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> expl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-22 17:14:51
                            
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            测试数据准备建表语句 CREATE TABLE t_user_demo (
id INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘自增id’,
name VARCHAR(20) DEFAULT NULL COMMENT ‘姓名’,
phone char(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘手机号’,
age TINYINT DEF            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-28 10:25:09
                            
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-01 19:46:24
                            
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            1、建表CREATE TABLE staffs (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  NAME VARCHAR (24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
  age INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '年龄',
  pos VARCHAR (20) NOT NULL DEFAULT '' C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1.选择唯一性索引   唯一性索引的值是唯一的,可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如,学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。 
  2.为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引   经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段,排序操作会浪费很多时间            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            满足 GROUP BY 子句的最通用方法是扫描整个表并创建一个新的临时表,其中每个组的所有行都是连续的,然后使用此临时表来发现组并应用聚合函数(如果有)。 在某些情况下,MySQL 能够做得比这更好,并通过使用索引访问来避免创建临时表。为 GROUP BY 使用索引的最重要的先决条件是所有 GROUP BY 列都引用来自同一索引的属性,并且索引按顺序存储其键(例如,对于 BTREE 索引)。 临时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先先创建一个表格:import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'key1':list('aabba'),
                  'key2': ['one','two','one','two','one'],
                  'data1': np.random.randn(5),
                  'data            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1. 聚簇索引和非聚簇索引聚簇索引也称为主键索引,其索引树的叶子节点中存的是整行数据,表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。因为索引(目录)只能按照一种方法进行排序。非聚簇索引也称为普通索引,其索引树的叶子节点中存的是主键的值。MySQL回表: 如果语句是 select * from User where id=3,即主键查询方式,则只需要搜索 主            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            先说大致的结论(完整结论在文末):在语义相同,有索引的情况下:group by和distinct都能使用索引,效率相同。在语义相同,无索引的情况下:distinct效率高于group by。原因是 distinct 和group by都会进行分组操作,但group by可能会进行排序,触发 filesort,导致 sql 执行效率低下。基于这个结论,你可能会问:为什么在语义相同,有索引的情况下,g            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要进行数据分析时,GroupBy分组统计是非常常用的操作,也是十分重要的操作之一。基本上大部分的数据分析都会用到该操作,本文将对Python的GroupBy分组统计操作进行讲解。码字不易,喜欢请点赞,谢谢!!!1.GroupBy过程 首先看看分组聚合的过程,主要包括拆分(split)、应用(Apply)和合并(Combine)2.创建DataFrameimport pandas as pd
ip            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            groupby()将key函数作用于原循环器的各个元素。根据key函数结果,将拥有相同函数结果的元素分到一个新的循环器。每个新的循环器以函数返回结果为标签。这就好像一群人的身高作为循环器。我们可以使 用这样一个key函数: 如果身高大于180,返回"tall";如果身高底于160,返回"short";中间的返回"middle"。最终,所有身高将分为三个循环器, 即"tall", "short",            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、什么是索引?索引的作用二、索引的简单使用三、索引背后的数据结构1、B 树2、B + 树一、什么是索引?索引的作用索引是一种特殊的文件,包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引,并指定索引的类型,各类索引有各自的数据结构实现。官方的概念往往难以理解,简单来说索引就像我们书本的目录,能够加快我们查询速度。在加快我们查询速度的同时,索引同时也要消耗存储空间(就好比目录也            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 背景
在MySQL中,`GROUP BY` 是用于按照一个或多个列对结果集进行分组的语句。当我们在对数据库进行查询时,经常会遇到需要通过 `GROUP BY` 进行分组并对结果进行聚合的情况。在这种情况下,为了提高查询性能,我们可以考虑创建联合索引。
本文以一个具体的问题为例,介绍如何根据 `GROUP BY` 创建联合索引来提升查询性能。
## 问题描述
假设我们有一个订单表,其中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MySQL GROUP BY索引失效问题解析
在使用MySQL进行数据处理时,`GROUP BY`语句是一个常用且功能强大的工具。然而,开发者常常会遇到GROUP BY语句中索引失效的问题,导致性能下降。本文将分析这个问题的原因,并提供一些解决方案,帮助开发者更有效地使用MySQL。
## 1. GROUP BY概述
`GROUP BY`语句用于将具有相同值的记录分组,并对每个组执行聚合            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在这篇博文中,我将深入探讨如何解决“MySQL groupby 索引选择”问题,以及在这个过程中所涉及的多个技术方面。通过结合协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化和安全分析,我会带你全面理解这个复杂的问题。
首先,我想对MySQL中的`GROUP BY`操作做一个详细的介绍。在处理大数据集时,`GROUP BY`常常会导致性能下降,尤其是在没有合适索引的情况下。为此,合理的索引选择对            
                
         
            
            
            
            文章目录通俗点讲场景选择为什么MyISAM会比Innodb 的查询速度快MyISAM 和 InnoDB 的区别MyISAMInnoDbMyISAM索引实现(非聚集)InnoDB索引实现(聚集)为啥innoDB 要主键,且推荐整型的自增主键?结合图再仔细点看聚簇索引的优势聚簇索引的劣势索引使用经验(结合explain)单表多表关联子查询优化order by&group by总结 通俗点讲聚            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录组函数GROUP BYLIMIT多表连接查询子查询UNION索引视图存储过程  组函数组函数
	组函数又叫做聚集函数(aggregation function),它在一个行的集合(一组行)上进行操作,对每个组给一个结果
常用的组函数
	AVG([DISTINCT] expr)  :求平均值
	COUNT({*|[DISTINCT] } expr) :统计行的数量
	MAX([DIST            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Mysql 索引1. 索引的定义索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。索引的一个主要目的就是加快检索表中数据,亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。 2. 索引的类型1) primary key 主键索引它是一种特            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL中创建了复合索引但是GROUP BY没用索引
当我们在MySQL中对某些列创建了复合索引(即包含多个列的索引),有时却发现在使用GROUP BY语句时索引并没有被使用。这是因为在MySQL中,对于复合索引,在进行GROUP BY操作时,只有当索引的最左列被使用时,索引才会被优化器使用。
## 问题描述
假设我们有一个用户表(user),其中包含以下列:id(用户ID)、name            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-15 11:22:23
                            
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            # 实现"mysql group by用逗号"教程
## 一、整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将相同列的数据进行分组 |
| 2 | 使用GROUP_CONCAT函数将分组后的数据以逗号分隔 |
| 3 | 查询结果显示分组后的数据 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤1:将相同列的数据进行分组
```sql
SELECT colu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-04-22 06:18:32
                            
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