排序和分组是非常耗费 CPU 和内存的一项操作。因为需要内存来放排序的中间结果，排序算法一般也都是 O(n*log(n)) 的复杂度。好在使用索引我们也可以优化这一项操作。原理非常简单：假如结果已经是排好序的，那么我们查出来结果之后就不需要额外的排序操作了。
如何使排序命中索引
要避免排序操作，我们需要索引 cover ORDER BY 的部分。原理很简单，如果 order by 中有一部分没有在索引里面，那么我们就无法保证查出来的内容是按照索引排好序的，所以还要再对这个结果排序一遍。
比如下面这个查询，因为 product_id 不在索引里面，所以执行计划中会有排序的操作。
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SELECT sale_date, product_id, quantity FROM sales WHERE sale_date = TRUNC(sysdate) - INTERVAL '1' DAY ORDER BY sale_date, product_id |
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--------------------------------------------------------------- |Id | Operation | Name | Rows | Cost | --------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 320 | 18 | | 1 | SORT ORDER BY | | 320 | 18 | | 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| SALES | 320 | 17 | |*3 | INDEX RANGE SCAN | SALES_DATE | 320 | 3 | --------------------------------------------------------------- |
假如我们再建立一个索引，覆盖住 product_id：
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CREATE INDEX sales_dt_pr ON sales (sale_date, product_id) |
那么排序这一步，就会从查询计划中消失了。因为结果本身一定是排好序的。
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--------------------------------------------------------------- |Id | Operation | Name | Rows | Cost | --------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 320 | 300 | | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| SALES | 320 | 300 | |*2 | INDEX RANGE SCAN | SALES_DT_PR | 320 | 4 | --------------------------------------------------------------- |
P.S. TABLE ACCESS 这一行，第二个执行计划的 Cost 比前一个执行计划高了，是因为新的索引的聚簇效果更差了（上一篇笔记有提到过有关聚簇的知识）。为什么呢？拿 Oracle 来讲，当索引中两条数据的值相等的时候，Oracle 会自动把 ROWID 给加到索引里面去，这样一来索引的顺序和表中数据的顺序是一样的，就有了很好的聚簇效果 （clustering factor）. 但是当我们往索引中添加新的一列的时候，留给数据库这种分配索引顺序的自由就更小了，所以只会让 clustering factor 变得更差。由此一来，数据库本来在聚簇效果很好的时候，可以顺序读 table 的 block，现在不能顺序读了，可能会 access 同一个 block 很多次。但是如果是同一个 block 的话，数据库会读缓存中的 block。因此，由于缓存带来的优势，使得我们实际上给这个索引增加一列造成的性能损失，是比执行计划分析出来的，要小的。
很显然，因为联合索引是在左列的值相等的时候，按照右列的值排序的。所以在左列的值相等的情况下，我们针对右边来 order by 查询，也是可以走索引的：
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SELECT sale_date, product_id, quantity FROM sales WHERE sale_date = TRUNC(sysdate) - INTERVAL '1' DAY ORDER BY product_id |
但是，如果左侧的值横跨两个的话，就无法使用索引了：
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SELECT sale_date, product_id, quantity FROM sales WHERE sale_date >= TRUNC(sysdate) - INTERVAL '1' DAY ORDER BY product_id |
除了索引的顺序和 order by 的顺序不搭（上面这个例子），即使有索引，也有可能走扫表的情况，这种情况可能就是优化器认为每次从索引查到 ROWID 再回表，不如直接扫表来的快了。
升降序的问题
数据库是双向读索引的。也就是说，如果 order by 的 column 顺序和建立索引的顺序完全反向，那么也可以走索引查询。
比如下面这个查询，跟上面的查询顺序完全相反，那么也可以走索引：
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SELECT sale_date, product_id, quantity FROM sales WHERE sale_date >= TRUNC(sysdate) - INTERVAL '1' DAY ORDER BY sale_date DESC, product_id DESC |
查询计划不会显示需要索引：
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--------------------------------------------------------------- |Id |Operation | Name | Rows | Cost | --------------------------------------------------------------- | 0 |SELECT STATEMENT | | 320 | 300 | | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SALES | 320 | 300 | |*2 | INDEX RANGE SCAN DESCENDING| SALES_DT_PR | 320 | 4 | --------------------------------------------------------------- |
因为数据库是以双向链表保存索引的，所以可以以完全相反的顺序查询。
为什么要强调是完全相反呢？
考虑下面这个查询，一个是索引中的 ASC，另一个条件是 DESC。
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SELECT sale_date, product_id, quantity FROM sales WHERE sale_date >= TRUNC(sysdate) - INTERVAL '1' DAY ORDER BY sale_date ASC, product_id DESC |
这样实际在走索引的时候，需要“跳跃”，而这对于索引的数据结构是办不到的。
要想优化这个查询，只能重新按照 ASC DESC 的顺序再建立索引：
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DROP INDEX sales_dt_pr CREATE INDEX sales_dt_pr ON sales (sale_date ASC, product_id DESC) |
同理，新的索引建立之后，用前者 DESC，后者 ASC来查询，也是“完全相反”的顺序的，也可以走到这个索引。
Group By
SQL 数据库有两种算法来完成 group by：
- Hash算法，将所有的记录放到内存中临时的一个 Hash 表中，扫完所有记录，返回 hash 表；
- 排序-分组算法：先将所有的记录排好序，然后遍历一遍一组一组返回；
两种算法都要求有一个中间状态，并且不支持 pipeline 操作，必须全部计算完成才能返回。
但是利用前文提到的索引技术也能优化这种场景。比如下面这个查询，就可以命中索引，不需要排序，直接分组返回：
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SELECT product_id, sum(eur_value) FROM sales WHERE sale_date = TRUNC(sysdate) - INTERVAL '1' DAY GROUP BY product_id |
查询计划显示不需要排序（BY NOSORT）：
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--------------------------------------------------------------- |Id |Operation | Name | Rows | Cost | --------------------------------------------------------------- | 0 |SELECT STATEMENT | | 17 | 192 | | 1 | SORT GROUP BY NOSORT | | 17 | 192 | | 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| SALES | 321 | 192 | |*3 | INDEX RANGE SCAN | SALES_DT_PR | 321 | 3 | --------------------------------------------------------------- |
需要命中索引的条件和 order by 一样，顺序必须和建立索引的顺序完全一致或者完全相反，只不过 ASC DESC 对于 group by 来说，是无所谓的。
对顺序的要求非常合理，比如我们这个查询，过去 24 小时的销售量，按照第二列索引来 group by，那么又要“跳索引”了，这是不可能的：
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SELECT product_id, sum(eur_value) FROM sales WHERE sale_date >= TRUNC(sysdate) - INTERVAL '1' DAY GROUP BY product_id |
这种情况下比如使用非 pipeline 的操作，来 group by 数据。
这种情况下，Oracle 选择的是 hash 算法，因为 hash 只需要一种中间数据，节省了排序算法分组返回时所需要的内存。
索引使得 order by 能够执行的更快之外，另外的一大好处是 pipeline，这使得我们不必处理完所有的数据就可以得到前几个结果，在只需要头部数据的时候非常有用。下一篇博客再讲。
可以看到，在第一个索引出现的时候，性能相比没有索引下降了上千倍。随着索引的增加，性能在不断的下降。所以尽可能的复用索引也很重要。
显然，如果一列数据没有变，那我们就最好不要更新它。
