在MySQL中，ORDER BY的实现有如下两种类型： （1）通过有序索引直接取得有序的数据，不用进行任何排序操作即可满足客户端要求 （2）通过MySQL的排序算法将数据进行排序，再将排序后的数据返回给客户端 通过索引得到有序数据是最理想的，但实际情况中常常会遇到第二种情况 如果没有索引可利用时，MySQL又如何实现排序呢？ MySQL目前可以通过两种算法来实现数据的排序操作： （1）取出满足过滤条件、并作为排序条件的字段，及其行指针信息，在Sort Buffer中进行实际的排序操作，然后根据行指针信息到表
在使用explain分析查询的时候，利用有序索引获取有序数据显示Using index。而文件排序显示Using filesort。
1. 加大max_length_for_sort_data参数的设置 在MySQL中，排序算法分为两种，一是只加载排序字段到内存，排序完成后再到表中取其他字段，二是加载所有需要的字段到内存，显然第二种节省了IO操作，所以更快 决定使用哪种算法是通过参数max_length_for_sort_data来决定的 当所有返回字段的最大长度小于这个参数值时，MySQL就会选择第二种算法，反之使用第一种。所以，如果有充足的内存让MySQL存放须要返回的非排序字段，就可以加大这个参数的值来让MySQL选择第二种排序算法
一 简介 偏向于业务的(MySQL)DBA或者业务的开发者来说，order by 排序是一个常见的业务功能，将结果根据指定的字段排序，满足前端展示的需求。然而排序操作也是经常出现慢查询排行榜的座上宾。本文将从原理和实际案例优化，order by 使用限制等几个方面来逐步了解order by 排序。
如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index)，也就是平时所说的不需要回表操作
都是全表扫描 都是使用where 都是文件排序（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）
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化，在此之前，你需要对索引有基本的了解，不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
有一个功能，按照算法得出的权重值，分页展示一批列表数据，权重值越大越靠前。研发同学反馈查询速度慢且排序不稳定。
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY进行使用。
去年的这个时候小编通过两个月的复习拿到了阿里巴巴的 offer，有一些运气，也有一些心得，借着跳槽季来临特此分享出来。
一、我们要解决什么问题 二、排序，排序，排序 三、索引优化排序 四、排序模式 4.1实际trace结果 4.2排序模式概览 4.2.1回表排序模式 4.2.2不回表排序模式 4.2.3打包数据排序模式 4.2.4三种模式比较 五、外部排序 5.1普通外部排序 5.1.1两路外部排序 5.1.2多路外部排序 5.2MySQL外部排序 5.2.1MySQL外部排序算法 5.2.2sort_merge_passes 六、trace 结果解释 6.1 是否存在磁盘外部排序 6.2 是否存在优先队列优
MySQL 的分页查询在我们的开发过程中还是很常见的，比如一些后台管理系统，我们一般会有查询订单列表页、商品列表页等。
归并排序是一种分治思想的应用，所以也适合处理大数量的排序，因此也是一种外排序算法，磁盘排序算法，应用场景也较多，比如mysql的排序，sharding-jdbc的排序，
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作为程序员，经常写 SQL 语句是正常不过了。然而，编写一些 SQL 语句，总会出现一些奇怪的问题。
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。 本人从13年7月份起，一直在美团核心业务系统部做慢查询的优化工作，共计十余个系统，累计解决和积累了上百个慢查询案例。随着业务的复杂性提升，遇到的问题千奇百怪，五花八门，匪夷所思。本文旨在以开发工程师的角度来解释数据库索引的原理和如何优化慢查询。
当然不止。我觉得刷题是一件有意思的事，就像小猫小狗咬自己尾巴，玩弄的不亦乐乎。比喻可能不太恰当，是有种沉迷小游戏的感觉。可是在艰难打野的过程中，我们不要忘了，最重要的是：了解每种技能包的特点，适合解决的问题和场景。在特定实战场景下能够使用特定的技能包，自创技能包。这才是武功的至高境界。
插入排序和冒泡排序的时间复杂度相同，都是 O(n2)，在实际的软件开发里，为什么我们更倾向于使用插入排序算法而不是冒泡排序算法呢？
归并排序和快速排序是两种高效的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍归并排序和快速排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
排序是计算机科学中的一个基础问题，排序算法的目的是将一串数字或字母按照特定的顺序重新排列。通常有升序和降序两种方式。
冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍冒泡排序和选择排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
排序对于任何一个程序员来说，可能都不会陌生。你学的第一个算法，可能就是排序。大部分编程语言中，也都提供了排序函数。
堆排序和计数排序是两种高效的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍堆排序和计数排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
插入排序和希尔排序是两种常用的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍插入排序和希尔排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
5、其他的个人问题聊了很多，哎前面都快被怼死了。。建议我考研之类的。。感觉都凉透了。。最后又给我说，面试表现还可以，前面的建议和面试结果没关系
写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记 录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4 个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)，则总共需要 100s(但实际上要好很多很多)。如果对之建立B-Tree索引，则只需要进行log100(10^6)=3次页面读取，最坏情况下耗时30ms。这就 是索引带来的效果，很多时候，当你的应用程序进行SQL查询速度很慢时，应该想想是否可以建索引。进入正题：
我们知道，时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。但是实际的软件开发中，我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据，所以，在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候，我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
阅读量: 163 📷 一 算法 基本排序算法要会写,时间复杂度要会推算, 主要是冒泡排序, 快速排序, 选择排序. 查找算法,要会写二分查找法, 实际场景要会应用. 实例算法思路要明白,基本算法看多了, 我觉得是几种思路的变换, 需要自己领悟. 面试中考过: 猴子选大王 斗地主项目设计 实现随机函数 字符串中元素各种变形查找 123456 六个数放到三角形三个顶点及中点上,使每条边上的数字和相等 一个超大文件里面存放关键,统计每个关键的个数, 问如何实现 一个10G的文件,里面存放关键字, 但内存只有1
在算法高级篇的课程中，我们将探讨两种非常有趣的排序算法：桶排序（ Bucket Sort ）和基数排序（ Radix Sort ）。这两种排序算法虽然不如快速排序和归并排序那样出名，但在某些特定情况下，它们能够以线性时间复杂度（ O ( n )）运行，而不是标准排序算法的 O ( n log n )。
其实不是，这段时间是在参加一次比较大的项目重构（目前已经基本完成了功能灰度，节后可以实现全面覆盖）。这期间的工作量简直“让人发指”，历史包袱非常巨大，重构过程更是触目惊心，我只能暂时放下键盘，回去搬砖了..
不仅如此，该AI所用方法被称为“重现当年AlphaGo的神来之笔”，也就是看似违法直觉，实则一举击败人类高手李世石的那次。
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：
排序时索引也用到了，只不过此时该索引不是用来查询，而是用来排序，explain没有展示出来
来源：https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
来源 | https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序。
最近学习极客时间的MySQL45讲，补充下对于MySQL方面的知识，也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来，从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎，以下分期默认都是InnoDB场景。
我在上一篇文章，为你讲解完 order by 语句的几种执行模式后，就想到了之前一个做英语学习 App 的朋友碰到过的一个性能问题。今天这篇文章，我就从这个性能问题说起，和你说说 MySQL 中的另外一种排序需求，希望能够加深你对 MySQL 排序逻辑的理解。
内部排序就是仅仅依赖于内存就可以进行的排序，比如有交换排序、插入排序、选择排序、归并排序、基数排序
数据库优化是一个很常见的面试题，下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。
排序算法在各种语言中都有已经封装好的API可使用了。但是排序算法内部怎么实现的？有哪些常用的排序算法我们还是需要了解一下的。
现在IT这块找工作，不会几个算法都不好意思出门，排序算法恰巧是其中最简单的，我接触的第一个算法就是它，但是你知道怎么分析一个排序算法么？有很多时间复杂度相同的排序算法，在实际编码中，那又如何选择呢？下面我们带着问题一起学习一下。
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