本篇作为学习笔记，文章内容来自“极客时间”专栏《MySQL实战45讲》，如有侵权，请告知，必即时删除。
临时表
在说group by执行流程及优化之前，要先说一下临时表。
有的人可能会认为，临时表就是内存表。但是，这两个概念可是完全不同的。
- 内存表，指的是使用 Memory 引擎的表，建表语法是 create table … engine=memory。这种表的数据都保存在内存里，系统重启的时候会被清空，但是表结构还在。除了这两个特性看上去比较“奇怪”外，从其他的特征上看，它就是一个正常的表。
- 而临时表，可以使用各种引擎类型 。如果是使用 InnoDB 引擎或者 MyISAM 引擎的临时表，写数据的时候是写到磁盘上的。当然，临时表也可以使用 Memory 引擎。
临时表的特性：
为了便于理解，我们来看下下面这个操作序列：
group by1.png
可以看到，临时表在使用上有以下几个特点：
- 建表语法是 create temporary table …。
- 一个临时表只能被创建它的 session 访问，对其他线程不可见。所以，图中 session A 创建的临时表 t，对于 session B 就是不可见的。
- 临时表可以与普通表同名。
- session A 内有同名的临时表和普通表的时候，show create 语句，以及增删改查语句访问的是临时表。
- show tables 命令不显示临时表。
由于临时表只能被创建它的 session 访问，所以在这个 session 结束的时候，会自动删除临时表。
group by 执行流程
为了便于分析，我们创建表t1来举例：
create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=1000)do
insert into t1 values(i, i, i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
我们来看一下这个语句：
select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;
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：
mysql> explain select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | a | 5 | NULL | 100 | Using index; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+----------------------------------------------+
1 row in set (0.02 sec)
在 Extra 字段里面，我们可以看到三个信息：
- 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；
- Using temporary，表示使用了临时表；
- Using filesort，表示需要排序。
这个语句的执行流程是这样的：
- 创建内存临时表，表里有两个字段 m 和 c，主键是 m；
- 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；
2.1. 如果临时表中没有主键为 x 的行，就插入一个记录 (x,1);
2.2. 如果表中有主键为 x 的行，就将 x 这一行的 c 值加 1； - 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。
这个流程的执行图如下：
group by2.jpg
图中的最后一步的排序过程，请参考https://www.jianshu.com/p/da49a2550681
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。如果我执行下面这个语句序列：
set tmp_table_size=1024;
select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10;
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）。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。
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。
group by 优化
索引
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？
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。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？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。
group by 3.jpg
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：
- 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);
- 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);
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。你一定想到了，InnoDB 的索引，就可以满足这个输入有序的条件。
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。
alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z);
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
mysql> alter table t1 add column z int;
Query OK, 100 rows affected (0.02 sec)
Records: 100 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> update t1 set z = id % 10;
Query OK, 100 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 100 Changed: 100 Warnings: 0
mysql> create index idx_z on t1(z);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
这样，索引 z 上的数据就是类似图 3 这样有序的了。上面的 group by 语句就可以改成：
mysql> explain select z, count(*) as c from t1 group by z;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | idx_z | 5 | NULL | 100 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.05 sec)
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。
直接排序
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？
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。
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。
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。因此，下面这个语句
select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;
的执行流程就是这样的：
- 初始化 sort_buffer，确定放入一个整型字段，记为 m；
- 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；
- 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）；
- 排序完成后，就得到了一个有序数组。
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。下面分别是执行流程图和执行 explain 命令得到的结果。
group by4.jpg
mysql> explain select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | a | 5 | NULL | 100 | Using index; Using filesort |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.02 sec)
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。
group by 使用的指导原则
- 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；
- 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；
- 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；
- 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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