面試就面試,問我原理干嘛,Order By
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假設(shè)有這么一張用戶表 user:
- id int(11):主鍵
- username varchar(16):用戶名
- age int(11):年齡
- city varchar(16):城市
假設(shè)有這么一個(gè)需求:查詢出城市是 “南京” 的所有用戶名,并且按照用戶名進(jìn)行排序,返回前 1000 個(gè)人的姓名、年齡。
眾所周知,排序使用的關(guān)鍵字是 order by,不難寫出這樣的 SQL 語句:
select city, username, age from user where city = '南京' order by username limit 1000;
這篇文章,我們就來解釋下,涉及 order by 的語句具體是怎么執(zhí)行的,以及有什么參數(shù)會(huì)影響執(zhí)行的行為
全字段排序
為避免全表掃描,我們?cè)诓樵儣l件的 city 字段上面建立索引。然后用 explain 命令來看看這個(gè)語句的執(zhí)行情況:
偷個(gè)懶,因?yàn)槲移鋵?shí)一條數(shù)據(jù)也沒插入(狗頭保命),所以大伙兒在上圖中看見的 explain 分析出來的這條 SQL 的影響行數(shù) rows 是 1
Extra 這個(gè)字段中的 Using filesort 表示的就是需要排序,MySQL 會(huì)給每個(gè)線程分配一塊內(nèi)存用于排序,稱為 sort_buffer。
通常情況下,這個(gè)語句執(zhí)行流程如下所示 :
1)初始化 sort_buffer,放入 city、username、age 這三個(gè)字段;
2)從索引 city 找到第一個(gè)滿足 city='南京' 條件的主鍵 id
3)到主鍵 id 的索引樹上查找到對(duì)應(yīng)的整行數(shù)據(jù)(回表查詢),然后取出 city、username、age 三個(gè)字段的值,存入 sort_buffer 中
4)從索引 city 取下一個(gè)記錄的主鍵 id
5)重復(fù)步驟 3、4 直到 city 的值不滿足查詢條件為止
6)對(duì) sort_buffer 中的數(shù)據(jù)按照字段 username 做快速排序
按照字段 username 做快速排序這個(gè)動(dòng)作,可能在內(nèi)存中完成,也可能需要使用外部排序,這取決于排序所需的內(nèi)存和 sort_buffer 的大小,由參數(shù) sort_buffer_size 決定。
如果要排序的數(shù)據(jù)量小于 sort_buffer_size,排序就在內(nèi)存中完成。但如果排序數(shù)據(jù)量太大,內(nèi)存放不下,則就需要利用磁盤臨時(shí)文件來輔助排序。
解釋下這里使用磁盤臨時(shí)文件來進(jìn)行輔助排序的含義,外部排序常用的排序算法是多路歸并排序算法,具體步驟如下:
- 到主鍵 id 索引樹上查找到對(duì)應(yīng)的整行數(shù)據(jù)后,取 city、username、age 三個(gè)字段的值,存入 sort_buffer 中,能存多少是多少,當(dāng) sort_buffer 快要滿時(shí),就對(duì) sort_buffer 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,排完后,把數(shù)據(jù)臨時(shí)放到磁盤的一個(gè)小文件中,然后清空 sort_buffer(這樣的話,一個(gè)很大的數(shù)據(jù),就會(huì)被分成若干個(gè)臨時(shí)磁盤文件)
- 繼續(xù)回到主鍵 id 索引樹取數(shù)據(jù),重復(fù)上一步,直到取出所有滿足條件的數(shù)據(jù)
- 最后,歸并已經(jīng)有序的若干個(gè)臨時(shí)磁盤文件,形成一個(gè)完整的有序大文件
7)按照排序結(jié)果取前 1000 行返回給客戶端
可以看出,整個(gè)排序過程,我們要查詢的 city、username、age 全都參與了,所以,暫且把這個(gè)排序過程,稱為全字段排序
整條語句的執(zhí)行流程的示意圖如下所示:
針對(duì)上面利用磁盤臨時(shí)文件進(jìn)行輔助排序的過程,不知道大家會(huì)不會(huì)有個(gè)很自然的想法:sort_buffer 內(nèi)存放不下,需要用到臨時(shí)磁盤文件,磁盤文件越多,排序效率顯然就會(huì)越低下。那為什么還要把排序不相關(guān)的字段 city、username 放到 sort_buffer 中呢?只存放排序相關(guān)的 age 字段,這樣劃分的磁盤文件不就相對(duì)變少了嘛~
這就是 rowid 排序 ??
rowid 排序
rowid 排序,聽名字大概就能理解,就是,只把需要用于排序的字段和對(duì)應(yīng)的主鍵 id,放到 sort_buffer 中。
那怎么確定走的是全字段排序還是 rowid 排序呢?
實(shí)際上有個(gè)參數(shù)控制的。這個(gè)參數(shù)就是 max_length_for_sort_data,是 MySQL 中專門控制用于排序的行數(shù)據(jù)的長度的一個(gè)參數(shù)。它的意思是,如果單行的長度超過這個(gè)值,MySQL 就認(rèn)為單行太大(那么數(shù)據(jù)量肯定就越大,sort_buffer 可能不夠用),不能再像之前那樣把所有 select 的字段都存進(jìn) sort_buffer 了,要換一個(gè)算法,只存排序相關(guān)的字段
show variables like 'max_length_for_sort_data';
可以看到,max_length_for_sort_data 的默認(rèn)值是 1024
可以通過下面這行命令進(jìn)行修改
SET max_length_for_sort_data = 16;
表中我們定義的這三個(gè)字段 city、username、age 的總長度是 36,我把 max_length_for_sort_data 設(shè)置為 16,顯然,單行的長度已經(jīng)超過這個(gè)值了,排序算法應(yīng)該由全字段排序轉(zhuǎn)成了 rowid 排序。
整個(gè)執(zhí)行流程就變成如下所示的樣子:
1)初始化 sort_buffer,放入兩個(gè)字段,即 username 和主鍵 id
2)從 city 索引中找到第一個(gè)滿足 city='南京' 條件的主鍵 id
3)到主鍵 id 的索引樹上查找到對(duì)應(yīng)的整行數(shù)據(jù)(回表查詢),取出 username 和 id 這兩個(gè)字段,存入 sort_buffer 中
4)從 city 索引中取下一個(gè)記錄的主鍵 id;重復(fù)步驟 3、4 直到不滿足 city='南京' 的條件為止
5)對(duì) sort_buffer 中的數(shù)據(jù)按照字段 username 進(jìn)行排序
6)遍歷排序結(jié)果,取前 1000 行,并按照 id 的值回到主鍵 id 的索引樹中取出 city、username 和 age 三個(gè)字段返回給客戶端
可以看到,新的 rowid 算法放入 sort_buffer 的字段,只有要排序的列(即 username 字段)和主鍵 id。但有利有弊,存放在 sort_buffer 中的數(shù)據(jù)因?yàn)樯倭?city 和 age 字段的值,所以不能直接返回給客戶端了,需要再進(jìn)行一次回表查詢。
這個(gè)執(zhí)行流程的示意圖如下:
從上面我們可以看出來,事實(shí)上,如果內(nèi)存足夠大的話,MySQL 優(yōu)先選擇的仍然是全字段排序,把需要的字段都放到 sort_buffer 中,這樣排序后就會(huì)直接從內(nèi)存里面返回查詢結(jié)果了,不用再回表查詢,減少磁盤訪問。
回表的話應(yīng)該首先去緩沖池 Buffer Pool 中找到對(duì)應(yīng)版本的數(shù)據(jù),若找不到,則需要進(jìn)行磁盤讀(索引文件是磁盤文件),理論上不會(huì)觸發(fā)磁盤讀,因?yàn)槿? id 的時(shí)候已經(jīng)從磁盤讀取了一次放到了緩沖池 Buffer Pool 中了,但不排除,第一次取完數(shù)據(jù)放到 sort buffer 后緩存中的數(shù)據(jù)頁被淘汰了,可能會(huì)觸發(fā)磁盤讀
order by 優(yōu)化
很顯然,如果不排序就能得到正確的結(jié)果,那對(duì)系統(tǒng)的消耗會(huì)小很多,語句的執(zhí)行時(shí)間也會(huì)變得更短。
那么,是不是所有的 order by 都需要排序操作呢?
并不是!
從上面分析的執(zhí)行過程我們可以看到,MySQL 之所以需要 sort_buffer,并且在 sort_buffer 上做排序操作,其原因是原來的數(shù)據(jù)都是無序的。
回顧下我們的需求:查詢出 city 是 “南京” 的所有 username,并且按照 username 進(jìn)行排序,返回前 1000 個(gè)人的姓名、年齡。
那,如果能夠保證從 city 這個(gè)索引上取出來的數(shù)據(jù)行,已經(jīng)天然就是按照 username 進(jìn)行遞增排序的話,不就不用再排序了嗎
所以,我們可以在這張表上創(chuàng)建一個(gè) city 和 username 的聯(lián)合索引:
alter table user add index idx_city_username(city, username);
在這個(gè)聯(lián)合索引上,我們依然可以用樹搜索的方式定位到第一個(gè)滿足 city='南京' 的記錄,并且額外確保了,接下來按順序取 “下一條記錄” 的遍歷過程中,只要 city 的值是南京,username 的值就一定是有序的(不清楚的小伙伴可以回看下聯(lián)合索引相關(guān)的知識(shí))。
這樣整個(gè)查詢過程的流程就變成了:
1)從聯(lián)合索引 (city, username) 上找到第一個(gè)滿足 city='南京' 條件的主鍵 id
2)到主鍵 id 的索引樹上查找到對(duì)應(yīng)的整行數(shù)據(jù)(回表查詢),取出 username、city 和 age 這三個(gè)字段的值,作為結(jié)果集的一部分直接返回
3)從聯(lián)合索引 (city, username) 上取下一個(gè)記錄主鍵 id;
4)重復(fù)步驟 2、3,直到查到第 1000 條記錄,或者是不滿足 city='南京' 條件時(shí)循環(huán)結(jié)束
可以看到,這個(gè)查詢過程不需要 sort_buffer,也不需要排序,整個(gè)流程被大大縮短了。
再用 explain 分析下這條語句:
從圖中可以看到,Extra 字段中沒有 Using filesort 了,也就是不需要排序了。
而且由于 (city,username) 這個(gè)聯(lián)合索引本身有序,所以這個(gè)查詢也不用把 4000 行全都讀一遍,只要找到滿足條件的前 1000 條記錄就可以退出了。也就是說,在我們這個(gè)例子里,只需要掃描 1000 次就可以了。
說到這里,不知道有沒有小伙伴能夠察覺點(diǎn)什么
回表查詢!
是的,說了這么多,回表查詢這個(gè)東西一直都在啊,完全可以用上 覆蓋索引 來去掉回表過程啊~
不就是要回表取出 username、city 和 age 這三個(gè)字段的值嗎,咱就直接創(chuàng)建一個(gè) city、name 和 age 的聯(lián)合索引,對(duì)應(yīng)的 SQL 語句就是:
alter table user add index idx_city_username_age(city, username, age);
這樣,整個(gè)流程就被進(jìn)一步簡化:
1)從聯(lián)合索引 (city, username, age) 樹上找到第一個(gè)滿足 city='南京' 條件的記錄,把這條記錄作為結(jié)果集的一部分直接返回;
2)從聯(lián)合索引 (city, username, age) 樹上取下一個(gè)記錄,同樣將這條記錄作為結(jié)果集的一部分直接返回
3)重復(fù)執(zhí)行步驟 2,直到查到第 1000 條記錄,或者是不滿足 city='南京' 條件時(shí)循環(huán)結(jié)束
如下圖所示:
當(dāng)然了,使用覆蓋索引性能上會(huì)快很多,但是索引的維護(hù)也是需要代價(jià)的,這里需要自己做一個(gè)權(quán)衡取舍~
最后放上這道題的背誦版:
?? 面試官:SQL 優(yōu)化了解過嗎?
?? 小牛肉:我來說一下 order by 語句的優(yōu)化。
- order by 的基本原理其實(shí)就是 MySQL 會(huì)給每個(gè)線程分配一塊內(nèi)存也就是 sort_buffer 用于排序,sort_buffer 中存儲(chǔ)的是 select 涉及到的所有的字段,可以稱為全字段排序吧。排序這個(gè)動(dòng)作,可能在內(nèi)存中完成,也可能需要使用外部排序,這取決于排序所需的內(nèi)存和 sort_buffer 的大小,由參數(shù) sort_buffer_size 決定。如果要排序的數(shù)據(jù)量小于 sort_buffer_size,排序就在內(nèi)存中完成。但如果排序數(shù)據(jù)量太大,內(nèi)存放不下,就需要利用磁盤臨時(shí)文件來輔助排序。
- 這里其實(shí)可以優(yōu)化下,只存放排序相關(guān)的字段,而不是 select 涉及的所有字段,這樣 sort_buffer 中存放的東西就多一點(diǎn),就盡可能避免使用磁盤進(jìn)行外部排序,或者說使得劃分的磁盤文件相對(duì)變少,減少磁盤訪問。這種排序稱為 rowid 排序。如果表中單行的長度超過 max_length_for_sort_data 定義的值,那 MySQL 就認(rèn)為單行太大(那么數(shù)據(jù)量肯定就越大,sort_buffer 可能不夠用),由全字段排序改為 rowid 排序。
以上是我們說的關(guān)于 order by 的兩個(gè)參數(shù)優(yōu)化,還可以根據(jù)索引進(jìn)行一些優(yōu)化
- 以 select a, b, c from table where a = xxxx order by b 為例,我們?yōu)椴樵儣l件 a 和排序條件 b 建立聯(lián)合索引,聯(lián)合索引就是 a 是從小到大絕對(duì)有序的,如果 a 相同,再按 b 從小到大排序,這樣就不需要排序了,直接避免了排序這個(gè)操作。
- 還可以進(jìn)一步優(yōu)化,由于聯(lián)合索引 (a, b) 中沒有 c 的值,所以從聯(lián)合索引樹上獲取符合條件的對(duì)應(yīng)主鍵 id 后,還需要回表查詢?nèi)〕?a b c 的值,這個(gè)回表查詢的過程可以通過建立 (a,b,c) 覆蓋索引來避免。