根据与WHERE共享的计算优化MySQL ORDER

我有一个MySQL SELECT查询，它在WHERE子句中使用毕达哥拉斯计算距离，将结果限制在某个半径内

我还在ORDERBY子句中使用完全相同的计算，首先按最小距离对结果进行排序

MySQL是否计算两次距离（一次用于WHERE，另一次用于ORDER BY）

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如果有，我如何优化查询，使其只计算一次（如果可能的话）？

您可以为其选择，将其放入HAVING子句，并在ORDER BY子句中使用，那么计算肯定只进行一次，但我想这会更慢，因为它必须处理更多数据。计算本身并没有那么昂贵。

您可以选择它，将它放在HAVING子句中，并在ORDER BY子句中使用它，那么计算肯定只进行一次，但我想这会更慢，因为它必须处理更多的数据。计算本身并不昂贵

MySQL是否计算两次距离（一次用于WHERE，另一次用于ORDER BY）

不，如果以完全相同的方式写入，则不会执行两次计算。但是，如果您的目标是提高应用程序的性能，那么您可能希望从更大的角度来看问题，而不是专注于这个小细节，因为它最多会给您带来两个不同的因素。更严重的问题是，您的查询妨碍了索引的有效使用，并将导致完全扫描

我建议您更改数据库，以便使用几何图形类型并在数据上创建一个新的几何图形。然后可以使用快速查找位于圆的边界框内的点。一旦你找到了这些点，你可以只在这些点上进行更昂贵的距离测试。如果您的表很大，并且典型的搜索只返回一小部分行，那么这种方法将大大加快速度

如果无法更改数据模型，则仍然可以首先使用边界框复选框来提高性能，例如

，其中x介于10和20之间，y介于50和60之间。“边界框”复选框将能够使用索引，但由于R树索引仅在几何体类型上受支持，因此您必须使用标准B树索引，该索引对于这种类型的查询效率不高（但仍比您当前所做的要好得多）

MySQL是否计算两次距离（一次用于WHERE，另一次用于ORDER BY）

不，如果以完全相同的方式写入，则不会执行两次计算。但是，如果您的目标是提高应用程序的性能，那么您可能希望从更大的角度来看问题，而不是专注于这个小细节，因为它最多会给您带来两个不同的因素。更严重的问题是，您的查询妨碍了索引的有效使用，并将导致完全扫描

我建议您更改数据库，以便使用几何图形类型并在数据上创建一个新的几何图形。然后可以使用快速查找位于圆的边界框内的点。一旦你找到了这些点，你可以只在这些点上进行更昂贵的距离测试。如果您的表很大，并且典型的搜索只返回一小部分行，那么这种方法将大大加快速度

如果无法更改数据模型，则仍然可以首先使用边界框复选框来提高性能，例如
，其中x介于10和20之间，y介于50和60之间。“边界框”复选框将能够使用索引，但由于R-树索引仅在几何体类型上受支持，因此您必须使用标准B-树索引，该索引对于这种类型的查询效率不高（但仍比您当前所做的要好得多）。
您能举一个查询示例吗？这将有助于解决问题。你能举一个查询的例子吗？如果使用lothave而不使用聚合函数通常是一个错误，那么这将对lothave有所帮助。事实上，我想不出哪种情况下它不会是一个错误。我会支持这个计算，因为它并不昂贵。现在，IO绑定的可能性比CPU绑定的可能性大得多。我会选择WHERE超过订单的+限制。您不必这样排序。使用have而不使用聚合函数通常是错误的。事实上，我想不出哪种情况下它不会是一个错误。我会支持这个计算，因为它并不昂贵。现在，IO绑定的可能性比CPU绑定的可能性大得多。我会选择WHERE超过订单的+限制。马克·拜尔斯，虽然我原则上同意，但MySQL的空间特性有些有限，我认为在这种情况下不会有帮助。你应该仔细阅读文档，或者更好的是，用实际数据做一些基准测试。谢谢你的建议。我目前正在避免使用spatial stuff，以后可能会被迫使用它，但如果我这样做的话，我可能会切换到PostgreSQL，因为它对spatial stuff有更好的支持。此外，我已经实现了边界框优化，并且可以确认它提供了显著的改进。我只是担心，当我们在ORDER BY的半径内得到很多点时，距离会计算两次。@mark byers，虽然我原则上同意，但MySQL的空间特性有些有限，我认为在这种情况下不会有帮助。你应该仔细阅读文档，或者更好的是，用实际数据做一些基准测试。谢谢你的建议。我目前正在避免使用spatial stuff，以后可能会被迫使用它，但如果我这样做的话，我可能会切换到PostgreSQL，因为它对spatial stuff有更好的支持。此外，我已经实现了边界框优化，并且可以确认它提供了显著的改进。我只是担心当我们在半径范围内得到很多点时