mysql中的select语句where条件group by ,having , order by,limit的顺序及用法

语句顺序
select 选择的列
from 表
where 查询的条件
group by 分组属性 having 分组过滤的条件
order by 排序属性
limit 起始记录位置，取记录的条数
其中
select 选择的列
from 表
where 查询的条件
以上是基本的结构

group by 分组属性 having 分组过滤的条件
这个是按照分组属性进行分组，所有分组属性上值相同的记录被分为一组，作为结果中的一条记录，后面的having是对分组进行过滤的条件，必须和group by一起使用

order by 排序属性 是对结果集合进行排序，可以是升序asc，也可以是降序desc

limit 起始记录位置，取记录的条数
对记录进行选取，主要用来实现分页功能

-- 语法：
SELECT select_list　　　 
FROM table_name　　 
[ WHERE search_condition ]　　 
[ GROUP BY group_by_expression ]　　 
[ HAVING search_condition ]　　 
[ ORDER BY order_expression [ ASC | DESC ] ] 
[limit m,n] 
 
-- 示例：
-- limit 0,10是从第一条开始,取10条数据
select classNo  from table_name  
group by classNo   
having(avg(成绩)>70) 
order by classNo  
limit 0,10

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：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 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 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table：    mysql> show create table tbl G    *************************** 1. row ***************************          Table: tbl    Create Table: CREATE TABLE `tbl` (     `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,     `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',     `g` int(10) unsigned NOT NULL,     PRIMARY KEY (`id`),     KEY `k` (`k`)    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1    1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

• mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

• +---+---+

• | k | c |

• +---+---+

• | 2 | 3 |

• | 4 | 1 |

• | 5 | 2 |

• | 8 | 1 |

• | 9 | 1 |

• +---+---+

• 5 rows in set (0.00 sec)

• mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

• *************************** 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: Using index

• 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• 在这种情况下，我们在 GROUP BY 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 GROUP BY（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 GROUP BY

• mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

• *************************** 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: Using filesort

• 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

• +---+---+

• | g | c |

• +---+---+

• | 0 | 1 |

• | 1 | 2 |

• | 4 | 1 |

• | 5 | 1 |

• | 6 | 2 |

• +---+---+

• 5 rows in set (0.88 sec)

• 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 GROUP BY

• mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

• *************************** 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: Using temporary

• 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• mysql> select  g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

• +---+------+

• | g | s    |

• +---+------+

• | 0 |    0 |

• | 1 |    2 |

• | 4 |    4 |

• | 5 |    5 |

• | 6 |   12 |

• +---+------+

• 5 rows in set (7.75 sec)

• 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“ ORDER BY NULL ”。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> explain select  g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G    *************************** 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: Using temporary; Using filesort    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)




• 在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 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 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 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 GROUP BY前三个 GROUP BY 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> explain select k,max(id) from tbl group by k G

• *************************** 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: Using index for group-by

• 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

• +---+---------+

• | k | max(id) |

• +---+---------+

• | 0 | 2340920 |

• | 1 | 2340916 |

• | 2 | 2340932 |

• | 3 | 2340928 |

• | 4 | 2340924 |

• +---+---------+

• 5 rows in set (0.00 sec)

• 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 PRIMARY KEY 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 GROUP BY）。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 GROUP BY 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> explain select max(k) from tbl G    *************************** 1. row ***************************              id: 1     select_type: SIMPLE           table: NULL      partitions: NULL            type: NULL    possible_keys: NULL             key: NULL         key_len: NULL             ref: NULL            rows: NULL        filtered: NULL           Extra: Select tables optimized away    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)




过滤和分组

• 我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用：    mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G    *************************** 1. row ***************************              id: 1     select_type: SIMPLE           table: tbl      partitions: NULL            type: range    possible_keys: k             key: k         key_len: 4             ref: NULL            rows: 1        filtered: 100.00           Extra: Using index condition; Using temporary    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)




• 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 GROUP BY。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 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：

• mysql> alter table tbl add key(g);

• Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

• Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

• mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

• *************************** 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: Using where

• 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

• *************************** 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: Using index condition; Using temporary; Using filesort

• 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• 根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 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 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。