这篇文章主要为大家展示了“MySQL如何优化group by”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“MYSQL如何优化group by”这篇文章吧。

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一般来都有这样一个说法，MYSQL 表的数据超过500万行就不行了，而在这个说法之后就是MYSQL 的group by 的性能奇差无比。

如果要用一句话来说，你把MYSQL 当其他数据库用了（PG, SQL SERVER ,ORACLE），所招致的结果。

select last_name,count(*) from employees where hire_date between '1990-01-01' and '2000-01-01' group by last_name limit 10;

上面是一个查询语句

下面是有索引，没索引，不同索引的查询时间

三种情况，最后将索引落在分组字段的情况下，查询的时间是最短的。

因为group by实际上执行相同的排序操作，所以group by基本上只是排序后的分组操作，这样，我们就可以一组一组地扫描数据，并动态地执行组。所以在有where 后的条件的索引和GROUP BY 的字段的索引，这样的情况大概率的可能性选择的是分组的索引来进行相关的查询。

当然我们也可以通过，一些参数来强制系统查询的预期结果，例如 SQL_SMALL_RESULT , SQL_BIG_RESULT , SQL_BUFFER_RESULT

我们可以看到三种强制的预期，

1 我们的group by 或 distinct 操作的数据结果集是比较大的，则使用big_result，MYSQL会在磁盘创建临时表，并且很可能走全表扫描的方式

2 如果我们的预设的结果集比较小，则结果集会在内存中进行存储，大家可以看到连香港的 file sort 都不在存在

3 如果希望更快的解锁查询的表，可以选择buffer_result, 将尽快的将表解锁并且将结果存储在本地机，而不是 直接 send data

下面我们来看一个稍微复杂的查询

select d.dept_no,count(s.salary) as count_salary from employees as e 

    -> left join salaries as s on e.emp_no = s.emp_no 

    -> left join dept_emp as d on d.emp_no = e.emp_no

    -> where e.gender = 'M'

    -> group by d.dept_no;

查询的主要目的查询是男性的每个部门的总的工资消耗

可以看到基本上查询在不到6秒的时间，如何优化这样的查询在MYSQL中。

首先查询的时间过长是一个问题，有的时候我们的想法一般是怎么让这个语句更快的出结果，而加各种的索引，而实际中语句的优化的另一种想法是怎么能让锁表的时间更短，看上去这两者不矛盾，但实际当然其实可能是两种截然不同的思路。

例如上面的语句我这样操作，首先获得所有的部门分组信息的dept_no

将其保存在程序的缓存中，然后

通过下面的语句将每个部门的工资总和获取后，在进行累加的计算（这使用程序来做不是一件困难的事情），最后获得总体的和上面语句一样的结果，而经过实际的操作，整体的查询九个部门的工资最长的不过0.34秒，最短的仅仅0.02秒。整体的查询9次累加的耗时都不超过1 秒。

select d.dept_no,count(s.salary) as count_salary from employees as e  left join salaries as s on e.emp_no = s.emp_no  left join dept_emp as d on d.emp_no = e.emp_no where e.gender = 'M' and d.dept_no = 'd009';

通过这样的查询方法，总比死在怎么整体优化一条SQL 要好的多，语句优化，一定要灵活，不要一根筋。当然遇到类似的情况也要分析，如果遇到GROUP BY 就用这样的方法，其实还是一根筋。

以上是“MYSQL如何优化group by”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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