MySQL——"order by"语句的底层执行流程

业务需求的引出

在你开发应用的时候，一定会经常会碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以市民表为例，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 index_city (city)
) ENGINE=InnoDB;

这个时候你的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，但是我们却不了解其内部的执行流程。接下来我们针对这条语句，分析其执行过程，以及由什么参数会影响语句执行的行为。

全字段排序

前面我们介绍过索引，所以我们很清楚，为了避免全表扫描，我们需要在city字段上加上索引。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。

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：

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的执行流程如下所示：

初始化sort_buffer，确定放入name、city、age这三个字段。
从索引city中找到第一个满足city='杭州'条件的主键id，也就是图中的ID_X。
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。
从索引city取下一个记录的主键id。
重复第三步和第四步，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。
对sort_buffer中的数据按照字段name做快速排序。
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：

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。但若干排序数量太大，内存放不下，则不得不利用磁盘临时文件辅助排序。

你可以通过下面的方法，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 = 'Innodb_rows_read';

/* 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 = 'Innodb_rows_read';

/* 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。

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的文件中。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，即不采用外部排序，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，解释examined_rows字段和sort_mode字段的意思：

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，这里把internal_tmp_disk_storage_engine设置成MyISAM。否则，select@b-@a的结果会显示位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。但是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。

全字段排序的弊端：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。

从我们之前的表定义当中我们可以知道，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：

初始化sort_buffer，确定放入两个字段，即name和id。
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。
到主键id索引取出整行，取name、id这两个字段，存入sort_buffer中。
从索引city取下一个记录的主键id。
重复第三步和第四步，直到不满足city='杭州'条件为止，也就是图中的ID_Y。
对sort_buffer中的数据按照字段name进行排序。
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：

对比全字段排序流程图我们可以发现，rowid排序多访问了一次表t的主键索引，也就是最后一步。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，我们再来看看如果执行之前的方法，并且查看select @b-@a的结果。

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。因为这个时候处理排序过程外，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。

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，因为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，才会采用的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。

看到这里，我们了解到，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，天然的就是按照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 index_city_name (city, name);

作为与city索引的对比，我们来看看这个索引的示意图。

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：

从索引(city, name)找到第一个满足city='杭州'条件的主键id。
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。
从索引(city, name)取出下一个记录主键id。
重复第二步和第三步，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。

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。

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行全部读一遍，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，我们进一步分析，这个语句的执行流程有没有可能进一步简化呢？我们在"深入浅出索引<下>"中，学习到了覆盖索引，能够避免回表操作。这里再次给出覆盖索引的定义：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 index_city_name_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：

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、age这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回。
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。
重复执行第二步，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。

然后，我们再来看看explain的结果。

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。

思考题

以上述的市民表为例，假设表中已经有了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;

那么，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 10000, 100"，你的实现方法又会是什么呢？

答案：

问题一：

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。也就是说，这条SQL语句需要排序。

问题二:

这里，我们用到(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：

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。
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。
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。

问题三：

其实处理方式也差不多，即：要把上面的两条语句改写成：

SELECT * 
FROM t
WHERE city = '杭州'
ORDER BY name LIMIT 10100;

和

SELECT * 
FROM t
WHERE city = '苏州'
ORDER BY name LIMIT 10100;

这时候数据量较大，可以同时起两个连接一行行读结果，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。

当然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。

所以，如果数据的单行毕竟大的话，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;

和

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。

MySQL——"order by"语句的底层执行流程

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