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。
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_order_by` (
`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;
查询语句
select city,name,age from t_order_by where city='杭州' order by name limit 1000 ;
今天,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
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。
mysql> explain select city,name,age from t_order_by where city = '杭州' order by name limit 1000;
+----+-------------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_order_by | ref | city | city | 50 | const | 1 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.04 sec)
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。
OrderBy1.png
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 :
- 初始化 sort_buffer,确定放入 name、city、age 这三个字段;
- 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、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;
- 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。
OrderBy2.jpg
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。
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。
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;
- 重复步骤 3、4 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。
OrderBy3.jpg
全字段排序 VS rowid 排序
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。
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。
我们可以在这个市民表上创建一个 city 和 name 的联合索引
alter table t add index city_user(city, name);
OrderBy4.png
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) 取下一个记录主键 id;
- 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。
可以看到,这个查询过程不需要临时表,也不需要排序。
+----+-------------+------------+------+----------------+-----------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+------+----------------+-----------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_order_by | ref | city,city_user | city_user | 50 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+------------+------+----------------+-----------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.04 sec)
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 所有数据全都读一遍,只要找到满足条件的前 1000 条记录就可以退出了。
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