今天我们来看一下 MySQL 中 “ order by ” 是怎么工作的。
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我们以一个实际的例子,来探讨这个问题:
假设我们的表是这样定义的:
```sql
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;
```
我们的 SQL 语句是这样写的:
```sql
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楚,但你了解它的执行流程吗?下面我们就一起来聊聊这个语句是怎么执行的。
# 全字段排序
我们都知道,如果一个查询语句不走索引,就会全表扫描,为了避免全表扫描,我们在创建表的时候为 city 字段建立索引了,也可以使用下面的命令重新建立:
```sql
CREATE INDEX idx_city ON t (city);
```
建立完索引后,我们使用 explain 命令来看看这个语句的执行情况:
![explain](/images/explain.png)
下面我们对输出的字段进行解释:
:::details 感兴趣的可以点开查看
1. **id:**每个 `SELECT` 语句都会 分配一个唯一的标识符,在复杂查询中,可以通过这个字段来区分各个子查询。
2. **select_type:**描述了查询的类型,常见的有:
- `SIMPLE`:简单查询,不包含子查询或联合查询
- `PRIMARY`:复杂查询中的最外层查询
- `SUBQUERY`:子查询。
- 其他值表示更复杂的查询类型。
3. **table**:表示查询涉及的表名。
4. **partitions:**表示查询涉及的分区信息
5. **type:**表示链接类型,有:
- `system`:表只有一行
- `const`:使用主键或唯一索引进行等值查询,最多返回一行
- `eq_ref`:类似于 `const`,但用于连接的是唯一索引
- `ref`:非唯一索引的等值查询
- `range`:用于范围查询
- `index`:完全扫描索引来匹配查询
- `ALL`:完全表扫描。
6. **possible_keys:**列出可能用于查询的索引,但并不一定会被选择
7. **key:**实际被查询优化器选择的索引
8. **key_len:**表示索引中使用的字节数
9. **ref:**显示索引的哪一列被用于查找
- 当值为 const 时,表示查询是通过常量条件来使用索引进行查找的
10. **rows:**表示估计需要检查的行数
11. **filtered:**表示在表中满足条件的行所占的百分比
12. **Extra:**提供关于查询执行的额外信息,如使用索引的条件,是否使用文件排序
:::
我们需要强调是就是 Extra 字段中的 “Using filesort”,表示需要排序,MySQL 会给每个线程分配一块内存用于排序,称为 sort_buffer。
![city_index.png](/images/city_index.png)
通常情况下,这个语句的执行流程如下:
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,也就是途中的 ID.x
3. 到主键 id 索引取出整行,取出 name、city、age 三个字段的值,存入 sort_buffer 中;
4. 从索引 city 取出下一个记录的主键 id;
5. 重复 3、4 步骤直到 city 的值不满足查询条件为止,对应的主键 id 也就是途中的 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,
![全字段排序.png](/images/全字段排序.png)
上图中,按 “name” 排序这个动作,可能在内存中完成,也有可能需要使用外部排序,这取决于所需的内存和参数 sort_buffer_size。
sort_buffer_size 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,则需要利用磁盘临时文件辅助排序。
你可以使用下面的方法,来确定要给排序语句是否使用了临时文件:
```sql
/* 打开了 optimizer_trace 功能,这样会生成有关查询优化过程的详细信息。只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on';
/* @a 保存查询前的 Innodb_rows_read 值,用于后续计算差值。 */
select VARIABLE_VALUE into @a from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';
/* 执行语句 */
select city, name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000;
/* 查看了 OPTIMIZER_TRACE 表的输出,以查看查询优化器的决策过程。 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G
/* @b 保存查询后的 Innodb_rows_read 值,用于计算差值。 */
select VARIABLE_VALUE into @b from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';
/* 计算 Innodb_rows_read 差值,该差值表示在执行查询期间从 InnoDB 表中读取的行数。 */
select @b-@a;
```
这个方法是通过查看 OPTIMIZER_TRACE 的结果来确认的,我们可以从 num_initial_chunks_spilled_to_disk 可以得知,排序可以完全在内存中完成,不需要使用临时文件;如果大于零,表示可能使用了临时文件。
![排序的部分结果.png](/images/排序的部分结果.png)
如果看到了 number_of_tmp_files 字段,并且后面的数字不为 0,则表示排序过程中使用的临时文件数。由于内存放不下,就需要使用外部排序,通常外部排序使用归并排序算法。可以理解为,MySQL 将需要排序的数据分为 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。
![排序的部分结果2.png](/images/排序的部分结果2.png)
我们再挑两个比较重要的记录来介绍一下。
一个是 num_examined_rows = 187,表示**参与排序**的行数是 187 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。
最后一个查询语句 select @b-@a 的返回结果应该是 187,表示整个过程中在表中读取的行数。
:::warning
根据 internal_tmp_disk_storage_engine 这个系统变量的不同,可能会对最后的结果造成影响。
internal_tmp_disk_storage_engine 用于指定在执行排序和临时表创建时使用的存储引擎。这个变量决定了 MySQL 在执行排序等操作时,是否将临时数据存储在磁盘上。
因为查询 OPTIMIZER_TRACE 这个表时,需要用到临时表,如果使用 InnoDB 引擎的话,把数据从临时表里取出来的时候,会让 Innodb_rows_read 的值 + 1。
为了避免影响,我们可以把 internal_tmp_disk_storage_engine 修改为 MyISAM。
:::
# rowid 排序
在上面这个算法过程里面,只会对原表的数据读一遍,剩下的操作都是在 sort_buffer 和临时文件中执行的。这样就会存在一个问题:如果查询要返回的字段很多,就会导致 sort_buffer 里面要存放的字段数很多,这样内存中能存放的行数就会变少,因此就需要分成很多个临时文件,排序的性能就会很差。
所以,单行很大,这个算法的效率就稍差一些。
那 MySQL 在面对这种排序的单行长度太大的情况会怎么做呢?
我们可以人为地修改 max_length_for_sort_data 这个参数,让 MySQL 采用另外一种算法。
```sql
SET max_length_for_sort_data = 16;
```
max_length_for_sort_data,是 MySQL 控制用于排序的行数据的长度的一个参数,我们可以理解为:如果单行的长度超过这个值,MySQL 就认为单行太大了,要换另外一个算法。
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,只有需要排序的字段(name)和主键 id。
由于排序的结果少了我们需要的 city 和 age 字段的值,不能直接返回了,故整个执行流程就变成了下面的样子:
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,即图中的 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,即图中的 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。
这个执行的流程示意图如下,我们可以称它为 rowid 排序:
![rowid过程.png](/images/rowid过程.png)
我们对比全字段排序的流程图就会发现,rowid 排序多访问了一次表 t 的主键索引,即步骤 7。
:::danger
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。
:::
我们使用同样的方法,对 rowid 排序执行一下 select @b-@a,看看结果是有什么不同。
![rowid过程2.png](/images/rowid过程2.png)
可以看到 num_examined_rows 的值还是 187,但是 @b-@a 的结果却变成了 375,这是因为对于 sort_buffer 中排序后的 187 条数据,还需要回到原表中去获取我们需要的其他记录值,所以最终在表中读取的行数为 187 + 1 + 187 = 375.
# 小结
对于学习的内容,我们可以总结一下:
**全字段排序:**
1. 首先初始化 sort_buffer,确定放入我们需要查询的字段
2. 根据索引,查询满足过滤条件的主键 ID
3. 到主键 id 索引取出整行,取出我们需要查询的字段,存入 sort_buffer 中;
4. 从索引取下一个记录的主键 id;
5. 重复步骤 3、4 直到下一条记录的值不满足查询条件为止
6. 对 sort_buffer 中那点数据按照排序字段进行排序;
- 内存中一般使用快速排序
- 外部排序一般使用归并排序
7. 按照排序结果取出对应的记录返回给客户端。
**rowid 排序:**
1. 初始化 sort_buffer,确定放入的字段,即主键 id 和排序字段
2. 根据索引,查询满足过滤条件的主键 ID
3. 到主键 id 索引取出整行,取出我们需要查询的字段,存入 sort_buffer 中;
4. 从索引取下一个记录的主键 id;
5. 重复步骤 3、4 直到下一条记录的值不满足查询条件为止
6. 对 sort_buffer 中那点数据按照排序字段进行排序;
- 内存中一般使用快速排序
- 外部排序一般使用归并排序
7. 遍历排序结果,取出对应的记录,并按照 id 的值回到原表中取出我们需要查询的所有字段返回给客户端。
**全字段排序和 rowid 排序的差异:**
- 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。
**前者需要考虑的是排序效率的影响,后者需要考虑的是磁盘访问效率的影响。**
全字段排序也体现了 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。
:::warning
我们要明确一点:并不是所有的 order by 语句都需要排序操作。从上面的分析过程,我们可以看到,MySQL 之所以生成临时表,并且在临时表上做排序操作,**其原因是原来的数据是无序的**
如果能够保证从 city 这个索引取出来的行,天然就是按照 name 递增排序的话,就可以不用再排序了。
感兴趣的友友,可以通过给 name 和 city 字段建立联合索引,再走一遍上面的分析过程,就会非常清晰了,这里由于篇幅有限,就不作过多赘述了。
:::
> 问:MySQL 中 order by 是怎么工作的?
>
> 答:首先 MySQL 会根据排序的行数据的长度,来选择不同的排序算法。这个长度是由 max_length_for_sort_data 控制的,如果单行的长度超过这个值,MySQL 就认为单行太大了,将采用 rowid 排序,反之采用全字段排序。
>
> 说,“这里需要展开介绍一下这两种算法吗?”。
>
> 全字段排序,首先会初始化 sort_buffer,确定需要放入的字段,即我们查询的需要返回的字段。然后根据查询条件,找出符合的主键 id,根据主键 id 到主键索引取出整行记录,然后拿出我们查询的字段放入 sort_buffer 中,查询到不满足查询条件为止。最后对 sort_buffer 中的数据按照排序字段进行排序,将结果返回客户端。
>
> rowid 排序 与 全字段排序大致过程差不多,不同的点是:它只会将排序字段和主键 id 放入 sort_buffer 中,在对 sort_buffer 中的数据排序后,再按照主键 id 的值返回到原表中取出我们需要的其他字段的值返回给客户端。
>
> rowid 排序会要求回表次数较多,造成磁盘读,因此不会被优先选择。
>
> 全字段排序,也会存在一些问题,就是在单行记录过大时,会导致 sort_buffer 存不下几行记录,因此需要更多的文件进行存储,文件数量越多,排序的效率就会越差。
>
> 为了避免上述的麻烦,我们在使用查询语句时,尽量走索引去查询,以减少不必要的排序开销和内存开销。
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