# MySQL 使用 GROUP BY 较慢的解决方案
在处理大量数据时，MySQL 的 `GROUP BY` 操作可能会导致性能问题。本文将详细解释如何优化这类查询，并提供明确步骤和示例代码，确保每一个开发者都能轻松上手。
## 整体流程
以下是优化 `GROUP BY` 查询的流程步骤：
| 步骤 | 目的 | 代码/操作
原创
2024-10-13 03:36:18
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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，group
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2023-10-05 16:13:49
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mysql中group by的用法是配合聚合函数，利用分组信息进行统计，语句如“select name,sum(id) from test group by name,number”。先来看下表1，表名为test：执行如下SQL语句：SELECT name FROM test GROUP BY name 你应该很容易知道运行的结果，没错，就是下表2： 可是为了能够更好的理解
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2024-07-20 07:53:30
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# MySQL GROUP BY 查询缓慢的原因与优化
在日常的数据库使用中，`GROUP BY` 语句是用来对查询结果进行分组的常用功能。然而，许多用户发现它的执行速度往往比较慢。这篇文章将介绍造成 `GROUP BY` 查询缓慢的原因、影响及其优化方案，并提供一些示例代码。
## 什么是 GROUP BY
`GROUP BY` 子句常用于 SQL 查询中，以便将结果集分组并对每组进行聚合
# 为什么MySQL分组计数(group by count)很慢？
在使用MySQL作为数据库管理系统时，我们经常会用到分组计数(group by count)这样的操作来对数据进行聚合统计。然而，有时候我们会发现这样的查询操作执行速度非常慢，甚至会导致系统性能下降。那么，为什么MySQL分组计数会很慢呢？究竟是什么原因导致了这种情况呢？接下来，我们将从几个方面进行分析和探讨。
## 1. 索
原创
2024-03-11 05:32:00
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# MySQL 查询效率分析：GROUP BY 慢的原因及优化
在使用 MySQL 数据库进行数据查询时，开发者常常会遇到一个现象：简单的查询速度很快，而使用 `GROUP BY` 进行分组后，查询速度却显著降低。这种现象常常让开发者感到困惑，本文将深入探讨 `GROUP BY` 慢的原因，并提供相应的优化建议和代码示例。
## 理解 GROUP BY
在 SQL 中，`GROUP BY`
原创
2024-09-20 17:15:35
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# 如何解决 "mysql group 之后 查询很慢" 问题
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个解决问题的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 分析慢查询日志 |
| 2 | 优化查询语句 |
| 3 | 创建索引 |
| 4 | 使用 Explain 分析查询执行计划 |
| 5 | 调整配置参数 |
| 6 | 使用缓存 |
## 2.
原创
2024-03-04 03:21:48
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目录一、group by二、WITH ROLLUP三、HAVING四、 WHERE和HAVING的对比五、sql语法编写顺序 5.1 sql95语法编写顺序5.2sql99语法编写顺序 六、sql语句执行过程七、练习一、group byselect department_id,avg(salary) "部门平均工资" from employees group by d
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2024-10-09 15:39:15
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尽管Mariadb以及Facebook在long long time ago就fix掉了这个臭名昭著的问题，但官方直到 MySQL5.6 版本才Fix掉，本文主要关注三点：1.MySQL 5.6的性能如何2.在5.6中Group commit的三阶段实现流程 新参数MySQL 5.6提供了两个参数来控制binlog group commit：binlog_max_flush_queue_
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2024-09-30 11:35:20
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# 为什么 mysql group by 加了索引还是很慢？
在数据库查询中，GROUP BY 是用来对查询结果进行分类汇总的一个重要操作。然而，当我们在 MySQL 中对 GROUP BY 操作加了索引后，有时候却发现查询速度仍然很慢。这是为什么呢？让我们一起来深入探讨一下。
## 索引的作用
首先，我们需要了解索引在数据库中的作用。索引是一种数据结构，能够帮助数据库系统快速定位到需要查询
原创
2024-05-13 05:24:12
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1. 使用数据处理函数SQL支持利用函数来处理数据。前一章使用的Trim()就是一个删除字符串左右空格的函数。处理文本串、用于在数值数据上进行算术操作、用于处理日期和时间值、返回DBMS正使用的特殊信息。 文本处理函数：Upper()函数： SELECT vend_name, Upper(vend_name) AS vend_name_upcase FROM vendors ORD
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2023-09-07 22:57:28
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一条SQL语句，正常执行的时候特别快，但是有时也不知道怎么回事，它就会变得特别慢，并且这样的场景很难复现，它不只随机，而且持续时间还很短。看上去，这就像是数据库“抖”了一下。 文章目录1 SQL语句为什么变慢了1.1 什么情况会引发数据库的flush过程？1.2 上面四种场景对性能的影响2 InnoDB刷脏页的控制策略2.1 设计策略控制刷脏页的速度，会参考哪些因素？ 1 SQL语句为什么变慢
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2023-09-25 17:01:18
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语句本质：group by的本质就是将某些列分组，将分组后的每组数据进行函数运算，如sum、max、avg、count等，得出每组最终结果；展示：1）所有分组的列都需要展示出来 2）函数运算结果展示出来；由于语句本质如此，语法见下述描述；语法：group by+列名，代表根据此列进行分组；group by语句一般都同时使用函数sum、max、avg、count等，意为根据分组进行函数计
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2023-06-14 21:00:05
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通过写SQL查询，我们可以发现很多简单查询语句主要就是由一些算术操作、字段操作、函数还有各种子句构成的，今天我们从这个角度对MySQL单表查询的基础知识进行一个汇总。Part.1是 什 么计算：计算字段、算术操作符、算术计算、字段拼接、格式化显示等函数：常用统计函数等子句：排序、过滤、分组、分组过滤、去重、限制等Part.2怎 么 玩这里我们以上面的薪酬统计表为例进行说明，具体字段解释可参阅：My
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2024-08-28 16:32:40
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group by 用法解析group by语法可以根据给定数据列的每个成员对查询结果进行分组统计，最终得到一个分组汇总表。SELECT子句中的列名必须为分组列或列函数。列函数对于GROUP BY子句定义的每个组各返回一个结果。某个员工信息表结构和数据如下： id name dept salary edlevel hiredat
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2023-08-17 20:26:45
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这篇文章主要为大家详细介绍了MYSQL GROUP BY用法,具有一定的实用性和参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
背景介绍 最近在设计数据库的时候因为开始考虑不周，所以产生了大量的重复数据。现在需要把这些重复的数据删除掉，使用到的语句就是Group By来完成。为了进一步了解这条语句的作用，我打算先从简单入手。建一个测试表 复制代码代码如下:
creat
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2024-10-24 19:51:07
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目录 一、什么情况下适合使用索引？二、 什么情况下不适合使用索引？三、什么情况下索引失效？ 一、什么情况下适合使用索引？字段的数值有唯一性的限制，比如用户名,可以用唯一索引或者主键索引频繁作为 WHERE 查询条件的字段，尤其在数据表大的情况下需要经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查
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2023-08-04 21:20:12
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MYSQL-group by 用法解析group by 用法 group by语法可以根据给定数据列的每个成员对查询结果进行分组统计，最终得到一个分组汇总表。 SELECT子句中的列名必须为分组列或列函数。列函数对于GROUP BY子句定义的每个组各返回一个结果。 某个历史观影进度记录表结构和数据如下：例如，我想列出每个人的最新一条观影记录，sql语句如下：SELECT user_id, MAX(
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2023-08-18 13:33:05
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满足GROUP BY子句的最一般的方法是扫描整个表并创建一个新的临时表，表中每个组的所有行应为连续的，然后使用该临时表来找到组并应用累积函数(如果有)。在某些情况中，MySQL能够做得更好，即通过索引访问而不用创建临时表。 为GRO
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2023-12-05 11:22:36
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作者：dijia478一、问题背景现网出现慢查询，在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下：我在测试环境构造了500万条数据，模拟了这个慢查询。简单来说，就是查询一定条件下，都有哪些用户的。很简单的sql，可以看到，查询耗时为37秒。说一下app_account字段的分布情况，随机生成了5000个不同的随机数，然后分布到了这500万条数据里，平均来说，每个
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2023-10-17 23:25:38
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