MySQL 8.0中引入了三个索引方面的新特性，暂且将其称为“索引三剑客”。前面我们已经学习了三剑客之一的函数索引，现在我们来见识一下另外两剑客 - 降序索引和不可见索引。
本节描述MySQL何时可以使用索引来满足ORDER BY子句，当不能使用索引时使用filesort，以及优化器中有关ORDER BY的执行计划信息。
上两篇文章分别介绍了MySQL8.0的相关的新特性《MySQL 8.0新特性：隐藏索引》和《MySQL 8.0新特性：隐藏字段》，本文继续介绍MySQL8.0的另一个相关的新特定性--降序索引；本文通过5.7和8.0进行对比说明；
很明显，这个语句在8.0.25版本运行出的结果与我们给定where条件不符，我们要查询关于“张三”的记录，结果返回的结果是”李四“的，很明显的一个bug，但是到8.0.26版本这个问题得到了修正。
最近在工作中，我们遇到了一个需求，甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标，我编写了一条SQL查询语句，并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多，只有3000多条，但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作，不幸的是，每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
你有这么高效的MySQL版本号排序的SQL，记住我给出的原理。入门学习MySQL的时候，就是给我讲课的老师，就是这么给我讲的：MySQL执行SQL语句过程
那既然隐式排序为什么还要保留Order by？隐式排序的目的又是什么呢？让我们一起来看看。
年前我们换了领导。俗话说，新官上任干总爱干傻事儿，这不，领导要拥抱新事物，要求我们更新项目MySQL版本，从MySQL5.7更新到MySQL8.0。不知是MySQL5.7不香了，还是领导你眼光高了？
MySQL 从 4.1 版本开始支持子查询，使用子查询可以进行 SELECT 语句的嵌套查询，即一个 SELECT 查询的结果作为另一个 SELECT 语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的操作 。
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。
SELECT * FROM (SELECT * FROM t1) AS derived_t1;
在MySQL8.0之前的版本中，innodb btree索引中的记录都是严格按照的key的顺序来存储的，但有些时候当我们需要倒序扫描时，效率就会很低。为了解决这个问题，从MySQL8.0版本开始支持在索引Key中倒序存储。你可以按照实际的sql负载来决定如何创建索引，例如你的查询中有Order by a desc, b asc，就可以创建索引key(a desc, b asc)，而在8.0之前的版本中则可能需要代价比较大的filesort来进行, 此外逆序扫描Btree也有额外的开销，例如扫描时的page切换，page内扫描，都比正序扫描的开销要大。
在做JAVA开发中，通过指令重拍会对代码做一定程度的优化，在数据库中 MYSQL优化器也做了一系列相关优化工作，下面要介绍的就是数据库做的内置优化
3.匹配最左前缀匹配，仅仅对索引中最左列进行查询，比如复合索引 col1+col2+col3 ,使用索引的是 col1+col2,col1+col3,col1+col2+col3,不会使用索引的是col2+col3,col2.
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时，应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引（vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高）等。
MySQL 5.7中，我们创建了一张测试表t1，包含两个字段c1和c2，插入一些数据，如下所示，
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。
导读：本文详细介绍 MySQL 8.0.19 三大索引新功能，隐藏索引，降序索引，函数索引，结合其他同仁的技术应用案例，进一步进行验证改编，最后总结心得，希望对大家有帮助。
2、为了支持filesort，优化器可以分配内存sort_buffer_size区域。
在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
---- 文章来源：https://c1n.cn/tEsnA 前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。 SQL 优化一般步骤 | 通过慢查日志等定位那些执行效率较低的 SQL 语句 | explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注 type、rows、filtered、extra。 type 由上至下，效率越来越高： ALL 全表扫描
虽然上至下，效率越来越高，但是根据cost模型，假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1，那么是type为range，如果走idx2，那么type是ref；当需要扫描的行数，使用idx2大约是idx1的5倍以上时，会用idx1，否则会用idx2
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：狼爷 来源：www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtere
除了常见的普通索引，唯一索引，组合索引，大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗？
有些应用系统就是要在(MYSQL 5.x)使用ORDER BY ,当然知道MYSQL 在ORDER BY DESC 上有问题的人都会强烈建议,不要在MYSQL上经常使用ORDER BY ,同时使用GROUP BY 的时候后面还建议带一个 order by null.
3、show profile 分析 了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;” SHOW PROFILES ; SHOW PROFILE FOR QUERY #{id}; 4、trace trace分析优化器如何选择执行计划，通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。 set optimizer_trace="enabled=on"; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; select * from information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施
哈喽，小伙伴们好呀，我是狗哥。我们在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。
一 前言 为什么是再说呢？因为前面已经写过 《order by 原理以及优化》 ，介绍order by 的基本原理以及优化。如果觉得对order by原理了解不透彻可以参考其他同行的文章《MySQL排序内部原理探秘》.本文是基于官网文档的二刷(基本翻译+测试验证),看完本文可以了解到什么样的select + order by 语句可以使用索引，什么样的不能利用到索引排序。 二 分析 2.1 官方标准介绍 对于select order by语句如何能够利用到索引，官方表述如下:
1、两个同样结构的语句一个没有用到索引的问题： 查1到20号的就不用索引，查1到5号的就用索引，为什么呢？不稳定？ mysql> explain select * from test where f_submit_time between '2009-09-01' and '2009-09-20' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1
假设在表tb_user中包含有两个字段age和phone，我们想通过这两个字段进行排序，且事先我们没有创建age和phone字段的索引，直接进行order by排序：
《高性能MySQL》 里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询，提升查询效率，因为在一条索引里面，range字段后面的部分是不生效的（ps.需要考虑 ICP）。MySQL优化器将in这种方式转化成 n*m 种组合进行查询，最终将返回值合并，有点类似union但是更高效。
如果有多条数据需要同时插入，不要每次插入一条，然后分多次插入，因为每执行一次插入的操作，都要进行数据库的连接，多个操作就会连接多次，而一次批量操作只需要连接1次
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了…
前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下，效率越来越高 ALL 全表扫描 index 索引全扫描 range 索引范围扫描，常用语<,<=,>=,betwe
前言 开发需要定期的删除表里一定时间以前的数据，SQL如下 mysql > delete from testtable WHERE biz_date <= '2017-08-21 00:00:00' AND status = 2 limit 500\G 前段时间在优化的时候，已经在相应的查询条件上加上了索引 KEY `idx_bizdate_st` (`biz_date`,`status`) 但是实际执行的SQL依然非常慢，为什么呢，我们来一步步分析验证下 ---- 分析 表上的字段既然都有索引，那么按
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了...
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
select * from table limit 0,1000; select * from table limit 1000 offset 0;
为什么是再说呢？因为前面已经写过 《order by 原理以及优化》 ，介绍 order by 的基本原理以及优化。如果觉得对 order by 原理了解不透彻可以参考其他同行的文章《MySQL排序内部原理探秘》.本文是基于官网文档的二刷(基本翻译+测试验证),看完本文大部分开发同学可以了解到什么样的select + order by 语句可以使用索引，什么样的不能利用到索引排序。
在数据库的日常维护中，索引的管理是一个关键部分。有时，为了优化查询性能，我们可能会尝试添加、删除或修改索引。但是，直接删除一个索引可能会导致某些查询的性能下降，甚至在某些情况下导致查询失败。为了避免这种情况，MySQL 8引入了隐藏索引的概念。
数据库索引是一种数据结构，用于加速数据库查询操作。它是一个单独的数据结构，存储了特定列的值以及指向包含这些值的数据行的指针。通过使用索引，数据库可以更快速地定位和检索数据，而不必扫描整个表。
数据库优化: 1.可以在单个SQL语句，整个应用程序，单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别进行优化 2.数据库性能取决于数据库级别的几个因素，例如表，查询和配置设置 3.在数据库级别进行优化,在硬件级别进行优化,平衡可移植性和性能 4.合适的结构,合适的数据类型;执行频繁更新的应用程序大量表(少列);分析大量数据的应用程序少量表(多列);选择合适的存储引擎和索引; 5.压缩适用于InnoDB表的各种工作负载，以及只读MyISAM表 6.选择合适的锁定策略;InnoDB存储引擎可以处理大多数锁定问题 7.配置的主要内存区域是InnoDB缓冲池和MyISAM密钥缓存。 8.优化select语句,这方面技巧同样适用于其他带where的delete语句等,在where子句的列上设置索引;索引对于引用多个列如join和外键尤其重要
有时候我们会遇到：在查询sql的时候，假如有100w条数据，会出现慢sql告警，这个时候你就应该到处sql日志来查找原因了。这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。
为什么是再说呢？因为前面已经写过 《order by 原理以及优化》 ，介绍order by 的基本原理以及优化。如果觉得对order by原理了解不透彻可以参考其他同行的文章《MySQL排序内部原理探秘》.本文是基于官网文档的二刷(基本翻译+测试验证),看完本文大部分开发同学可以了解到什么样的select + order by 语句可以使用索引，什么样的不能利用到索引排序。
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
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