MySQL通常使用GROUPBY(本質(zhì)上是排序動(dòng)作)完成DISTINCT操作,如果DISTINCT操作和ORDERBY操作組合使用,通常會(huì)用到臨時(shí)表.這樣會(huì)影響性能. 在一些情況下,MySQL可以使用索引優(yōu)化DISTINCT操作,但需要活學(xué)活用.本文涉及一個(gè)不能利用索引完成DISTINCT操作的實(shí)例.

實(shí)例1 使用索引優(yōu)化DISTINCT操作

create table m11 (a int, b int, c int, d int, primary key(a)) engine=INNODB;

insert into m11 values (1,1,1,1),(2,2,2,2),(3,3,3,3),(4,4,4,4),(5,5,5,5),(6,6,6,6),(7,7,7,7),(8,8,8,8);

explain select distinct(a) from m11;

mysql> explain select distinct(a) from m11;

2 這是使用索引優(yōu)化DISTINCT操作的典型實(shí)例.

實(shí)例2 使用索引不能優(yōu)化DISTINCT操作

create table m31 (a int, b int, c int, d int, primary key(a)) engine=MEMORY;

insert into m31 values (1,1,1,1),(2,2,2,2),(3,3,3,3),(4,4,4,4),(5,5,5,5),(6,6,6,6),(7,7,7,7),(8,8,8,8);

explain select distinct(a) from m31;

 mysql> explain select distinct(a) from m31;

2 對(duì)比實(shí)例1的建表語(yǔ)句,只是存儲(chǔ)引擎不同.

3 為什么主鍵索引沒(méi)有起作用? 難道MEMORY存儲(chǔ)引擎上的索引不可使用?

實(shí)例3 使用索引可以優(yōu)化DISTINCT操作的Memory表

create table m33 (a int, b int, c int, d int, INDEX USING BTREE (a)) engine=MEMORY;

insert into m33 values (1,1,1,1),(2,2,2,2),(3,3,3,3),(4,4,4,4),(5,5,5,5),(6,6,6,6),(7,7,7,7),(8,8,8,8);

explain select distinct(a) from m33;

 mysql> explain select distinct(a) from m33;

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | m33 | NULL | index | NULL | a | 5 | NULL | 8 | 100.00 | NULL |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
說(shuō)明:
1 'a'列上存在主鍵索引,MySQL可以利用索引(key列值表明使用了主鍵索引)完成了DISTINCT操作.

2 對(duì)比實(shí)例2,可以發(fā)現(xiàn),二者都使用了Memory引擎. 但實(shí)例3指名使用Btree類型的索引.

3 實(shí)例2沒(méi)有指定使用什么類型的索引,MySQL將采用默認(rèn)值. MySQL手冊(cè)上說(shuō):

As indicated by the engine name, MEMORY tables are stored in memory. They use hash indexes by default, which makes them very fast for single-value lookups, and very useful for creating temporary tables.

結(jié)論:

1 看索引對(duì)查詢的影響,要注意索引的類型.

2 HASH索引適合等值查找,但不適合需要有序的場(chǎng)景,而Btree卻適合有序的場(chǎng)景.

3 看查詢執(zhí)行計(jì)劃,發(fā)現(xiàn)索引沒(méi)有被使用,需要進(jìn)一步考察索引的類型.

DISTINCT不能選擇多個(gè)字段的解決方法
在實(shí)際應(yīng)用中，我們經(jīng)常要選擇數(shù)據(jù)庫(kù)某表中重復(fù)數(shù)據(jù)，通常我們是使用DISTINCT函數(shù)。

但DISTINCT只能對(duì)一個(gè)字段有效，比如：

sql="select DISTINCT title from Table where id>0"

當(dāng)我們需要列出數(shù)據(jù)中的另一列，比如：

sql="select DISTINCT title,posttime from Table where id>0" 

得出的結(jié)果就不是我們想要的了，所以我們需要用另外的方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

下面的是我寫的SQL語(yǔ)句，我不知道是不是很好，但愿有更好的人拿出來(lái)分享一下：

寫法一：

sql = "Select DISTINCT(title),posttime From Table1 Where id>0"

寫法二：

sql = "Select title,posttime From Table1 Where id>0 group by title,posttime"

寫法三：

sql="select title,posttime from Table where id in (select min(id) from Table group by title)"

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