MySQL中优化大数据排序策略（mysql大数据排序）

MySQL中优化大数据排序策略

　　在日常的开发中，越来越多的应用会使用MySQL数据库来进行数据存储和管理，在一些特定的应用场景中，比如数据报表的生成和搜索、高校信息存储、订单查询等，都会涉及到大数据量的读及写入操作，在此情况下当得到如何优化大数据排序处理性能上显得至关重要，接下来我们来讨论一下在MySQL中优化大数据排序的策略。

### 建立索引

　　针对大数据量的排序，要想提升性能同时缩短查询时间，首先想到的就是建立索引，当我们要执行大数据量的排序和查询操作时，会首先尝试使用索引来优化查询性能。

但在实际应用中，不必总是将所有的表列都建立成索引，开发者应该去优化掉不必要的索引，也宜使用复合索引，此外，在使用索引的时候，可以尝试使用覆盖索引，将查询的表列数尽量减少，而把要使用的索引列合并为一个字段，以此减少从磁盘中读取满足条件的数据行的操作，从而加快排序速度。

### 分段排序

　　MySQL中也提供了另一种用于优化大数据量排序的技术：分段排序，它的工作原理是与索引建立有关，是索引的一种特殊的应用。

要使用这种方式，首先需要建立一个内读表，该表将通常人们根据一定的逻辑应该分解的各个段定义出来，然后再为表建立索引，这样可以通过该索引读取这个段中的所有数据，比如说在某一时间区间内的所有数据，这样就将大量数据拆分为多个段，再分别对每个段进行排序和查询，这样可以加快排序处理速度。

### 使用变量

　　MySQL中还提供了一项用于高效排序的功能，就是变量的应用。变量的使用有一些非常复杂的应用场景，一般来说，在使用变量进行查询时，利用变量将复杂的查询变得更加简单，同时可以节省排序时间，因为使用变量可以避免像使用索引时必需要进行多次查找的情况，所以使用变量可以有效减少排序过程所需的操作次数，从而显著的提高排序效率。

### 其他策略

　　除了以上几种技术，MySQL还提供了许多其他的优化手段，比如使用索引的右前缀匹配来查询数据，这样可以减轻服务器的处理压力；也可以尝试使用MySQL提供的排序优化器，这个排序优化器可以记录用户最近一次查询时使用的排序索引，以此可以避免服务器重新进行排序操作，并且可以节约开发者的时间和精力；此外，我们也可以使用集群的方式来进行数据排序，在一些需要高吞吐量的应用场景下，可以利用多个节点来进行数据处理和排序，这样可以大大减少排序所花费的时间，提高排序效率。

综上所