Order by desc/asc limit M是我在mysql sql优化中经常遇到的一种场景，其优化原理也非常的简单，就是利用索引的有序性，优化器沿着索引的顺序扫描，在扫描到符合条件的M行数据后，停止扫描；看起来非常的简单，但是我经常看到很多性能较差的sql没有利用这个优化规律，下面将结合一些实际的案例来分析说明：
案例一：
一条sql执行非常的慢，执行时间为：
root@test 02:00:44 SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME>now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12; +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+------------------- Data1..................................................................................................... Data2..................................................................................................... +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+------------------- 12 ROWS IN SET (0.49 sec)
执行计划如下：
root@test_db01:53:23 EXPLAIN SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12; +----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----- | id | select_type | TABLE | TYPE | possible_keys | KEY | key_len | REF | ROWS | Extra | +----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----- | 1 | SIMPLE | test_order_desc | range | ind_hot_endtime | ind_hot_endtime | 9 | NULL | 113549 | USING WHERE; USING filesort | +----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+-----
Ind_hot_endtime索引为：
root@test_db01:52:45:SHOW INDEX FROM test_order_desc; Ind_hot_endtime(end_time,count_num)
在注意到sql中满足过滤条件end_time>now()的有113549行，在加上剩余的条件中含有order by，这样会造成排序的结果集非常的大，执行非常的耗费资源；于是分析sql，在sql中包括了order by desc limit这样的排序条件后，新增适当的索引满足排序的条件，同时由于有limit的限制结果集，当扫描到满足条件的行数后退出查询，那么我们来看看优化效果：
添加索引：
root@test 02:01:06:ALTER TABLE test_order_desc ADD INDEX ind_gmt_create(gmt_create,count_num); Query OK, 211945 ROWS affected (6.71 sec) Records: 211945 Duplicates: 0 Warnings: 0
再次执行sql，观察其执行时间：
root@test 02:01:35: SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12; +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+ col2................................................................................... +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+ Data1.................................................................................. Data2.................................................................................. +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+ 12 ROWS IN SET (0.00 sec)
可以看到执行时间已经降到了毫秒以下,查看其执行计划：
root@test 02:01:42: EXPLAIN SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12; +----+-------------+----------+-------+-----------------+----------------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | TABLE | TYPE | possible_keys | KEY | key_len | REF | ROWS | Extra | +----+-------------+----------+-------+-----------------+----------------+---------+------+------+-------- | 1 | SIMPLE | test_order_desc | INDEX | ind_hot_endtime | ind_gmt_create | 14 | NULL | 48 | USING WHERE |
可以看到优化器已经选择了ind_gmt_create索引扫描，这样的话就避免了对结果集进行排序的过程，同时优化器预估扫描14行数据就会得到满足查询条件的数据（END_TIME > now()），执行计划非常的理想。
root@127.0.0.1 : test_db 16:05:15: EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;
案例二：
root@127.0.0.1 : test_db 16:05:15: EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;
B表的idx_uid_stat_inid的索引列包括了（user_id，status，instance_no）：
我们从执行计划上分析来看，表的连接顺序为：b—>r_a—>a—>k，可以看到执行计划的第一行中需要扫描49212行的数据,同时由于status采用的是in的方式，instance_no即使在索引中也用不上，这样就导致了排序使用到了临时表,这也是导致sql执行慢的原因。我们看到sql中的最后一个排序为order by b.instance_no asc limit 37300,50，这里我们好像可以看到优化的曙光，调整数据库的索引以满足B表的排序需求：
root@127.0.0.1 : test_db 16:05:04 ALTER TABLE instance ADD INDEX ind_user_id(user_id,instance_no); Query OK, 0 ROWS affected (0.56 sec)
调整索引后查看执行计划：
root@127.0.0.1 : test_db 16:09:42 EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;
我们加上force index强制走我们新加的索引：
root@127.0.0.1 : test_db 16:10:24 EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b force INDEX (ind_user_id) LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;
可以看到在加上提示符后，使用到了我们新加的索引，扫描的行数为54580行，执行时间：
root@127.0.0.1 : test_db 16:10:30 SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b force INDEX (ind_user_id) LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50; (0.49 sec)
原始的执行时间：
root@127.0.0.1 : test_db 16:10:51: SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50; (1.28 sec)
总结：
Order by desc/asc limit的优化技术有时候在你无法建立很好索引的时候，往往会得到意想不到的优化效果，但有时候有一定的局限性，优化器可能不会按照你既定的索引路径扫描，优化器需要考虑到查询列的过滤性以及limit的长度，当查询列的选择性非常高的时候，使用sort的成本是不高的，当查询列的选择性很低的时候，那么使用order by +limit的技术是很有效的。