【IT168 专稿】由于 GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作，而且与 ORDER BY 相比，GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。当然，如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数，那么还需要一些聚合函数的计算。所以，在GROUP BY 的实现过程中，与 ORDER BY 一样也可以利用到索引。
在 MySQL 中，GROUP BY 的实现同样有多种(三种)方式，其中有两种方式会利用现有的索引信息来完成 GROUP BY，另外一种为完全无法使用索引的场景下使用。下面我们分别针对这三种实现方式做一个分析。
1.使用松散(Loose)索引扫描实现 GROUP BY
何谓松散索引扫描实现 GROUP BY 呢?实际上就是当 MySQL 完全利用索引扫描来实现 GROUP BY 的时候，并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果。
下面我们通过一个示例来描述松散索引扫描实现 GROUP BY，在示例之前我们需要首先调整一下 group_message 表的索引，将 gmt_create 字段添加到 group_id 和 user_id 字段的索引中：
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3 -> on group_message(group_id,user_id,gmt_create);
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5 Query OK, rows affected (0.03 sec)
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7 Records: 96 Duplicates: 0 Warnings: 0
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9 sky@localhost : example 09:07:30> drop index idx_group_message_gid_uid
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11 -> on group_message;
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13 Query OK, 96 rows affected (0.02 sec)
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15 Records: 96 Duplicates: 0 Warnings: 0
然后再看如下 Query 的执行计划：
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3 -> SELECT user_id,max(gmt_create)
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5 -> FROM group_message
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7 -> WHERE group_id < 10
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9 -> GROUP BY group_id,user_id\G
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11 *************************** 1. row ***************************
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13 id: 1
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15 select_type: SIMPLE
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17 table: group_message
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19 type: range
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21 possible_keys: idx_gid_uid_gc
22
23 key: idx_gid_uid_gc
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25 key_len: 8
26
27 ref: NULL
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29 rows: 4
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31 Extra: Using where; Using index for group-by
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33 1 row in set (0.00 sec)
我们看到在执行计划的 Extra 信息中有信息显示“Using index for group-by”，实际上这就是告诉我们，MySQL Query Optimizer 通过使用松散索引扫描来实现了我们所需要的 GROUP BY 操作。
下面这张图片描绘了扫描过程的大概实现：
要利用到松散索引扫描实现 GROUP BY，需要至少满足以下几个条件：
◆GROUP BY 条件字段必须在同一个索引中最前面的连续位置;
◆在使用GROUP BY 的同时，只能使用 MAX 和 MIN 这两个聚合函数;
◆如果引用到了该索引中 GROUP BY 条件之外的字段条件的时候，必须以常量形式存在;
为什么松散索引扫描的效率会很高?
因为在没有WHERE子句，也就是必须经过全索引扫描的时候， 松散索引扫描需要读取的键值数量与分组的组数量一样多，也就是说比实际存在的键值数目要少很多。而在WHERE子句包含范围判断式或者等值表达式的时候， 松散索引扫描查找满足范围条件的每个组的第1个关键字，并且再次读取尽可能最少数量的关键字。
