ORDER BY Optimization

某些情况下,MYSQL可以使用index排序而避免额外的sorting.

即使order by语句列不能准确的匹配index,只要没有index中(不在order by的列)在where语句以常量形式出现。(最左前缀)

SELECT * FROM t1
ORDER BY key_part1,key_part2,... ; SELECT * FROM t1
WHERE key_part1 = constant
ORDER BY key_part2; SELECT * FROM t1
ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC; SELECT * FROM t1
WHERE key_part1 = 1
ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC; SELECT * FROM t1
WHERE key_part1 > constant
ORDER BY key_part1 ASC; SELECT * FROM t1
WHERE key_part1 < constant
ORDER BY key_part1 DESC; SELECT * FROM t1
WHERE key_part1 = constant1 AND key_part2 > constant2
ORDER BY key_part2;

某些情况下,依旧使用Index来查找匹配where子句的行,但MYSQL不用index来解决order by:

1:order by子句中使用不同indexes:

SELECT * FROM t1 ORDER BY key1, key2;

2:使用不连续的index部分(联合key的非最左前缀)

SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key_part2;

3:混合使用asc 和desc:

SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC;

4:获得数据行的index(where子句中)和Order by 中使用的不一样:

SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1;

5:order by子句中使用index的表达式:

SELECT * FROM t1 ORDER BY ABS(key);
SELECT * FROM t1 ORDER BY -key;

6:join操作时,order by子句的列不全是第一个非 const表;

7: 不同的order by,group by表达式:

8:只对order by子句列的前缀加index,这种情况下index不能解决sort. e.g : order by列包含一个char(20)类型,但是只对前10bytes加index;

9:table index无序,the index of hash(memory表);

一个index是否排序可用可能受列的别名影响,表t1列 a 为索引:

可以利用index来排序:

SELECT a FROM t1 ORDER BY a;

不能:

SELECT ABS(a) AS a FROM t1 ORDER BY a;

该语句中,order by引用的是列a, select子句的列名也是a, 但是他是别名,引用的是abs(a);

下面的语句中,order by引用列名和select list中的列名不一样,但是select用到a,index sort可以使用(该语句的排序结果和以abs(a)排序的完全不一样)

SELECT ABS(a) AS b FROM t1 ORDER BY a;

默认的,mysql对所有的组col1,col2(group by col1,col2)排序,如果一个查询包含group by但是想避免sort的负载,可以压制排序通过order by null.

INSERT INTO foo
SELECT a, COUNT(*) FROM bar GROUP BY a ORDER BY NULL;

依赖隐式的group by 排序在mysql5.6中被舍弃。更可取的是使用准确的order by子句。

MYSQL有两种filesort算法来获得结果。原始的方法只使用order by中的列list. 改写过的方法不仅仅使用order by子句中的列,而是查询中所使用到的列。

优化器选择哪个filesort算法?正常情况下使用第二种(BLOB TEXT等大对象列外),两种算法,都使用到sort_buffer_size系统变量:

原始的filesort算法工作:

1:根据key值或者scan all the table(where条件)读取所有满足条件的行,跳过不满足where子句的行。

2:对于每一行,存储(key value, row id)对在sort buffer中。

3: 如果所有上述对能全部放在sort buffer中,临时文件不会被创建,否则,当sort buffer满时,内存中执行quicksort并且把结果写进临时文件中,保存一个指针执行这个 sorted block.

4:重复执行上述的过程,直到所有的行都被读取。

5:执行一个多路归并排序,把第一个文件的block转移到另外一个临时文件中。重复执行,直到第一个文件内容全部在第二个文件中。

6:一直merge buffer直到剩下2个block

7:最后一次merge,只写入rowid到结果表

8.根据排序结果中的rowid顺序读取数据。(手册中还提到了一个优化方案,但是我不认为能起到优化作用)。

     

      该filesort中出现两次读取操作,第一次在where子句判断,另外一次是在拍完value pairs后。然而即使第一次访问是连续读取(e.g. scan all the table),但是第二次他们是随机访问(尽管key排过序了,但是行位置没有~!);

第二种filesort算法:(避开二次读,不是记录rowID,而是记录查询所使用的引用列)

     1:读取满足where子句的所有行

2:对于每一行,元组记录key value和查询所引用到的列

3:当buffer满时,排序并写入临时文件

4:merge sort所有的临时文件,检索有序的行数据,直接从排过序的元组中读取需要的列而不是两次访问基表

修改后的方法,列长于原来的方法。很有可能会产生大量IO,让排序变得很慢。为了避免这个问题,优化器会所有读取列的长度小于max_length_for_sort_data系统变量,才会选择修改后的算法。

当filesort完成,explain输出中extra会有using filesort,优化器跟踪输出中filesort_summary块:

"filesort_summary": {
"rows": 100,
"examined_rows": 100,
"number_of_tmp_files": 0,
"sort_buffer_size": 25192,
"sort_mode": "<sort_key, additional_fields>"
}

其中sort mode就说了算法:

<sort_key,rowid>表示原始的算法

<sort_key,addtitional_filed>表示是修改后的算法

为了提高排序速度,可以检查是否可以使用索引,如果不能使用:

1.增加sort_buffer_size的大小

2.增加read_rnd_buffer_size的大小

3.通过表设计减少空间占用

4.修改tmpdir目录指向专用文件系统

如果order by没有使用索引,但是有limit子句,那么优化器可能可以避免合并临时文件,直接在内存中排序

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