MySQL排序rank

直接上干货。

有两种排序方法。

1 .自变量法。

创建表分数和列分数。

按标记描述排序。

使用@r和@m。

@r:=(从分数 s2 中选择 count()，其中 s2 .mark>score.mark);
@r 赋值。

由@r订购。

排名不是连续的吗？添加条件判断。

例如按类别分类、添加类别条件等。

难点在于变量的赋值和判断。

2 自交叉法。

与自己比较。

左边自行连接。

a 表示 sno、程度。

b 表示 sno，度数。

条件b.laurea>a.laurea。

统计表a中每一项的数量，其中较大的一项。

最高分是0，最低分是总分负1
数据多时速度慢。

你自己看看。

mysql中怎么排序

哦，这就是MySQL排序，我来说说吧，告诉大家我遇到的陷阱。

前年，我正在做一个使用MySQL创建报告的项目，我需要按客户名称和注册时间对报告进行排序。
使用的是最基本的ORDER BY。
SQL 从客户处选择名称 ASC 的订单；
这没有什么问题。
只是名字是从小到大排序的。
后来老板说报名时间应该是从上午晚些时候到凌晨。
更改：
sql 从客户订单中选择，按注册日期 DESC；
非常顺利，对吧？
结果如何？后来进行了数据清理，删除了很多旧的无用的客户记录。
结果，当我们再次运行这个报告时，我们发现有些客户缺失了，而且无论我们如何排列，它们都是不正确的。
验证的结果，确认为NULL值。
默认情况下，NULL 是最后一个排名，这会使您的报告变得混乱。
当时是 MySQL 5 .7 ，没有直接的方法来使用 NULLS FIRST 或 NULLS LAST。
我只需要找到一个方法。

只能添加CASE语句：
sql 从客户订单中选择 WHEN Registration_date IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, Registration_date DESC;
这会将所有 NULL 值移到前面，使您的报告看起来更好。
但这种写法显得比较复杂，维护起来也比较困难。

后来我们换了一个新的系统，使用MySQL 8 .0。
伟大的。
使用 NULLS FIRST 或 NULLS LAST。
SQL 从客户订单中选择，按注册日期 DESC NULLS FIRST;
即使只有一行代码，它看起来也很干净。

另一个例子是您可能需要按订单金额或订单创建时间排序。
这需要多列排序。

sql 从订单中选择 按金额 DESC 排序，从 ASC 创建；
首先，将金额从大到小排序。
如果数量相同，则根据创建时间从小到大排序。
我很熟悉这个用法。

还有更复杂的，比如按客户姓名的长度和姓名本身排序。
这需要一个表达式：
sql 按从用户（名称）ASC、名称 ASC 中选择的长度排序；
首先，按长度从小到大对名称进行排序。
如果长度相同，则根据名称本身从小到大排序。
你需要考虑一下这一点。

最搞笑的是，有需求根据客户的总消费和客户级别对客户进行排名。
客户等级分为VIP客户、普通客户、新客户。
你应该这样写：
sql SELECT FROM Customers ORDER BY total_spent DESC, CASE WHEN Level = 'VIP' THEN 1 WHEN Level = 'Normal' THEN 2 WHEN Level = 'New Customer' THEN 3 ELSE 4 END ASC;
为此，首先按总消耗量从最大到最小对它们进行排序。
如果总金额相同，则按客户级别排序。
VIP 优先，老客户次之，新客户最后。
这种写作风格可能看起来令人畏惧，但它确实有效。

一般来说，ORDER BY 使用起来很方便，但处理 NULL 值时必须小心。
在以前的版本中必须使用CASE语句进行模拟，但在新版本中只能使用NULLS FIRST/NULLS LAST。
有。
您将不得不尝试多列排序和表达式排序。
否则，你的报告乍一看会显得很混乱。

你真的了解MySQL的排序吗？全字段排序与rowid排序大揭秘

说白了，MySQL排序有两种类型，全字段排序和行排序。
关键要看数据的大小和索引的情况。

深入了解一下，全字段排序的核心就是索引的使用。
我们去年跑的电商订单查询，增加了订单时间和用户ID的联合索引，直接节省了9 0%的排序量。
当数据量超过2 0000行且sort_buffer_size不够时，MySQL会自动转盘。
然而，说实话，现在使用合并排序是相当令人沮丧的，因为磁盘 I/O 并不比内存快多少。
还有一点是LIMIT子句的影响。
例如，在过滤前1 00条数据时，MySQL会优先按索引排序。
很多人不注意这一点。
看过3 000级数据的人都知道差别有多大。

我一开始以为rowid排序只是简单的按照随机ID排序，后来发现这是错误的。
它实际上是使用主键ID返回表来查询数据。
因此，如果主键设计不合理，比如使用自增ID，排序效率就会降低一半。
等等，还有一件事。
观察 OPTIMIZER_TRACE 中的 number_of_tmp_files 至关重要。
如果该指标为0，则表示一切都在内存中。
如果它是 1 或更大，则它位于磁盘上。

最后，我们建议尝试 SQL 拆分。
有时将一个大排序拆分为两个小排序并添加临时表来保存中间结果可以将性能提高3 0%以上。
你认为 Rowid 排序场景比人们想象的更常见吗？