Mysql学习之order by的工作原理

在你开发应用的时候，一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。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。

查询语句为：

select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit  ;

全字段排序

为避免全表扫描，我们需要在 city 字段加上索引。

通常情况下，这个语句执行流程如下所示 ：

1. 初始化 sort_buffer，确定放入 name、city、age 这三个字段；

2. 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；

3. 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；

4. 从索引 city 取下一个记录的主键 id；

5. 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；

6. 对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 做快速排序；

7. 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

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。

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。

rowid 排序

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 = ;

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：

1. 初始化 sort_buffer，确定放入两个字段，即 name 和 id；

2. 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；

3. 到主键 id 索引取出整行，取 name、id 这两个字段，存入 sort_buffer 中；

4. 从索引 city 取下一个记录的主键 id；

5. 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；

6. 对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 进行排序；

7. 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：

对比图 1 的全字段排序流程图你会发现，rowid 排序多访问了一次表 t 的主键索引，就是步骤 7。

需要说明的是，最后的“结果集”是一个逻辑概念，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 这三个字段的结果，不需要在服务端再耗费内存存储结果，是直接返回给客户端的。

全字段排序 VS rowid 排序

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。

对于 InnoDB 表来说，rowid 排序会要求回表多造成磁盘读，因此不会被优先选择。

 联合索引

如果能够保证从 city 这个索引上取出来的行，天然就是按照 name 递增排序的话，是不是就可以不用再排序了呢？

所以，我们可以在这个市民表上创建一个 city 和 name 的联合索引

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：

1. 从索引 (city,name) 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id；

2. 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；

3. 从索引 (city,name) 取下一个记录主键 id；

4. 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。接下来，我们用 explain 的结果来印证一下。

从图中可以看到，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 4000 行全都读一遍，只要找到满足条件的前 1000 条记录就可以退出了。也就是说，在我们这个例子里，只需要扫描 1000 次。

覆盖索引是指，索引上的信息足够满足查询请求，不需要再回到主键索引上去取数据。

按照覆盖索引的概念，我们可以再优化一下这个查询语句的执行流程。

针对这个查询，我们可以创建一个 city、name 和 age 的联合索引

这样整个查询语句的执行流程就变成了：

1. 从索引 (city,name,age) 找到第一个满足 city='杭州’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. 重复执行步骤 2，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。

当然，这里并不是说要为了每个查询能用上覆盖索引，就要把语句中涉及的字段都建上联合索引，毕竟索引还是有维护代价的。这是一个需要权衡的决定。