/SOME 和子查询中的某个值作比较...，单查询的信息一致特点：要求多条查询语句的查询列数是一致的要求多条查询语句每一列的类型和顺序最好是一致的 UNION关键字会自动去重，如果不想去重可以使用UNION ALL关键字 # 联合查询...应用场景：要查询结果来自多个表，且多个表没有直接的连接关系，单查询的信息一致特点：要求多条查询语句的查询列数是一致的要求多条查询语句每一列的类型和顺序最好是一致的 UNION关键字会自动去重，如果不想去重可以使用

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MySQL入门详解（一）---mysql的语言

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升级MySQL5.7，开发不得不注意的坑

,NO_ENGINE_SUBSTITUTION 其中，ONLY_FULL_GROUP_BY与group by语句有关，其要求select列表里只能出现分组列（即group by后面的列）和聚合函数（sum...这里，对之前提到的，MySQL 5.7中不再兼容的实现方式也做了个测试，在没有任何索引的情况下，其稳定在0.7s（性能并不弱，怪不得有人使用），而同等情况下，方法1稳定在0.5s（哈，MySQL 5.6...但与方法1不同的是，其无法通过索引进行优化。从执行计划上看，方法1，先将group by的结果放到临时表中，然后再将该临时表作为驱动表，来和dept_emp表进行关联查询。...被驱动表虽然也有索引，但从执行计划上看，其只使用了复合索引 (dept_no, from_date)中的dept_no，而dept_no的选择率又太低，毕竟只有9个部门。...所以，对于分组求最值的需求，建议使用方法1，其不仅符合SQL规范，查询性能上也是最好的，尤其是在联合索引的情况下。

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