MySQL随机排序的正确姿势

有个表结构:
CREATE TABLE `words` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `word` varchar(64) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

表里面插入了 10000 行记录,要从中随机选择 3 个单词。

最简单的方法

mysql> select word from words order by rand() limit 3;

虽然这个 SQL 语句写法很简单,但执行流程却有点复杂的。

Extra 字段显示 Using temporary,Using filesort,表示的是需要临时表,并且需要在临时表上排序。对于 InnoDB 表来说,执行全字段排序会减少磁盘访问,因此会被优先选择。

但是,对于内存表,回表过程只是简单地根据数据行的位置,直接访问内存得到数据,根本不会导致多访问磁盘,MySQL 这时就会选择 rowid 排序。

这条语句的执行流程是这样的:

  1. 创建一个临时表。使用的是 memory 引擎,表里有两个字段,第一个字段是 double 类型,记为字段 R,第二个字段是 varchar(64) 类型,记为字段 W。并且,这个表没有建索引。
  2. 从 words 表中,按主键顺序取出所有的 word 值。对于每一个 word 值,调用 rand() 函数生成一个大于 0 小于 1 的随机小数,并把这个随机小数和 word 分别存入临时表的 R 和 W 字段中,到此,扫描行数是 10000
  3. 现在临时表有 10000 行数据了,接下来你要在这个没有索引的内存临时表上,按照字段 R 排序。
  4. 初始化 sort_buffer。sort_buffer 中有两个字段,一个是 double 类型,另一个是整型。
  5. 从内存临时表中一行一行地取出 R 值和位置信息,分别存入 sort_buffer 中的两个字段里。这个过程要做全表扫描,此时扫描行数增加 10000,变成了 20000。
  6. 在 sort_buffer 中根据 R 的值进行排序。注意,这个过程没有涉及到表操作,所以不会增加扫描行数。
  7. 排序完成后,取出前三个结果的位置信息,依次到内存临时表中取出 word 值,返回给客户端。这个过程中,访问了表的三行数据,总扫描行数变成了 20003

注:步骤5中的“位置信息”是个什么概念:MEMORY 引擎不是索引组织表。在这个例子里面,你可以认为它就是一个数组。因此,这个 rowid 其实就是数组的下标。

通过慢查询日志(slow log)来验证一下:

# Query_time: 0.900376  Lock_time: 0.000347 Rows_sent: 3 Rows_examined: 20003
SET timestamp=1541402277;
select word from words order by rand() limit 3;

order by rand() 使用了内存临时表,内存临时表排序的时候使用了 rowid 排序方法。

tmp_table_size 这个配置限制了内存临时表的大小,默认值是 16M。如果临时表大小超过了 tmp_table_size,那么内存临时表就会转成磁盘临时表。磁盘临时表使用的引擎默认是 InnoDB,是由参数 internal_tmp_disk_storage_engine 控制的。

当使用磁盘临时表的时候,上面的例子对应的就是一个没有显式索引的 InnoDB 表的排序过程。

set tmp_table_size=1024;
set sort_buffer_size=32768;
set max_length_for_sort_data=16;
/* 打开 optimizer_trace,只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on'; 
/* 执行语句 */
select word from words order by rand() limit 3;
/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G

    

 sort_mode 里面显示的是 rowid 排序,参与排序的是随机值 R 字段和 rowid 字段组成的行。

R 字段存放的随机值就 8 个字节,rowid 是 6 个字节,数据总行数是 10000,这样算出来就有 140000 字节,超过了 sort_buffer_size 定义的 32768 字节了。但是,number_of_tmp_files 的值居然是 0。因为这个 SQL 语句的排序采用是 MySQL 5.6 版本引入的一个新的排序算法,即:优先队列排序算法。从OPTIMIZER_TRACE 结果中,filesort_priority_queue_optimization 这个部分的 chosen=true也能看出。

其实,我们现在的 SQL 语句,只需要取 R 值最小的 3 个 rowid,如果使用归并排序算法的话,虽然最终也能得到前 3 个值,但是这个算法会将 10000 行数据都排好序,这是不必要的。

优先队列算法,就可以精确地只得到三个最小值,执行流程如下:

  1. 对于这 10000 个准备排序的 (R,rowid),先取前三行,构造成一个堆;
  2. 取下一个行 (R’,rowid’),跟当前堆里面最大的 R 比较,如果 R’小于 R,把这个 (R,rowid) 从堆中去掉,换成 (R’,rowid’);
  3. 重复第 2 步,直到第 10000 个 (R’,rowid’) 完成比较。

上面一篇文章的 SQL 查询语句,也是 limit 1000,如果使用优先队列算法的话,需要维护的堆的大小就是 1000 行的 (name,rowid),超过了我设置的 sort_buffer_size 大小,所以只能使用归并排序算法。

总之,不论是使用哪种类型的临时表,order by rand() 这种写法都会让计算过程非常复杂,需要大量的扫描行数,因此排序过程的资源消耗也会很大。

正确地随机排序

先把问题简化一下,如果只随机选择 1 个 word 值:

  1. 取得这个表的主键 id 的最大值 M 和最小值 N;
  2. 用随机函数生成一个最大值到最小值之间的数 X = (M-N)*rand() + N;
  3. 取不小于 X 的第一个 ID 的行。

暂时称作随机算法 1,看一下执行语句的序列:

mysql> select max(id),min(id) into @M,@N from t ;
set @X= floor((@M-@N+1)*rand() + @N);
select * from t where id >= @X limit 1;

这个方法效率很高,因为取 max(id) 和 min(id) 都是不需要扫描索引的,而第三步的 select 也可以用索引快速定位,可以认为就只扫描了 3 行。但实际上,这个算法本身并不严格满足题目的随机要求,因为 ID 中间可能有空洞,因此选择不同行的概率不一样,不是真正的随机。

为了得到严格随机的结果,你可以用下面这个流程:

  1. 取得整个表的行数,并记为 C。
  2. 取得 Y = floor(C * rand())。 floor 函数在这里的作用,就是取整数部分。
  3. 再用 limit Y,1 取得一行。

这个是随机算法 2,解决了算法 1 里面明显的概率不均匀问题。MySQL 处理 limit Y,1 的做法就是按顺序一个一个地读出来,丢掉前 Y 个,然后把下一个记录作为返回结果,因此这一步需要扫描 Y+1 行。再加上,第一步扫描的 C 行,总共需要扫描 C+Y+1 行,执行代价比随机算法 1 的代价要高。

如果按照这个表有 10000 行来计算的话,C=10000,要是随机到比较大的 Y 值,那扫描行数也跟 20000 差不多了,接近 order by rand() 的扫描行数,但是依然比order by rand() 执行代价小很多。因为随机算法2进行limit获取数据的时候是根据主键排序获取的,主键天然索引排序,这里省去了这个过程。

如果我们按照随机算法 2 的思路,要随机取 3 个 word 值呢:

  1. 取得整个表的行数,记为 C;
  2. 根据相同的随机方法得到 Y1、Y2、Y3;
  3. 再执行三个 limit Y, 1 语句得到三行数据。

这个随机算法  的总扫描行数是 C+(Y1+1)+(Y2+1)+(Y3+1),实际上它还是可以继续优化,来进一步减少扫描行数的:

  1. 在随机出Y1、Y2、Y3后,算出Ymax、Ymin;
  2. 再用 select id from t limit Ymin,(Ymax - Ymin + 1);
  3. 得到id集后算出Y1、Y2、Y3对应的三个id;
  4. 最后 select * from t where id in (id1, id2, id3)。

这样扫描的行数应该是C+Ymax+3。

内容来源: 林晓斌《MySQL实战45讲》

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_24436765/article/details/112650812