mysql中order by语句如何排序-mysql教程-PHP中文网

ORDER BY用于指定查询结果的排序规则，支持单列或多列的升序（ASC）或降序（DESC）排列，其性能受索引使用情况影响显著；若排序字段无合适索引，MySQL将执行filesort操作，导致性能下降；通过创建覆盖WHERE和ORDER BY的复合索引，可避免filesort，提升查询效率；当与LIMIT结合时，利用索引覆盖或延迟关联技术能有效减少排序数据量，尤其在深分页场景下，基于上一次查询的ID或时间戳进行条件过滤可大幅优化性能。

mysql中order by语句如何排序

MySQL中的

ORDER BY

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语句，简单来说，就是用来决定你的查询结果以何种顺序呈现的。它能让你根据一个或多个指定的列，对数据进行升序（ASC）或降序（DESC）排列，让杂乱无章的数据变得井然有序，更符合你的阅读或分析习惯。这背后涉及到的，其实是数据库如何高效地组织和检索数据的核心逻辑。

解决方案

当你在MySQL中使用

ORDER BY

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时，你实际上是在告诉数据库，我需要这些数据按照某个特定的规则来“站队”。最基础的用法，比如

SELECT * FROM users ORDER BY registration_date DESC;

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，就是希望最新的注册用户排在前面。

它的工作机制大致是这样的：

指定排序键：你选择一个或多个列作为排序的依据。例如，
```
ORDER BY last_name, first_name
```
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会先按姓氏排序，如果姓氏相同，再按名字排序。
排序方向：默认是升序（
```
ASC
```
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），也就是从小到大，或者按字母表顺序。如果你想要降序（从大到小），就需要明确加上
```
DESC
```
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关键字。比如，
```
ORDER BY salary DESC, age ASC
```
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，薪水高的在前，薪水相同的情况下，年龄小的在前。
数据类型影响：数字会按数值大小排序，字符串会根据字符集和排序规则（collation）进行字典序排序，日期时间类型则按时间先后排序。这里有个小坑，如果你把数字存成了字符串类型，那排序结果可能就不是你预期的数值大小了，而是字符串的字典序，比如'10'会排在'2'前面。
NULL值的处理：在
```
ORDER BY
```
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中，
```
NULL
```
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值通常被视为最小值（在升序排列时会排在最前面）或最大值（在降序排列时会排在最后面），具体行为可能因数据库版本和配置略有不同，但这是个需要注意的细节。

从我个人的经验来看，

ORDER BY

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虽然用起来简单，但它对查询性能的影响却非常深远。很多时候，一个看似简单的排序操作，如果处理不当，可能会让你的查询变得奇慢无比，尤其是在处理大量数据时。

ORDER BY

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对查询性能有何影响？

谈到

ORDER BY

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对性能的影响，这简直是数据库优化里一个永恒的话题。简单来说，它可能让你的查询飞快，也可能让它慢如蜗牛，这主要取决于MySQL能不能“走捷径”——也就是能不能利用索引。

当MySQL执行

ORDER BY

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操作时，它会尝试避免一个叫做“文件排序”（

filesort

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）的昂贵操作。

filesort

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并不是说数据真的写入了文件，它只是一个概念，表示数据需要在内存中（或者当数据量太大时，部分写入磁盘的临时文件）进行额外的排序处理。这个过程是CPU密集型的，而且需要消耗额外的内存。

何时会发生

filesort

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？

当你排序的列上没有合适的索引时。
当索引无法完全覆盖
```
ORDER BY
```
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的列时。
当
```
ORDER BY
```
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的顺序与索引的顺序不匹配（例如，索引是
```
col1 ASC, col2 ASC
```
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，但你排序是
```
col1 DESC, col2 ASC
```
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，或者
```
col1 ASC, col2 DESC
```
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）。
当
```
WHERE
```
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子句过滤后的结果集非常大，即使有索引，MySQL也可能觉得直接全表扫描然后
```
filesort
```
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更划算。

如何避免

filesort

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？最直接有效的方法就是创建合适的索引。如果你的

ORDER BY

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子句能够被一个（或多个）索引“覆盖”，那么MySQL就可以直接读取索引的有序数据，避免了额外的排序步骤，这在

EXPLAIN

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的输出中通常会显示

Using index

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或

Using filesort

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（但

Using index

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是更好的情况）。一个理想的索引应该能够同时满足

WHERE

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条件和

ORDER BY

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条件。

比如，你有一个查询

SELECT * FROM products WHERE category_id = 10 ORDER BY price DESC;

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。如果你在

category_id

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和

price

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上建立了一个复合索引，例如

INDEX(category_id, price)

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，那么MySQL就能高效地找到

category_id = 10

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的产品，并且这些产品在索引中已经按照

price

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排序好了（或者至少是部分有序，可以很快地逆序），从而避免

filesort

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。

但话说回来，索引也不是越多越好，它会增加写操作的开销，所以需要在读写之间找到一个平衡点。

复合索引在

ORDER BY

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中扮演什么角色？

复合索引在

ORDER BY

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优化中扮演着至关重要的角色，它能让MySQL在很多复杂查询场景下避免

filesort

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，显著提升性能。理解它的工作原理，是优化复杂查询的关键。

一个复合索引，比如

INDEX(col1, col2, col3)

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，它的数据是按照

col1

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、

col2

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、

col3

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的顺序存储的。这意味着，如果你想按照

col1

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排序，或者按照

col1, col2

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排序，甚至按照

col1, col2, col3

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排序，这个索引都能直接提供有序的数据，而不需要额外的排序操作。

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复合索引如何满足

ORDER BY

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：

完全匹配：如果你的
```
ORDER BY
```
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子句与复合索引的列顺序和方向完全一致，例如
```
ORDER BY col1 ASC, col2 ASC, col3 ASC
```
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，那么索引就能完美地满足排序需求。
前缀匹配：即使你只排序复合索引的前缀列，比如
```
ORDER BY col1 ASC
```
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或
```
ORDER BY col1 ASC, col2 ASC
```
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，索引也能发挥作用。
方向一致性：一个复合索引，比如
```
INDEX(col1, col2)
```
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，可以很好地支持
```
ORDER BY col1 ASC, col2 ASC
```
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和
```
ORDER BY col1 DESC, col2 DESC
```
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。关键在于所有排序方向必须一致。如果出现
```
ORDER BY col1 ASC, col2 DESC
```
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，那么这个索引可能就无法完全避免
```
filesort
```
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了，因为MySQL无法直接从一个单一的索引扫描中同时满足两种不同的排序方向。它可能需要扫描索引找到
```
col1
```
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有序的数据，但对于
```
col2
```
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部分，可能还是需要进行额外的排序。

结合

WHERE

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子句： 复合索引的强大之处还在于它能同时优化

WHERE

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和

ORDER BY

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。例如，查询

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 ORDER BY order_date DESC;

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。如果你有一个

INDEX(customer_id, order_date DESC)

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（注意这里的

DESC

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，MySQL 8.0及更高版本支持在索引中指定排序方向），那么MySQL就能快速定位到特定客户的订单，并且这些订单在索引中已经是按日期倒序排列的，效率极高。

但这里有一个“最左前缀原则”需要注意。如果你的查询条件没有用到复合索引的最左边列，那么这个索引可能就无法被充分利用来加速

WHERE

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或

ORDER BY

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。例如，

INDEX(A, B, C)

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，如果你只用

WHERE B = 'x' ORDER BY C

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，那么这个索引可能就帮不上忙了。

所以，在设计复合索引时，需要仔细分析你的查询模式，将最常用的过滤条件放在索引的前面，然后将排序字段放在后面，并考虑排序方向。

ORDER BY

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结合

LIMIT

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时有哪些优化技巧？

当

ORDER BY

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与

LIMIT

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一同出现时，这是一个非常常见的场景，比如分页查询。

LIMIT

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子句告诉MySQL你只需要结果集中的一部分数据，这为优化提供了巨大的空间。如果处理得当，性能提升会非常显著。

核心思想：减少需要排序的数据量

LIMIT

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的加入，让MySQL有机会“偷懒”。它不需要对所有满足条件的数据进行完整排序，只需要找到排序后的前N条记录。

索引覆盖
```
ORDER BY
```
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+
LIMIT
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：这是最理想的情况。如果你的
```
ORDER BY
```
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字段有合适的索引，MySQL可以仅仅扫描索引的一部分来找到排序后的前N条记录，而无需读取所有行。例如，
```
SELECT id, name FROM products ORDER BY price DESC LIMIT 10;
```
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如果在
```
price
```
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列上有索引，MySQL可以直接从索引中取出前10个最高价格的
```
id
```
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和
```
name
```
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，速度非常快。
```
EXPLAIN
```
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输出中可能会看到
```
Using index
```
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，表示只使用了索引。
延迟关联（Delayed Join）：当你的
```
ORDER BY
```
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字段有索引，但
```
SELECT
```
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列表中包含了大量非索引字段，或者需要从主表读取很多数据时，直接
```
SELECT *
```
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会导致MySQL在排序时需要处理更大的数据块，即使只取前N条。这时，可以使用延迟关联的技巧。原理：先用一个子查询（或派生表）只获取满足
```
ORDER BY
```
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和
```
LIMIT
```
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条件的最小必要信息（通常是主键），然后再通过主键关联回主表，获取所有需要的列。示例：假设你有一个
```
users
```
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表，有很多列，并且你经常需要按
```
registration_date
```
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排序并分页。原始查询（可能慢）：
```
SELECT *
FROM users
ORDER BY registration_date DESC
LIMIT 100, 10;
```
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优化后的延迟关联：
```
SELECT u.*
FROM users u
JOIN (
    SELECT id
    FROM users
    ORDER BY registration_date DESC
    LIMIT 100, 10
) AS sub
ON u.id = sub.id;
```
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在这个优化版本中，子查询
```
sub
```
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只需要处理
```
id
```
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和
```
registration_date
```
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两列，如果
```
registration_date
```
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上有索引，这个子查询会非常快。然后，外部的
```
JOIN
```
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操作再根据这10个
```
id
```
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去主表精确查找对应的完整行，避免了对大量数据进行全列排序的开销。对于大表和深分页，这种优化效果尤其显著。
避免
```
OFFSET
```
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过大：
```
LIMIT offset, count
```
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中的
```
OFFSET
```
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越大，性能问题越突出。即使有索引，MySQL也需要扫描
```
offset + count
```
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条记录才能找到你真正需要的
```
count
```
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条。对于非常大的
```
OFFSET
```
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，比如
```
LIMIT 100000, 10
```
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，MySQL需要扫描100010条记录，然后丢弃前面的100000条。 解决方案：
- 基于上次查询的ID/时间点：如果你的数据有连续的、可排序的唯一ID或时间戳，可以利用它们进行优化。例如，"给我ID大于X的下10条记录"，或者"给我时间戳在Y之后的下10条记录"。
```
-- 假设上次查询的最后一条记录ID是 last_id
SELECT *
FROM users
WHERE id > last_id
ORDER BY id ASC
LIMIT 10;
```
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  这种方式可以避免
```
OFFSET
```
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  的开销，尤其适合无限滚动加载的场景。