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# 37 | 什么时候会使用内部临时表？
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今天是大年初二，在开始我们今天的学习之前，我要先和你道一声春节快乐！
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在[第16](https://time.geekbang.org/column/article/73479)和[第34](https://time.geekbang.org/column/article/79700)篇文章中，我分别和你介绍了sort buffer、内存临时表和join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助SQL语句的执行的。其中，我们在排序的时候用到了sort buffer，在使用join语句的时候用到了join buffer。
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然后，你可能会有这样的疑问，MySQL什么时候会使用内部临时表呢？
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今天这篇文章，我就先给你举两个需要用到内部临时表的例子，来看看内部临时表是怎么工作的。然后，我们再来分析，什么情况下会使用内部临时表。
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# union 执行流程
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为了便于量化分析，我用下面的表t1来举例。
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create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));
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delimiter ;;
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create procedure idata()
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begin
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declare i int;
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set i=1;
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while(i<=1000)do
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insert into t1 values(i, i, i);
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set i=i+1;
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end while;
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end;;
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delimiter ;
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call idata();
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```
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然后，我们执行下面这条语句：
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```
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(select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc limit 2);
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```
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这条语句用到了union，它的语义是，取这两个子查询结果的并集。并集的意思就是这两个集合加起来，重复的行只保留一行。
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下图是这个语句的explain结果。
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图1 union语句explain 结果
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可以看到：
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* 第二行的key=PRIMARY，说明第二个子句用到了索引id。
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* 第三行的Extra字段，表示在对子查询的结果集做union的时候，使用了临时表(Using temporary)。
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这个语句的执行流程是这样的：
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1. 创建一个内存临时表，这个临时表只有一个整型字段f，并且f是主键字段。
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2. 执行第一个子查询，得到1000这个值，并存入临时表中。
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3. 执行第二个子查询：
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* 拿到第一行id=1000，试图插入临时表中。但由于1000这个值已经存在于临时表了，违反了唯一性约束，所以插入失败，然后继续执行；
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* 取到第二行id=999，插入临时表成功。
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4. 从临时表中按行取出数据，返回结果，并删除临时表，结果中包含两行数据分别是1000和999。
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这个过程的流程图如下所示：
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图 2 union 执行流程
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可以看到，这里的内存临时表起到了暂存数据的作用，而且计算过程还用上了临时表主键id的唯一性约束，实现了union的语义。
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顺便提一下，如果把上面这个语句中的union改成union all的话，就没有了“去重”的语义。这样执行的时候，就依次执行子查询，得到的结果直接作为结果集的一部分，发给客户端。因此也就不需要临时表了。
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图3 union all的explain结果
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可以看到，第二行的Extra字段显示的是Using index，表示只使用了覆盖索引，没有用临时表了。
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# group by 执行流程
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另外一个常见的使用临时表的例子是group by，我们来看一下这个语句：
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select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;
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这个语句的逻辑是把表t1里的数据，按照 id%10 进行分组统计，并按照m的结果排序后输出。它的explain结果如下：
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图4 group by 的explain结果
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在Extra字段里面，我们可以看到三个信息：
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* Using index，表示这个语句使用了覆盖索引，选择了索引a，不需要回表；
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* Using temporary，表示使用了临时表；
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* Using filesort，表示需要排序。
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这个语句的执行流程是这样的：
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1. 创建内存临时表，表里有两个字段m和c，主键是m；
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2. 扫描表t1的索引a，依次取出叶子节点上的id值，计算id%10的结果，记为x；
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* 如果临时表中没有主键为x的行，就插入一个记录(x,1);
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* 如果表中有主键为x的行，就将x这一行的c值加1；
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3. 遍历完成后，再根据字段m做排序，得到结果集返回给客户端。
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这个流程的执行图如下：
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图5 group by执行流程
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图中最后一步，对内存临时表的排序，在[第17篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/73795)中已经有过介绍，我把图贴过来，方便你回顾。
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图6 内存临时表排序流程
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其中，临时表的排序过程就是图6中虚线框内的过程。
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接下来，我们再看一下这条语句的执行结果：
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图 7 group by执行结果
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如果你的需求并不需要对结果进行排序，那你可以在SQL语句末尾增加order by null，也就是改成：
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select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null;
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这样就跳过了最后排序的阶段，直接从临时表中取数据返回。返回的结果如图8所示。
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图8 group + order by null 的结果（内存临时表）
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由于表t1中的id值是从1开始的，因此返回的结果集中第一行是id=1；扫描到id=10的时候才插入m=0这一行，因此结果集里最后一行才是m=0。
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这个例子里由于临时表只有10行，内存可以放得下，因此全程只使用了内存临时表。但是，内存临时表的大小是有限制的，参数tmp\_table\_size就是控制这个内存大小的，默认是16M。
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如果我执行下面这个语句序列：
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set tmp_table_size=1024;
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select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10;
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把内存临时表的大小限制为最大1024字节，并把语句改成id % 100，这样返回结果里有100行数据。但是，这时的内存临时表大小不够存下这100行数据，也就是说，执行过程中会发现内存临时表大小到达了上限（1024字节）。
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那么，这时候就会把内存临时表转成磁盘临时表，磁盘临时表默认使用的引擎是InnoDB。 这时，返回的结果如图9所示。
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图9 group + order by null 的结果（磁盘临时表）
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如果这个表t1的数据量很大，很可能这个查询需要的磁盘临时表就会占用大量的磁盘空间。
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# group by 优化方法 --索引
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可以看到，不论是使用内存临时表还是磁盘临时表，group by逻辑都需要构造一个带唯一索引的表，执行代价都是比较高的。如果表的数据量比较大，上面这个group by语句执行起来就会很慢，我们有什么优化的方法呢？
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要解决group by语句的优化问题，你可以先想一下这个问题：执行group by语句为什么需要临时表？
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group by的语义逻辑，是统计不同的值出现的个数。但是，由于每一行的id%100的结果是无序的，所以我们就需要有一个临时表，来记录并统计结果。
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那么，如果扫描过程中可以保证出现的数据是有序的，是不是就简单了呢？
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假设，现在有一个类似图10的这么一个数据结构，我们来看看group by可以怎么做。
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图10 group by算法优化-有序输入
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可以看到，如果可以确保输入的数据是有序的，那么计算group by的时候，就只需要从左到右，顺序扫描，依次累加。也就是下面这个过程：
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* 当碰到第一个1的时候，已经知道累积了X个0，结果集里的第一行就是(0,X);
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* 当碰到第一个2的时候，已经知道累积了Y个1，结果集里的第二行就是(1,Y);
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按照这个逻辑执行的话，扫描到整个输入的数据结束，就可以拿到group by的结果，不需要临时表，也不需要再额外排序。
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你一定想到了，InnoDB的索引，就可以满足这个输入有序的条件。
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在MySQL 5.7版本支持了generated column机制，用来实现列数据的关联更新。你可以用下面的方法创建一个列z，然后在z列上创建一个索引（如果是MySQL 5.6及之前的版本，你也可以创建普通列和索引，来解决这个问题）。
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alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z);
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这样，索引z上的数据就是类似图10这样有序的了。上面的group by语句就可以改成：
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select z, count(*) as c from t1 group by z;
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优化后的group by语句的explain结果，如下图所示：
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图11 group by 优化的explain结果
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从Extra字段可以看到，这个语句的执行不再需要临时表，也不需要排序了。
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# group by优化方法 --直接排序
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所以，如果可以通过加索引来完成group by逻辑就再好不过了。但是，如果碰上不适合创建索引的场景，我们还是要老老实实做排序的。那么，这时候的group by要怎么优化呢？
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如果我们明明知道，一个group by语句中需要放到临时表上的数据量特别大，却还是要按照“先放到内存临时表，插入一部分数据后，发现内存临时表不够用了再转成磁盘临时表”，看上去就有点儿傻。
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那么，我们就会想了，MySQL有没有让我们直接走磁盘临时表的方法呢？
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答案是，有的。
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在group by语句中加入SQL\_BIG\_RESULT这个提示（hint），就可以告诉优化器：这个语句涉及的数据量很大，请直接用磁盘临时表。
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MySQL的优化器一看，磁盘临时表是B+树存储，存储效率不如数组来得高。所以，既然你告诉我数据量很大，那从磁盘空间考虑，还是直接用数组来存吧。
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因此，下面这个语句
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select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;
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的执行流程就是这样的：
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1. 初始化sort\_buffer，确定放入一个整型字段，记为m；
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2. 扫描表t1的索引a，依次取出里面的id值, 将 id%100的值存入sort\_buffer中；
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3. 扫描完成后，对sort\_buffer的字段m做排序（如果sort\_buffer内存不够用，就会利用磁盘临时文件辅助排序）；
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4. 排序完成后，就得到了一个有序数组。
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根据有序数组，得到数组里面的不同值，以及每个值的出现次数。这一步的逻辑，你已经从前面的图10中了解过了。
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下面两张图分别是执行流程图和执行explain命令得到的结果。
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图12 使用 SQL\_BIG\_RESULT的执行流程图
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图13 使用 SQL\_BIG\_RESULT的explain 结果
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从Extra字段可以看到，这个语句的执行没有再使用临时表，而是直接用了排序算法。
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基于上面的union、union all和group by语句的执行过程的分析，我们来回答文章开头的问题：MySQL什么时候会使用内部临时表？
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1. 如果语句执行过程可以一边读数据，一边直接得到结果，是不需要额外内存的，否则就需要额外的内存，来保存中间结果；
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2. join\_buffer是无序数组，sort\_buffer是有序数组，临时表是二维表结构；
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3. 如果执行逻辑需要用到二维表特性，就会优先考虑使用临时表。比如我们的例子中，union需要用到唯一索引约束， group by还需要用到另外一个字段来存累积计数。
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# 小结
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通过今天这篇文章，我重点和你讲了group by的几种实现算法，从中可以总结一些使用的指导原则：
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1. 如果对group by语句的结果没有排序要求，要在语句后面加 order by null；
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2. 尽量让group by过程用上表的索引，确认方法是explain结果里没有Using temporary 和 Using filesort；
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3. 如果group by需要统计的数据量不大，尽量只使用内存临时表；也可以通过适当调大tmp\_table\_size参数，来避免用到磁盘临时表；
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4. 如果数据量实在太大，使用SQL\_BIG\_RESULT这个提示，来告诉优化器直接使用排序算法得到group by的结果。
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最后，我给你留下一个思考题吧。
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文章中图8和图9都是order by null，为什么图8的返回结果里面，0是在结果集的最后一行，而图9的结果里面，0是在结果集的第一行？
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你可以把你的分析写在留言区里，我会在下一篇文章和你讨论这个问题。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。
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# 上期问题时间
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上期的问题是：为什么不能用rename修改临时表的改名。
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在实现上，执行rename table语句的时候，要求按照“库名/表名.frm”的规则去磁盘找文件，但是临时表在磁盘上的frm文件是放在tmpdir目录下的，并且文件名的规则是“#sql{进程id}\_{线程id}\_序列号.frm”，因此会报“找不到文件名”的错误。
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评论区留言点赞板：
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> @poppy 同学，通过执行语句的报错现象推测了这个实现过程。
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