假如数据表有500万条数据，在没有字段b索引索引的情况下，要找出一条

test数据库，big_data是数据表（主键是id，其中一个字段是b）

查找一条 b=“2re46S11pj6depho”

SELECT * FROM test.big_data where b ="2re46S11pj6depho"
会遍历完整个数据表，找完所有字段b为2re46S11pj6depho的数据，在只要找一条数据的情况下，这个语句是非常不好的

SELECT * FROM test.big_data where b ="2re46S11pj6depho" limit 1
limit 1表示要找出一条符合条件的数据，只要找到后就停止继续往下查找
所以这个语句平均效率明显比上面的高，但假如符合条件的数据恰好在最后面，这时候效率就很低了

SELECT * FROM test.big_data where b ="2re46S11pj6depho" order by id desc limit 1
这个语句多了order by id desc，你可能认为这只是影响结果的排序方式，但实际上，还决定从哪里开始查找。
order by id desc会从id由大到小的方向去一个一个找
order by id asc会从id由小到大的方向去一个一个找

`

# mysql # 数据库 # sql
Logo
一门面向 Data 和 AI 的低代码、云原生的开源编程语言

无需安装部署，在线快速体验 Byzer

更多推荐

编译时权限控制

前言 权限控制，对于 MLSQL 而言的重要程度可以说是生命线。 MLSQL 需要面对各式各样的资源访问，比如 MySQL, Oracle,HDFS，Hive，Kafka，Sorl，ElasticSearch，Redis，API，Web等等，不同用户对这些数据源（以及表，列）的权限是不一样的。 传统模式是，每个用户都需要有个 proxy user，然后到每个数据源里面给这个 proxy user

avatar Byzer 白泽

Byzer 支持 JDBC 聚合下推

聚合下推PR链接聚合下推 我们知道 Byzer 支持多数据源和联邦查询，可以方便分析师在一个平台上快速的分析来自多种数据源的数据，从而进行灵活的探索式分析。 使用场景和优势 当前 Byzer 中加载数据的方式会拉取明细数据到 spark 中进行聚合计算，对于小数据量或者在分布式文件系统上的数据源来说是常规操作。但是对于 JDBC 数据源或者有分析能力的 OLAP 系统来说拉取明细数据可能就不是最

avatar Byzer 白泽

Byzer 术语表

Byzer-lang Byzer ，又称为 Byzer-lang，一门面向 Data 和 AI 的低代码、云原生的开源编程语言。 Byzer 是一门结合了声明式编程和命令式编程的混合编程语言，其低代码且类 SQL 的编程逻辑配合内置算法及插件的加持，能帮助数据工作者们高效打通数据链路，完成数据的清洗转换，并快速地进行机器学习相关的训练及预测。 Byzer 希望能够提供一套语言、一个引擎，就能覆盖整

avatar Byzer 白泽