order by limit(orderby和limit执行顺序)

本篇文章给大家谈谈order by limit，以及orderby和limit执行顺序对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

mysql order by和limit 1,1的使用

你没写表名

group by的位置

sql的执行顺序：fromwheregroupbyhavingselectorderbylimit，groupby在where后having前

有谁能把能详细的帮我讲一下mysql的groupby用法

在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQLGROUPBY可能负责查询执行时间90%还多。MySQL执行GROUPBY时的主要复杂性是计算GROUPBY语句中的聚合函数。UDF聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。

处理MySQLGROUPBY让我们看看之前看过的同一张table：mysql>showcreatetabletblG***************************1.row***************************Table:tblCreateTable:CREATETABLE`tbl`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`k`int(11)NOTNULLDEFAULT'0',`g`int(10)unsignedNOTNULL,PRIMARYKEY(`id`),KEY`k`(`k`))ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=2340933DEFAULTCHARSET=latin11rowinset(0.00sec)

并且以不同方式执行相同的GROUPBY语句：

1、MySQL中的IndexOrderedGROUPBY

mysql>selectk,count(*)cfromtblgroupbykorderbyklimit5;

+---+---+

|k|c|

+---+---+

|2|3|

|4|1|

|5|2|

|8|1|

|9|1|

+---+---+

5rowsinset(0.00sec)

mysql>explainselectk,count(*)cfromtblgroupbykorderbyklimit5G

***************************1.row***************************

id:1

select_type:SIMPLE

table:tbl

partitions:NULL

type:index

possible_keys:k

key:k

key_len:4

ref:NULL

rows:5

filtered:100.00

Extra:Usingindex

1rowinset,1warning(0.00sec)

在这种情况下，我们在GROUPBY的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行GROUPBY（低成本）。当我们使用LIMIT限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量IO。所以这可能不是最优化的计划。

2、MySQL中的外部排序GROUPBY

mysql>explainselectSQL_BIG_RESULTg,count(*)cfromtblgroupbyglimit5G

***************************1.row***************************

id:1

select_type:SIMPLE

table:tbl

partitions:NULL

type:ALL

possible_keys:NULL

key:NULL

key_len:NULL

ref:NULL

rows:998490

filtered:100.00

Extra:Usingfilesort

1rowinset,1warning(0.00sec)

mysql>selectSQL_BIG_RESULTg,count(*)cfromtblgroupbyglimit5;

+---+---+

|g|c|

+---+---+

|0|1|

|1|2|

|4|1|

|5|1|

|6|2|

+---+---+

5rowsinset(0.88sec)

如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在MySQL中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用SQL_BIG_RESULT提示来获得这个计划。没有它，MySQL在这种情况下不会选择这个计划。

一般来说，MySQL只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。

3、MySQL中的临时表GROUPBY

mysql>explainselectg,sum(g)sfromtblgroupbyglimit5G

***************************1.row***************************

id:1

select_type:SIMPLE

table:tbl

partitions:NULL

type:ALL

possible_keys:NULL

key:NULL

key_len:NULL

ref:NULL

rows:998490

filtered:100.00

Extra:Usingtemporary

1rowinset,1warning(0.00sec)

mysql>selectg,sum(g)sfromtblgroupbygorderbynulllimit5;

+---+------+

|g|s|

+---+------+

|0|0|

|1|2|

|4|4|

|5|5|

|6|12|

+---+------+

5rowsinset(7.75sec)

在这种情况下，MySQL也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然MySQL默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用SQL_BIG_RESULT提示的计划慢10倍。您可能会注意到我在此查询中添加了“ORDERBYNULL”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划：mysql>explainselectg,sum(g)sfromtblgroupbyglimit5G***************************1.row***************************id:1select_type:SIMPLEtable:tblpartitions:NULLtype:ALLpossible_keys:NULLkey:NULLkey_len:NULLref:NULLrows:998490filtered:100.00Extra:Usingtemporary;Usingfilesort1rowinset,1warning(0.00sec)

在其中，我们获得了temporary和filesort“两最糟糕的”提示。MySQL5.7总是返回按组顺序排序的GROUPBY结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDERBYNULL表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下-例如使用聚合函数访问不同表中的列的JOIN查询-使用GROUPBY的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制MySQL使用为GROUPBY执行临时表的计划，可以使用SQL_SMALL_RESULT提示。

4、MySQL中的索引基于跳过扫描的GROUPBY前三个GROUPBY执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。

mysql>explainselectk,max(id)fromtblgroupbykG

***************************1.row***************************

id:1

select_type:SIMPLE

table:tbl

partitions:NULL

type:range

possible_keys:k

key:k

key_len:4

ref:NULL

rows:2

filtered:100.00

Extra:Usingindexforgroup-by

1rowinset,1warning(0.00sec)

mysql>selectk,max(id)fromtblgroupbyk;

+---+---------+

|k|max(id)|

+---+---------+

|0|2340920|

|1|2340916|

|2|2340932|

|3|2340928|

|4|2340924|

+---+---------+

5rowsinset(0.00sec)

此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN()和MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在(K)列上，如何找到每个组的MAX(ID)值？这是一个InnoDB表。记住InnoDB表有效地将PRIMARYKEY附加到所有索引。(K)变为(K,ID)，允许我们对此查询使用Skip-Scan优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序GROUPBY）。虽然我们使用MIN()/MAX()聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有GROUPBY的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表：mysql>explainselectmax(k)fromtblG***************************1.row***************************id:1select_type:SIMPLEtable:NULLpartitions:NULLtype:NULLpossible_keys:NULLkey:NULLkey_len:NULLref:NULLrows:NULLfiltered:NULLExtra:Selecttablesoptimizedaway1rowinset,1warning(0.00sec)

过滤和分组

我们已经研究了MySQL执行GROUPBY的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了GROUPBY，没有应用过滤。当您有WHERE子句时，相同的概念适用：mysql>explainselectg,sum(g)sfromtblwherek>4groupbygorderbyNULLlimit5G***************************1.row***************************id:1select_type:SIMPLEtable:tblpartitions:NULLtype:rangepossible_keys:kkey:kkey_len:4ref:NULLrows:1filtered:100.00Extra:Usingindexcondition;Usingtemporary1rowinset,1warning(0.00sec)

对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行GROUPBY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用GROUPBY的一个索引或其他索引进行过滤：

mysql>altertabletbladdkey(g);

QueryOK,0rowsaffected(4.17sec)

Records:0Duplicates:0Warnings:0

mysql>explainselectg,sum(g)sfromtblwherek>1groupbyglimit5G

***************************1.row***************************

id:1

select_type:SIMPLE

table:tbl

partitions:NULL

type:index

possible_keys:k,g

key:g

key_len:4

ref:NULL

rows:16

filtered:50.00

Extra:Usingwhere

1rowinset,1warning(0.00sec)

mysql>explainselectg,sum(g)sfromtblwherek>4groupbyglimit5G

***************************1.row***************************

id:1

select_type:SIMPLE

table:tbl

partitions:NULL

type:range

possible_keys:k,g

key:k

key_len:4

ref:NULL

rows:1

filtered:100.00

Extra:Usingindexcondition;Usingtemporary;Usingfilesort

1rowinset,1warning(0.00sec)

根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对GROUPBY使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析WHERE子句），或者使用索引来解析WHERE子句（但使用临时表来解析GROUPBY）。根据我的经验，这就是MySQLGROUPBY并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用FORCEINDEX以您希望的方式执行查询。

mysql的groupby怎么优化

在某些情况中，MySQL能够做得更好，通过索引访问而不用创建临时表。GROUPBY使用索引的最重要的前提条件是所有GROUPBY列引用同一索引的属性，并且索引按顺序保存(例如，这是B-树索引，而不是HASH索引)。是否用索引访问来代替临时表的使用还取决于在查询中使用了哪部分索引、为该部分指定的条件，以及选择的累积函数。有两种方法可以通过索引优化GROUPBY语句：

1，组合操作结合所有范围判断式使用(如果有)。

2，首先执行范围扫描，然后组合结果元组。

neo4j 最短路径算法

关于这个问题，Neo4j数据库支持多种最短路径算法，包括：

1.Dijkstra算法：基于图的加权距离，找到两个节点之间的最短路径。

2.A*算法：基于启发式搜索，利用估计值来加速搜索过程，找到两个节点之间的最短路径。

3.广度优先搜索算法：从起始节点开始，逐层扩展搜索范围，找到两个节点之间的最短路径。

4.深度优先搜索算法：从起始节点开始，深度优先遍历图，找到两个节点之间的最短路径。

5.Bellman-Ford算法：可以处理带有负权边的图，找到两个节点之间的最短路径。

6.Floyd-Warshall算法：可以处理带有负权边的图，找到所有节点之间的最短路径。

在Neo4j中，可以使用Cypher查询语言来执行这些算法。例如，以下查询将使用Dijkstra算法查找从节点A到节点B的最短路径：

```

MATCH(start:Node{name:'A'}),(end:Node{name:'B'})

CALLalgo.shortestPath.stream(start,end,'weight')

YIELDnodeId,cost

RETURNalgo.asNode(nodeId).nameASname,cost

ORDERBYcost

LIMIT1

```

其中，'weight'是边的权重属性名称。

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