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社区首页 >专栏 >四面阿里被问MySQL底层如何实现order by的,瞬间懵了!

四面阿里被问MySQL底层如何实现order by的,瞬间懵了!

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JavaEdge
修改于 2022-03-17 18:14:21
修改于 2022-03-17 18:14:21
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1 案例引入

  • 需求 查询城市是“上海”的所有用户名,并按用户名排序,返回前1000人的名字、年龄。

建表SQL:

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 create table citizen
 (
     id   int auto_increment
         primary key,
     city varchar(16)  not null,
     name varchar(16)  not null,
     age  int          not null,
     addr varchar(128) null
 );

Easy!SQL随手一写:

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 select city, name, age
 from citizen
 where city = '上海'
 order by name
 limit 1000;

为避免全表扫描,给 city 加个索引,再explain验证:

Extra的 Using filesort 表示需要排序,MySQL会给每个线程分配一块内存(sort_buffer)用于排序

2 MySQL底层如何执行order by?

先看city索引:

这里 id_x ~ id_(x+n) 的数据都满足city=上海

SQL执行流程

  1. 初始化sort_buffer,放入city, name, age三字段
  2. 从索引city找到第一个满足city=上海的主键id, 即id_x
  3. 到主键索引取出整行,取city, name, age三个字段的值,存入sort_buffer
  4. 从索引city取下一个记录的主键id
  5. 重复3、4,直到city值不满足查询条件,即主键id_y
  6. sort_buffer中的数据按name做快排
  7. 取排序后结果的前1000行,返回给client

这就是

3 全字段排序

3.1 执行流程

按name排序这一操作可能:

  • 在内存中完成
  • 或需要外部排序

这取决于:

  • 排序所需内存 若待排序数据量 < sort_buffer_size,就在内存中排序
  • 参数sort_buffer_size MySQL为排序开辟的内存(sort_buffer)大小。若待排序数据量太大,内存放不下,则需利用磁盘临时文件辅助排序。

3.2 order by子句何时使用临时文件?

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 SET optimizer_trace='enabled=on';/* 使用 @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';
 ​
 select city, name,age
 from citizen
 where city='上海'
 order by name
 limit 1000;/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
 SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G/* 使用 @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 的差值 */
 select @b-@a;
OPTIMIZER_TRACE 结果
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 "filesort_execution": [
 ],
 "filesort_summary": {
   "rows": 4000
   "examined_rows": 4000,
   "number_of_tmp_files": 12,
   "sort_buffer_size": 32664 ,
   "sort_mode": "<sort_key, packed_additional_fields>"
number_of_tmp_files

看其中的number_of_tmp_files 字段,确认是否使用临时文件。

排序过程中使用的临时文件数。为啥需要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排。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。

  • sort_buffer_size >待排序的数据量,则 number_of_tmp_files=0:排序可直接在内存完成
  • 否则就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值越大。
examined_rows

参与排序的行数。测试表有4000条满足city='上海'的记录,所以为4000。

sort_mode的packed_additional_fields

排序过程对字符串做了“紧凑”处理。即使name字段定义为varchar(16),在排序过程中还是按实际长度分配空间。

select @b-@a =4000,整个执行过程只扫描4000行。

为避免对结论造成干扰,这里将internal_tmp_disk_storage_engine设成MyISAM。否则,select @b-@a=4001。因为查询OPTIMIZER_TRACE表时,需要用到临时表,而internal_tmp_disk_storage_engine默认是InnoDB。若使用InnoDB,把数据从临时表取出时,会让Innodb_rows_read的值加1。

4 rowid排序

上面的算法,只是读一遍原表数据,剩下都是在sort_buffer和临时文件中执行。这就存在问题,若查询要返回的字段很多,则:

  • sort_buffer要放的字段数很多-》
  • 内存中能放下的行数变少-》
  • 就要分成很多临时文件-》
  • 排序性能就会很差!

所以若单行很大,该算法效率可不太行。那么当MySQL认为排序的单行长度太大时,它会咋样呢?改个参数,让MySQL采用另外一种算法:

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 # MySQL控制用于排序的行数据的长度。
 # 若单行长度超过该值,MySQL就认为单行太大,要换个算法
 SET max_length_for_sort_data = 16;

city+name+age 三字段的定义总长度为36,这里将max_length_for_sort_data设为16,结果会咋样呢?

4.1 执行流程

新的算法导致放入sort_buffer的字段,只有待排序列(name字段)和主键id!这时的排序结果就因为少了cityage字段值,不能直接返回了,执行流程就变成:

  1. 初始化sort_buffer,确定放入两个字段:nameid
  2. city找到第一个满足 city=上海 的主键id:id_x
  3. 到主键索引取出整行,取name、id这俩字段,存入sort_buffer
  4. city索引,取下一个记录的主键id
  5. 重复3、4,直到不满足city=上海,即id_y
  6. sort_buffer中的数据,按name排序
  7. 遍历排序结果,取前1000行,并按id的值回到原表中取出city、name和age三个字段返回给client

4.2 执行过程示意图

对比全字段排序示意图,就是多访问了一次表citizen的主键索引,即step7。

resultSet只是个逻辑概念,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这三字段的结果,无需在服务端再耗费内存存储结果,而是直接返给client。

这时查看rowid排序的OPTIMIZER_TRACE结果:

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 "filesort_execution": [
 ],
 "filesort_summary": {
   "rows": 4000
   "examined_rows": 4000,
   "number_of_tmp_files": 10,
   "sort_buffer_size": 32728 ,
   "sort_mode": "<sort_key, rowid>"
  • select @b-@a=5000 因为这时除了排序过程,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。
  • sort_mode 变成了 <sort_key, rowid> 表示参与排序的只有name和id字段
  • number_of_tmp_files 变成10 因为这时参与排序的行数虽然还是4000,但每行数据变小了!因此需排序的总数据量就小了,需要的临时文件也就少咯。

5 小结

  • 若MySQL认为排序内存太小,会影响排序效率,就会采用rowid排序 这样排序过程中一次可以排序更多行,但最后需要回表取数据
  • 若MySQL认为内存够大,会优先选择全字段排序 把所需字段都放入sort_buffer,这样排序后就直接从内存返回查询结果,无需回表

所以MySQL就是:若内存够,就多利用内存,尽量减少磁盘访问。

对于InnoDB,rowid排序会要求回表,多造成了磁盘读,因此不会被优先选择,所以MySQL排序其实是个高成本操作。

  • 是否所有order by都需排序呢? 若不排序就能得到正确结果,那对系统的消耗会小很多,语句执行时间也会更短。实际上,并非所有order by都需排序操作。MySQL之所以需要生成临时表,并在临时表上做排序,是因为原来的数据都是无序的。
  • 若能保证从city索引上取出来的行,天生就是按name递增排序的,是不是就不用再排序了? 是的!

6 联合索引的排序

所以可创建一个city,name联合索引:

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 alter table t add index citizen(city, name);

6.1 执行流程

索引树搜索定位到第一个满足city='上海'的记录,且能确保接下来按顺序取“下一条记录”的遍历过程,只要city是上海,name值一定有序。这样整个查询的执行流程就变成:

  1. 从索引(city,name)找到第一个满足city='上海’条件的主键id
  2. 回表主键索引取出整行,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)取下一个记录的主键id
  4. 重复步骤2、3,直到查到第1000条记录或不满足city='上海’条件时,循环结束

6.2 执行示意图

可见,该查询过程无需临时表,也无需排序。

6.3 执行计划

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  explain select city, name, age from citizen where city = '上海' order by name limit 1000;
 +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
 | id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
 +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
 |  1 | SIMPLE      | citizen | NULL       | ref  | city,name       | name | 51    | const |   4000 |   100.00 | Using index condition |
 +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

Extra字段中就没有Using filesort了,即无需排序。而且由于(city,name)联合索引本身有序,所以该查询也不用把4000行全都读一遍,只要找到满足条件的前1000条记录即可退出。在这个例子里,只需扫描1000次。

7 终极优化-覆盖索引

针对本案例的查询,可创建一个city、name、age联合索引:

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 alter table t add index city_user_age(city, name, age);

7.1 执行流程

这时,city字段值相同的行,还是按name字段值递增排序,此时的查询语句也就不再需要排序了。

查询语句的执行流程变成:

  1. 从索引(city,name,age)找到第一个满足city='上海’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2,直到查到第1000条记录或不满足city='上海'

7.2 执行流程示意图

7.3 执行计划

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 explain select city, name, age from citizen where city = '上海' order by name limit 1000;
 +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
 | id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
 +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
 |  1 | SIMPLE      | citizen | NULL       | ref  | city,name,age        | age | 51    | const |   4000 |   100.00 | Using where; Using index |
 +----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

Extra字段里面多个“Using index”,说明使用了覆盖索引,性能会快很多。

注意,这并不说明必须让每个查询都用上覆盖索引,就要把语句中涉及的字段都建联合索引,毕竟索引也占空间,而且修改、新增都会导致索引改变,还是具体场景具体分析!

参考

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原始发表:2021/04/06 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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