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2 years ago
# 16 | “order by”是怎么工作的
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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/82/03/826579b63225def812330ef6c344a303.png)
图1 使用explain命令查看语句的执行情况
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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/53/3e/5334cca9118be14bde95ec94b02f0a3e.png)
图2 city字段的索引示意图
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。
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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/6c/72/6c821828cddf46670f9d56e126e3e772.jpg)
图3 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。
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 = '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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/89/95/89baf99cdeefe90a22370e1d6f5e6495.png)
图4 全排序的OPTIMIZER\_TRACE部分结果
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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/dc/6d/dc92b67721171206a302eb679c83e86d.jpg)
图5 rowid排序
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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/27/9b/27f164804d1a4689718291be5d10f89b.png)
图6 rowid排序的OPTIMIZER\_TRACE部分输出
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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/f9/bf/f980201372b676893647fb17fac4e2bf.png)
图7 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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/3f/92/3f590c3a14f9236f2d8e1e2cb9686692.jpg)
图8 引入(city,name)联合索引后,查询语句的执行计划
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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/fc/8a/fc53de303811ba3c46d344595743358a.png)
图9 引入(city,name)联合索引后,查询语句的执行计划
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)》](https://time.geekbang.org/column/article/69636)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。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/df/d6/df4b8e445a59c53df1f2e0f115f02cd6.jpg)
图10 引入(city,name,age)联合索引后,查询语句的执行流程
然后我们再来看看explain的结果。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/9e/23/9e40b7b8f0e3f81126a9171cc22e3423.png)
图11 引入(city,name,age)联合索引后,查询语句的执行计划
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。
最后,我给你留下一个思考题吧。
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
```
mysql> 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?
你可以把你的思考和观点写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
# 上期问题时间
上期的问题是当MySQL去更新一行但是要修改的值跟原来的值是相同的这时候MySQL会真的去执行一次修改吗还是看到值相同就直接返回呢
这是第一次我们课后问题的三个选项都有同学选的,所以我要和你需要详细说明一下。
第一个选项是MySQL读出数据发现值与原来相同不更新直接返回执行结束。这里我们可以用一个锁实验来确认。
假设当前表t里的值是(1,2)。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/6d/90/6d9d8837560d01b57d252c470157ea90.png)
图12 锁验证方式
session B的update 语句被blocked了加锁这个动作是InnoDB才能做的所以排除选项1。
第二个选项是MySQL调用了InnoDB引擎提供的接口但是引擎发现值与原来相同不更新直接返回。有没有这种可能呢这里我用一个可见性实验来确认。
假设当前表里的值是(1,2)。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/44/96/441682b64a3f5dd50f35b12ca4b87c96.png)
图13 可见性验证方式
session A的第二个select 语句是一致性读(快照读)它是不能看见session B的更新的。
现在它返回的是(1,3)表示它看见了某个新的版本这个版本只能是session A自己的update语句做更新的时候生成。如果你对这个逻辑有疑惑的话可以回顾下第8篇文章[《事务到底是隔离的还是不隔离的?》](https://time.geekbang.org/column/article/70562)中的相关内容)
所以我们上期思考题的答案应该是选项3InnoDB认真执行了“把这个值修改成(1,2)"这个操作,该加锁的加锁,该更新的更新。
然后你会说MySQL怎么这么笨就不会更新前判断一下值是不是相同吗如果判断一下不就不用浪费InnoDB操作多去更新一次了
其实MySQL是确认了的。只是在这个语句里面MySQL认为读出来的值只有一个确定的 (id=1), 而要写的是(a=3),只从这两个信息是看不出来“不需要修改”的。
作为验证,你可以看一下下面这个例子。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/63/c1/63dd6df32dacdb827d256e5acb9837c1.png)
图14 可见性验证方式--对照
**补充说明:**
上面我们的验证结果都是在binlog\_format=statement格式下进行的。
@didiren 补充了一个case 如果是binlog\_format=row 并且binlog\_row\_image=FULL的时候由于MySQL需要在binlog里面记录所有的字段所以在读数据的时候就会把所有数据都读出来了。
根据上面说的规则,“既然读了数据,就会判断”, 因此在这时候select \* from t where id=1结果就是“返回 (1,2)”。
同理如果是binlog\_row\_image=NOBLOB, 会读出除blob 外的所有字段,在我们这个例子里,结果还是“返回 (1,2)”。
对应的代码如图15所示。这是MySQL 5.6版本引入的,在此之前我没有看过。所以,特此说明。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/d4/89/d413b9235d56c62f9829750a68b06b89.png)
图15 binlog\_row\_image=FULL读字段逻辑
类似的,@mahonebags 同学提到了timestamp字段的问题。结论是如果表中有timestamp字段而且设置了自动更新的话那么更新“别的字段”的时候MySQL会读入所有涉及的字段这样通过判断就会发现不需要修改。
这两个点我会在后面讲更新性能的文章中再展开。
评论区留言点赞板:
> @Gavin 、@melon、@阿建 等同学提到了锁验证法;
> @郭江伟 同学提到了两个点,都非常好,有去实际验证。结论是这样的:
> 第一hexdump看出来没改应该是WAL机制生效了要过一会儿或者把库shutdown看看。
> 第二binlog没写是MySQL Server层知道行的值没变所以故意不写的这个是在row格式下的策略。你可以把binlog\_format 改成statement再验证下。