MySQLGroupBy实现原理分析_MySQL

由于 GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作，而且与 ORDER BY 相比，GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。当然，如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数，那么还需要一些聚合函数的计算。所以，在GROUP BY 的实现过程中，与 ORDER BY 一样也可以利用到索引。

　　在 MySQL 中，GROUP BY 的实现同样有多种(三种)方式，其中有两种方式会利用现有的索引信息来完成 GROUP BY，另外一种为完全无法使用索引的场景下使用。下面我们分别针对这三种实现方式做一个分析。

　　1.使用松散(Loose)索引扫描实现 GROUP BY

　　何谓松散索引扫描实现 GROUP BY 呢?实际上就是当 MySQL 完全利用索引扫描来实现 GROUP BY 的时候，并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果。

　　下面我们通过一个示例来描述松散索引扫描实现 GROUP BY，在示例之前我们需要首先调整一下 group_message 表的索引，将 gmt_create 字段添加到 group_id 和 user_id 字段的索引中：

1 sky@localhost : example 08:49:45> create index idx_gid_uid_gc 2 3 　　-> on group_message(group_id,user_id,gmt_create); 4 5 　　Query OK, rows affected (0.03 sec) 6 7 　　Records: 96 Duplicates: 0 Warnings: 0 8 9 　　sky@localhost : example 09:07:30> drop index idx_group_message_gid_uid 10 11 　　-> on group_message; 12 13 　　Query OK, 96 rows affected (0.02 sec) 14 15 　　Records: 96 Duplicates: 0 Warnings: 0

然后再看如下 Query 的执行计划：

1 　　sky@localhost : example 09:26:15> EXPLAIN 2 3 　　-> SELECT user_id,max(gmt_create) 4 5 　　-> FROM group_message 6 7 　　-> WHERE group_id < 10 8 9 　　-> GROUP BY group_id,user_id\G 10 11 　　*************************** 1. row *************************** 12 13 　　id: 1 14 15 　　select_type: SIMPLE 16 17 　　table: group_message 18 19 　　type: range 20 21 　　possible_keys: idx_gid_uid_gc 22 23 　　key: idx_gid_uid_gc 24 25 　　key_len: 8 26 27 　　ref: NULL 28 29 　　rows: 4 30 31 　　Extra: Using where; Using index for group-by 32 33 　　1 row in set (0.00 sec)

我们看到在执行计划的 Extra 信息中有信息显示“Using index for group-by”，实际上这就是告诉我们，MySQL Query Optimizer 通过使用松散索引扫描来实现了我们所需要的 GROUP BY 操作。

　　下面这张图片描绘了扫描过程的大概实现：

要利用到松散索引扫描实现 GROUP BY，需要至少满足以下几个条件：

　　◆GROUP BY 条件字段必须在同一个索引中最前面的连续位置;

　　◆在使用GROUP BY 的同时，只能使用 MAX 和 MIN 这两个聚合函数;

　　◆如果引用到了该索引中 GROUP BY 条件之外的字段条件的时候，必须以常量形式存在;

　　为什么松散索引扫描的效率会很高?

　　因为在没有WHERE子句，也就是必须经过全索引扫描的时候， 松散索引扫描需要读取的键值数量与分组的组数量一样多，也就是说比实际存在的键值数目要少很多。而在WHERE子句包含范围判断式或者等值表达式的时候， 松散索引扫描查找满足范围条件的每个组的第1个关键字，并且再次读取尽可能最少数量的关键字。