MySQL之查询:max()和min()函数与索引利用

本文探讨了在MySQL中如何利用索引来优化max()和min()函数的查询性能。通过实例分析,指出当索引字段直接包含聚集函数时,查询能被高度优化。同时,对比了不同SQL逻辑下的查询效果,强调在大数据量表中选择性能更优的写法的重要性。

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       通常大部分索引的数据结构均为B-Tree,该结构按顺序直接存储该索引字段的值,因此直接可以再树的两端获取到最大值与最小值,例如下面这条SQL,我想统计出一个公司员工ID的最大值与最小值:

SELECT MAX(id),MIN(id) FROM staff_info

EXPLAIN分析结果如下:

       综述:可以看到在索引字段使用MAX,MIN聚集函数时,可以直接取出结果值,在EXPLAIN分析的结果中,Extra这一项表示为“Select tables optimized away”,意思是已经优化到不能再优化啦。

 

      再看另一种情况,比如我们需要查询一个公司的同名同姓的员工的最小ID,我们会很自然的联想到直接MIN()函数直接取出结果,SQL如下:

SELECT MIN(id) FROM staff_info WHERE staff_name='WangYe'

通过EXPLAIN分析下该SQL语句的性能结果如下:

可以看到该查询进行了全量表的扫描。

      为了能够使用索引来扫描全表,我们换一种思路,因为所要取的字段正好为索引字段,可以将该索引字段进行排序。由于该索引保存的数据结构为B-Tree,正好本身就自带顺序,按照升序排列该字段,再用LIMIT取出第1条数,正好就是该字段的最小值,更改后的SQL如下:

SELECT id FROM staff_info WHERE staff_name='WangYe' ORDER BY id  ASC LIMIT 1

再用EXPLAIN出该SQL的结果:

可以看出该SQL利用了索引去扫描了全表,并且同样返回了最小值。

       综述:使用两条不一样的逻辑的SQL返回了同样的结果,但后面的SQL查询性能却大大提升。在正式的业务中,如果表中的数据量比较小,使用任何SQL的性能区别不大,但是如果该表数据量达到千百万级别的时,是该考虑考虑使用性能更高的写法了。

 

参考书籍:《高性能MySQL(第3版)

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