MySQL实战笔记："orderby”是怎么工作的

布满荆棘的人生 2022-01-23 03:11 241阅读 0赞

在你开发应用的时候，一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以我们前面举例用过的市民表为例，假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返回前1000个人的姓名、年龄。

假设这个表的部分定义是这样的：

CREATE TABLE `t` (
      `id` int(11) NOT NULL,
      `city` varchar(16) NOT NULL,
      `name` varchar(16) NOT NULL,
      `age` int(11) NOT NULL,
      `addr` varchar(128) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `city` (`city`)
    ) ENGINE=InnoDB;

这时，你的SQL语句可以这么写：

select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000  ;

这个语句看上去逻辑很清晰，但是你了解它的执行流程吗？今天，我就和你聊聊这个语句是怎么  
执行的，以及有什么参数会影响执行的行为。  
**全字段排序**  
前面我们介绍过索引，所以你现在就很清楚了，为避免全表扫描，我们需要在city字段加上索引。  
在city字段上创建索引之后，我们用explain命令来看看这个语句的执行情况。使用explain命令查看语句的执行情况：

![20190602001830272.png][]

Extra这个字段中的“Using filesort”表示的就是需要排序，MySQL会给每个线程分配一块内存用于排序，称为sort\_buffer。  
为了说明这个SQL查询语句的执行过程，我们先来看一下city这个索引的示意图。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FydF9jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

从图中可以看到，满足city='杭州’条件的行，是从ID\_X到ID\_(X+N)的这些记录。  
通常情况下，这个语句执行流程如下所示 ：  
1. 初始化sort\_buffer，确定放入name、city、age这三个字段；  
2. 从索引city找到第一个满足city='杭州’条件的主键id，也就是图中的ID\_X；  
3. 到主键id索引取出整行，取name、city、age三个字段的值，存入sort\_buffer中；  
4. 从索引city取下一个记录的主键id；  
5. 重复步骤3、4直到city的值不满足查询条件为止，对应的主键id也就是图中的ID\_Y；  
6. 对sort\_buffer中的数据按照字段name做快速排序；  
7. 按照排序结果取前1000行返回给客户端。

我们暂且把这个排序过程，称为全字段排序，执行流程的示意图如下所示，下一篇文章中我们还会用到这个排序。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FydF9jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

图中“按name排序”这个动作，可能在内存中完成，也可能需要使用外部排序，这取决于排序所需的内存和参数sort\_buffer\_size。  
sort\_buffer\_size，就是MySQL为排序开辟的内存（sort\_buffer）的大小。如果要排序的数据量小于sort\_buffer\_size，排序就在内存中完成。但如果排序数据量太大，内存放不下，则不得不利用磁盘临时文件辅助排序。  
你可以用下面介绍的方法，来确定一个排序语句是否使用了临时文件。

/* 打开optimizer_trace，只对本线程有效 */
    SET optimizer_trace='enabled=on'; 
    /* @a保存Innodb_rows_read的初始值 */
    select VARIABLE_VALUE into @a from  performance_schema.session_status where variable_name = 'I
    /* 执行语句 */
    select city, name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000; 
    /* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
    SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G
    /* @b保存Innodb_rows_read的当前值 */
    select VARIABLE_VALUE into @b from performance_schema.session_status where variable_name = 'In
    /* 计算Innodb_rows_read差值 */
    select @b‑@a;

这个方法是通过查看 OPTIMIZER\_TRACE 的结果来确认的，你可以从 number\_of\_tmp\_files中看到是否使用了临时文件。

全排序的OPTIMIZER\_TRACE部分结果：

![20190602002211831.png][]

number\_of\_tmp\_files表示的是，排序过程中使用的临时文件数。你一定奇怪，为什么需要12个文件？内存放不下时，就需要使用外部排序，外部排序一般使用归并排序算法。可以这么简单理解，**MySQL将需要排序的数据分成12份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这12个有序文件再合并成一个有序的大文件。**  
如果sort\_buffer\_size超过了需要排序的数据量的大小，number\_of\_tmp\_files就是0，表示排序可以直接在内存中完成。  
否则就需要放在临时文件中排序。sort\_buffer\_size越小，需要分成的份数越多，number\_of\_tmp\_files的值就越大。  
接下来，我再和你解释一下图4中其他两个值的意思。  
我们的示例表中有4000条满足city='杭州’的记录，所以你可以看到 examined\_rows=4000，表示参与排序的行数是4000行。  
sort\_mode 里面的packed\_additional\_fields的意思是，排序过程对字符串做了“紧凑”处理。即使name字段的定义是varchar(16)，在排序过程中还是要按照实际长度来分配空间的。  
同时，最后一个查询语句select @b-@a 的返回结果是4000，表示整个执行过程只扫描了4000行。  
这里需要注意的是，为了避免对结论造成干扰，我把internal\_tmp\_disk\_storage\_engine设置成MyISAM。否则，select @b-@a的结果会显示为4001。  
这是因为查询OPTIMIZER\_TRACE这个表时，需要用到临时表，而internal\_tmp\_disk\_storage\_engine的默认值是InnoDB。如果使用的是InnoDB引擎的话，把数据从临时表取出来的时候，会让Innodb\_rows\_read的值加1。

**rowid排序**  
在上面这个算法过程里面，只对原表的数据读了一遍，剩下的操作都是在sort\_buffer和临时文件中执行的。但这个算法有一个问题，就是如果查询要返回的字段很多的话，那么sort\_buffer里面要放的字段数太多，这样内存里能够同时放下的行数很少，要分成很多个临时文件，排序的性能会很差。  
所以如果单行很大，这个方法效率不够好。

那么，如果MySQL认为排序的单行长度太大会怎么做呢？  
接下来，我来修改一个参数，让MySQL采用另外一种算法。

SET max_length_for_sort_data = 16;

max\_length\_for\_sort\_data，是MySQL中专门控制用于排序的行数据的长度的一个参数。它的意思是，如果单行的长度超过这个值，MySQL就认为单行太大，要换一个算法。

city、name、age 这三个字段的定义总长度是36，我把max\_length\_for\_sort\_data设置为16，  
我们再来看看计算过程有什么改变。  
新的算法放入sort\_buffer的字段，只有要排序的列（即name字段）和主键id。

但这时，排序的结果就因为少了city和age字段的值，不能直接返回了，整个执行流程就变成如  
下所示的样子：  
1. 初始化sort\_buffer，确定放入两个字段，即name和id；  
2. 从索引city找到第一个满足city='杭州’条件的主键id，也就是图中的ID\_X；  
3. 到主键id索引取出整行，取name、id这两个字段，存入sort\_buffer中；  
4. 从索引city取下一个记录的主键id；  
5. 重复步骤3、4直到不满足city='杭州’条件为止，也就是图中的ID\_Y；  
6. 对sort\_buffer中的数据按照字段name进行排序；  
7. 遍历排序结果，取前1000行，并按照id的值回到原表中取出city、name和age三个字段返回  
给客户端。  
这个执行流程的示意图如下，我把它称为rowid排序。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FydF9jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

对比图3的全字段排序流程图你会发现，rowid排序多访问了一次表t的主键索引，就是步骤7。  
需要说明的是，最后的“结果集”是一个逻辑概念，实际上MySQL服务端从排序后的sort\_buffer中依次取出id，然后到原表查到city、name和age这三个字段的结果，不需要在服务端再耗费内存存储结果，是直接返回给客户端的。  
根据这个说明过程和图示，你可以想一下，这个时候执行select @b-@a，结果会是多少呢？  
现在，我们就来看看结果有什么不同。  
首先，图中的examined\_rows的值还是4000，表示用于排序的数据是4000行。但是select @b-@a这个语句的值变成5000了。  
因为这时候除了排序过程外，在排序完成后，还要根据id去原表取值。由于语句是limit 1000，因此会多读1000行。

rowid排序的OPTIMIZER\_TRACE部分输出；

![2019060200261513.png][]

从OPTIMIZER\_TRACE的结果中，你还能看到另外两个信息也变了。  
   sort\_mode变成了<sort\_key, rowid>，表示参与排序的只有name和id这两个字段。  
   number\_of\_tmp\_files变成10了，是因为这时候参与排序的行数虽然仍然是4000行，但是每  
    一行都变小了，因此需要排序的总数据量就变小了，需要的临时文件也相应地变少了。

**全字段排序 VS rowid排序**  
我们来分析一下，从这两个执行流程里，还能得出什么结论。  
如果MySQL实在是担心排序内存太小，会影响排序效率，才会采用rowid排序算法，这样排序过程中一次可以排序更多行，但是需要再回到原表去取数据。  
如果MySQL认为内存足够大，会优先选择全字段排序，把需要的字段都放到sort\_buffer中，这样排序后就会直接从内存里面返回查询结果了，不用再回到原表去取数据。  
这也就体现了MySQL的一个设计思想：如果内存够，就要多利用内存，尽量减少磁盘访问。  
对于InnoDB表来说，rowid排序会要求回表多造成磁盘读，因此不会被优先选择。  
这个结论看上去有点废话的感觉，但是你要记住它，下一篇文章我们就会用到。  
看到这里，你就了解了，MySQL做排序是一个成本比较高的操作。那么你会问，是不是所有的  
order by都需要排序操作呢？如果不排序就能得到正确的结果，那对系统的消耗会小很多，语句的执行时间也会变得更短。

其实，并不是所有的order by语句，都需要排序操作的。从上面分析的执行过程，我们可以看到，MySQL之所以需要生成临时表，并且在临时表上做排序操作，其原因是原来的数据都是无序的。

你可以设想下，如果能够保证从city这个索引上取出来的行，天然就是按照name递增排序的话，是不是就可以不用再排序了呢？

确实是这样的。

所以，我们可以在这个市民表上创建一个city和name的联合索引，对应的SQL语句是：

alter table t add index city_user(city, name);

作为与city索引的对比，我们来看看这个索引的示意图。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FydF9jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

在这个索引里面，我们依然可以用树搜索的方式定位到第一个满足city='杭州’的记录，并且额外确保了，接下来按顺序取“下一条记录”的遍历过程中，只要city的值是杭州，name的值就一定是有序的。  
这样整个查询过程的流程就变成了：  
1. 从索引(city,name)找到第一个满足city='杭州’条件的主键id；  
2. 到主键id索引取出整行，取name、city、age三个字段的值，作为结果集的一部分直接返  
回；  
3. 从索引(city,name)取下一个记录主键id；

4. 重复步骤2、3，直到查到第1000条记录，或者是不满足city='杭州’条件时循环结束。

引入(city,name)联合索引后，查询语句的执行计划：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FydF9jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

可以看到，这个查询过程不需要临时表，也不需要排序。接下来，我们用explain的结果来印证一下。

![2019060200294161.png][]

从图中可以看到，Extra字段中没有Using filesort了，也就是不需要排序了。而且由于(city,name)这个联合索引本身有序，所以这个查询也不用把4000行全都读一遍，只要找到满足  
条件的前1000条记录就可以退出了。也就是说，在我们这个例子里，只需要扫描1000次

既然说到这里了，我们再往前讨论，这个语句的执行流程有没有可能进一步简化呢？不知道你还记不记得，我在第5篇文章《 深入浅出索引（下）》中，和你介绍的覆盖索引。这里我们可以再稍微复习一下。覆盖索引是指，索引上的信息足够满足查询请求，不需要再回到主键索引上去取数据。

按照覆盖索引的概念，我们可以再优化一下这个查询语句的执行流程。  
针对这个查询，我们可以创建一个city、name和age的联合索引，对应的SQL语句就是：

alter table t add index city_user_age(city, name, age);

这时，对于city字段的值相同的行来说，还是按照name字段的值递增排序的，此时的查询语句也就不再需要排序了。这样整个查询语句的执行流程就变成了：  
1. 从索引(city,name,age)找到第一个满足city='杭州’条件的记录，取出其中的city、name和  
age这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；  
2. 从索引(city,name,age)取下一个记录，同样取出这三个字段的值，作为结果集的一部分直接  
返回；  
3. 重复执行步骤2，直到查到第1000条记录，或者是不满足city='杭州’条件时循环结束。

引入(city,name,age)联合索引后，查询语句的执行流程：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FydF9jb2Rl_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

然后，我们再来看看explain的结果。

![20190602003319964.png][]

可以看到，Extra字段里面多了“Using index”，表示的就是使用了覆盖索引，性能上会快很多。  
当然，这里并不是说要为了每个查询能用上覆盖索引，就要把语句中涉及的字段都建上联合索引，毕竟索引还是有维护代价的。这是一个需要权衡的决定。

**小结**  
今天这篇文章，我和你介绍了MySQL里面order by语句的几种算法流程。  
在开发系统的时候，你总是不可避免地会使用到order by语句。你心里要清楚每个语句的排序逻辑是怎么实现的，还要能够分析出在最坏情况下，每个语句的执行对系统资源的消耗，这样才能做到下笔如有神，不犯低级错误。

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