Order by desc/asc limit M是我在mysql sql優化中經常遇到的一種場景，其優化原理也非常的簡單，就是利用索引的有序性，優化器沿著索引的順序掃描，在掃描到符合條件的M行資料後，停止掃描；看起來非常的簡單，但是我經常看到很多效能較差的sql沒有利用這個優化規律，下面將結合一些實際的案例來分析說明：

案例一：

一條sql執行非常的慢，執行時間為：

[email protected] 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)
執行計劃如下：

[email protected]_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索引為：

[email protected]_db01:52:45:SHOW INDEX FROM test_order_desc;
 
Ind_hot_endtime(end_time,count_num)

在注意到sql中滿足過濾條件end_time>now()的有113549行，在加上剩餘的條件中含有order by，這樣會造成排序的結果集非常的大，執行非常的耗費資源；於是分析sql，在sql中包括了order by desc limit這樣的排序條件後，新增適當的索引滿足排序的條件，同時由於有limit的限制結果集，當掃描到滿足條件的行數後退出查詢，那麼我們來看看優化效果：

新增索引：

[email protected] 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

再次執行sql，觀察其執行時間：

[email protected] 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)

可以看到執行時間已經降到了毫秒以下,檢視其執行計劃：

[email protected] 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 |

可以看到優化器已經選擇了ind_gmt_create索引掃描，這樣的話就避免了對結果集進行排序的過程，同時優化器預估掃描14行資料就會得到滿足查詢條件的資料（END_TIME > now()），執行計劃非常的理想。

案例二：

[email protected].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）：

我們從執行計劃上分析來看，表的連線順序為：b—>r_a—>a—>k，可以看到執行計劃的第一行中需要掃描49212行的資料,同時由於status採用的是in的方式，instance_no即使在索引中也用不上，這樣就導致了排序使用到了臨時表,這也是導致sql執行慢的原因。我們看到sql中的最後一個排序為order by b.instance_no asc limit 37300,50，這裡我們好像可以看到優化的曙光，調整資料庫的索引以滿足B表的排序需求：

[email protected].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)

調整索引後檢視執行計劃：

[email protected].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;

我們加上force index強制走我們新加的索引：

[email protected].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後，使用到了我們新加的索引，掃描的行數為54580行，執行時間：

[email protected].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)

原始的執行時間：
[email protected] : 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)

總結：
Order by desc/asc limit的優化技術有時候在你無法建立很好索引的時候，往往會得到意想不到的優化效果，但有時候有一定的侷限性，優化器可能不會按照你既定的索引路徑掃描，優化器需要考慮到查詢列的過濾性以及limit的長度，當查詢列的選擇性非常高的時候，使用sort的成本是不高的，當查詢列的選擇性很低的時候，那麼使用order by +limit的技術是很有效的。