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MySQL实战45讲 16

2022-07-25 分类：野生技术 阅读(160) 评论(0)

16 | “order by”是怎么工作的？

以市民表为例，假设要查询城市是“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。

这个表的部分定义：

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;

SQL 语句可以这么写：

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

下面讲语句是怎么执行的，以及有什么参数会影响执行的行为。

全字段排序

为避免全表扫描，我们需要在 city 字段加上索引。

用 explain 命令来看看这个语句的执行情况

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。

先来看一下 city 这个索引的示意图

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

过程如下图，这个排序过程，称为全字段排序

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（一般使用归并排序算法）。

通过查看 OPTIMIZER_TRACE 的结果来确认的，可以从 number_of_tmp_files 中看到是否使用了临时文件。

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)，在排序过程中按照实际长度来分配空间的。

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。如果单行很大，这个方法效率不够好。

rowid 排序

MySQL 认为排序的单行长度太大会采取rowid排序

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，把 max_length_for_sort_data 设置为 16，改变了排序过程。

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。

排序执行流程的示意图如下，称为 rowid 排序。

对比全字段排序流程图，rowid 排序多访问了一次表 t 的主键索引，就是步骤 7。

PS：“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。

此时OPTIMIZER_TRACE 输出可见number_of_tmp_files 变成 10 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

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（IO）。rowid 排序会要求回表多造成磁盘读，因此不会被优先选择。

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。

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。

MySQL 做排序是一个成本比较高的操作

“避免”排序

并不是所有的 order by 语句，都需要排序操作的。

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。

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，就可以不用再排序。

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);

这是city 和 name 联合索引示意图

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，用 explain 查询语句的执行计划。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。

优化

使用覆盖索引，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。

避免了回表

引入 (city,name,age) 联合索引后，explain 查询语句的执行计划在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。

Q：假设你的表里面已经有了 city_name(city, name) 这个联合索引，然后你要查杭州和苏州两个城市中所有的市民的姓名，并且按名字排序，显示前 100 条记录。如果 SQL 查询语句是这么写的 ：

select * from t where city in (\'杭州\',\" 苏州 \") order by name limit 100;

这个语句执行的时候会有排序过程吗，为什么？

如果业务端代码由你来开发，需要实现一个在数据库端不需要排序的方案，你会怎么实现呢？

进一步地，如果有分页需求，要显示第 101 页，也就是说语句最后要改成 “limit 10,100”， 你的实现方法又会是什么呢？

A：

这条 SQL 语句需要排序。虽然有 (city,name) 联合索引，对于单个 city 内部，name 是递增的。但是由于这条 SQL 语句不是要单独地查一个 city 的值，而是同时查了\"杭州\"和\" 苏州 \"两个城市，因此所有满足条件的 name 就不是递增的了。

怎么避免排序呢？

这里，要用到 (city,name) 联合索引的特性，把这一条语句拆成两条语句，执行流程如下：

  1. 执行 select * from t where city=“杭州” order by name limit 100; 这个语句是不需要排序的，客户端用一个长度为 100 的内存数组 A 保存结果。
  2. 执行 select * from t where city=“苏州” order by name limit 100; 用相同的方法，假设结果被存进了内存数组 B。
  3. 现在 A 和 B 是两个有序数组，然后你可以用归并排序的思想，得到 name 最小的前 100 值，就是我们需要的结果了。

如果把这条 SQL 语句里“limit 100”改成“limit 10,100”的话，处理方式其实也差不多，即：要把上面的两条语句100改成10,100

这时候数据量较大，可以同时起两个连接一行行读结果（不是一次全读），用归并排序算法拿到这两个结果集里，按顺序取第 10001~10100 的 name 值，就是需要的结果了。

这个方案有一个明显的损失，就是从数据库返回给客户端的数据量变大了。

如果数据的单行比较大的话，可以考虑把这两条 SQL 语句改成下面这种写法：

select id,name from t where city=\" 杭州 \" order by name limit 10100; 
select id,name from t where city=\" 苏州 \" order by name limit 10100。

然后，再用归并排序的方法取得按 name 顺序第 10001~10100 的 name、id 的值，然后拿着这 100 个 id 到数据库中去查出所有记录。（相当与row id 多做了一次回表）

来源：https://www.cnblogs.com/ydssx7/p/16518090.html
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