这篇文章主要介绍了SQL中的group by 和 having 用法浅析，需要的的朋友参考下吧。
索引的访问有两种算法： 松散索引扫描（Loose Index Scan） 不需要扫描所有的索引记录，根据分组前缀（GROUY BY 的字段）跳跃扫描部分 Extra: Using index for group-by...NULL | range | c1_c2_c3_idx | c1_c2_c3_idx | 256 | NULL | 7 | 100.00 | Using index for group-by...| d | 2 | +----+---------+----------+ 6 rows in set (0.00 sec) Extra: Using index for group-by...-+-------------------------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) Extra: Using index for group-by...在 Loose Index Scan 的成本大于 Tight Index Scan 的一些情况下，可以尝试用到两者的结合的方式，Extra: Using index for group-by (scanning
range possible_keys: NULL key: idx_gid_uid_gc key_len: 4 ref: NULL rows: 10 Extra: Using index for group-by...这条查询完全使用索引实现，并且可以看到，他的实现使用了和group-by同样的方式 对于DISTINCT的优化，思路和GROUP BY基本上一致，关键在于利用好索引，当无法利用索引时，就要确保尽量不要在大结果集上面进行
Using index for group-by：类似于访问表的Using index方式，Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引，可以用来查询GROUP BY或DISTINCT
DIST_PLCMT Distinct Placement JOINFAC Join Factorization JPPD Join Predicate Push Down PLACE_GROUP_BY Group-By...DIST_PLCMT Distinct Placement JOINFAC Join Factorization JPPD Join Predicate Push Down PLACE_GROUP_BY Group-By...subqueries FILTER_PUSH_PRED Push filter predicates FULL_OUTER_JOIN_TO_OUTER Join Conversion GBYEL Group-by
Hash Aggregate 的执行原理 在 Hash Aggregate 的计算过程中，我们需要维护一个 Hash 表，Hash 表的键为聚合计算的 Group-By 列，值为聚合函数的中间结果 sum...便可以得到最终结果： Hash 表 avg(b) [1] (6, 3) 2 [2] (3, 3) 1 Stream Aggregation 的执行原理 Stream Aggregate 的计算需要保证输入数据按照 Group-By...当 Group-By 列上存在索引时，由索引读入数据可以保证输入数据按照 Group-By 列有序，此时同一个 Group 的数据连续输入 Stream Aggregate 算子，可以避免额外的排序操作...其中 `partialResultMap` 的 key 为根据 `Group-By` 的值 encode 的结果，value 为 [PartialResult](https://github.com/pingcap
Kylin小结 适用于聚合查询场景；因为数据预聚合，Kylin可以说是最快的查询引擎（group-by查询这样的复杂查询，可能只需要扫描1条数据）；Kylin查询效率取决于是否命中CuboId，查询波动较大...Druid数据模型 Druid数据模型比较简单，它将数据进行预聚合，只不过预聚合的方式与Kylin不同，Kylin是Cube化，Druid的预聚合方式是将所有维度进行Group-by，可以参考下图：...Druid小结 Druid适用于聚合查询场景但是不适合有超高基维度的场景；存储全维度group-by后的数据，相当于只存储了Kylin Cube的Base-CuboID；每个维度都有创建索引，所以每个查询都很快
Using index for group-by 类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查 询GROUP BY或
例如以下两条sql（只单单看表格最后extra的内容），我们对这两条sql进行分析，可以看到，在extra中，这两条sql都使用了紧凑索引扫描Using index for group-by。...| NULL | range | index_1 | index_1 | 5 | NULL | 955 | 100.00 | Using index for group-by...| NULL | range | index_1 | index_1 | 5 | NULL | 955 | 100.00 | Using index for group-by
Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查 询GROUP BY或...Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查 询GROUP BY或
KYLIN小结：适用于聚合查询场景；因为数据预聚合，Kylin可以说是最快的查询引擎（group-by查询这样的复杂查询，可能只需要扫描1条数据）；kylin查询效率取决于是否命中CuboId，查询波动较大...DRUID数据模型 Druid数据模型比较简单，它将数据进行预聚合，只不过预聚合的方式与Kylin不同，kylin是Cube化，Druid的预聚合方式是将所有维度进行Group-by，可以参考下图： ?...=’bj’查询条件下的site的一个group的pv的索引 通过索引在pv列中查找到相应的行，并做agg 后续计算 DRUID小结：Druid适用于聚合查询场景但是不适合有超高基维度的场景；存储全维度group-by
另外一种较常用格式为common --no-follow 处理以前的日志，实时日志不做处理 -t 或 --interval 刷新频率，默认2秒 -g 或 --group-by...remote address进行排序前10： [root@localhost ~]# ngxtop -l /usr/local/nginx/logs/access.log --no-follow --group-by
，未进行赋值3：filter()，筛选行报错原因：”=“不正式的赋值符号”，“==”才是等于错误原因，多打了两个空格4：arrange(），按某一列或几列进行排序5：summarise()，汇总，结合group-by
Kylin小结：适用于聚合查询场景；因为数据预聚合，Kylin可以说是最快的查询引擎（group-by查询这样的复杂查询，可能只需要扫描1条数据）；kylin查询效率取决于是否命中CuboId，查询波动较大...03 Druid数据模型 Druid数据模型比较简单，它将数据进行预聚合，只不过预聚合的方式与Kylin不同，kylin是Cube化，Druid的预聚合方式是将所有维度进行Group-by，可以参考下图...='bj'查询条件下的site的一个group的pv的索引 通过索引在pv列中查找到相应的行，并做agg 后续计算 Druid小结：Druid适用于聚合查询场景但是不适合有超高基维度的场景；存储全维度group-by
explain select count(*), b from t2 group by b; Using index for group-by：表示MySQL在分组操作中使用了索引，通常在分组操作涉及索引中的所有列时发生...Using filesort for group-by：表示MySQL在分组操作中使用了文件排序，通常在无法使用索引进行分组操作时发生。...Using index for group-by; Using index for order by：表示MySQL在分组和排序操作中都使用了索引。
MANUAL 当启用自动内存管理(MEMORY_TARGET )时 该值为最小PGA值 ---- WORKAREA_SIZE_POLICY WORKAREA 指的是PGA中用于一些耗内存的操作(sort, group-by
# pt-ioprofile --profile-pid=7777 --aggregate=sum --cell=count --group-by=filename --save-samples=5.txt...opt/mysql/data/3400/mysql-slow.log # pt-ioprofile --profile-pid=7777 --aggregate=sum --cell=count --group-by
did 属性开始探索 │ └───────────────────── 第一个查询语句 除了以上的集中表达之外，NebulaGraph 独有查询语句还有聚合的表达参考 GROUP-BY...pipe/ 引用符 $ 文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/5.operators/5.property-reference/ GROUP-BY...：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/3.ngql-guide/8.clauses-and-options/group-by/ nGQL Cheatsheet：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
