在 【精华】洞悉MySQL底层架构：游走在缓冲与磁盘之间 这篇文章中，我们介绍了索引树的页面怎么加载到内存中，如何淘汰，等底层细节。这篇文章我们从比较宏观的角度来看MySQL中关键字的原理。本文，我们主要探索order by语句的底层原理。阅读完本文，您将了解到：

• order by语句有哪些排序模式，以及每种排序模式的优缺点；

• order by语句会用到哪些排序算法，在什么场景下会选择哪种排序算法；

• 如何查看和分析sql的order by优化手段(执行计划 + OPTIMIZER_TRACE日志)；

• 如何优化order by语句的执行效率？(思想：减小行大小，尽量走索引，能够走覆盖索引最佳，可适当增加sort buffer内存大小)

这里我们从数据结构的维度来看数据和索引，也就是都当成B+树的的，我们需要数据的时候再从存储引擎的B+树中读取。

以下是我们本文作为演示例子的表，假设我们有如下表：

索引如下：

对应的idx_d索引结构如下(这里我们做了一些夸张的手法，让一个页数据变小，为了展现在索引树中的查找流程)：

1、如何跟踪执行优化

为了方便分析sql的执行流程，我们可以在当前session中开启 optimizer_trace:

SET optimizer_trace='enabled=on';

然后执行sql，执行完之后，就可以通过以下堆栈信息查看执行详情了：

SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE\G;

以下是

1select a, b, c, d from t20 force index(idx_abc)  where a=3 order by d limit 100,2;

的执行结果，其中符合a=3的有8457条记录，针对order by重点关注以下属性：

 1"filesort_priority_queue_optimization": {  // 是否启用优先级队列
 2  "limit": 102,           // 排序后需要取的行数，这里为 limit 100,2，也就是100+2=102
 3  "rows_estimate": 24576, // 估计参与排序的行数
 4  "row_size": 123,        // 行大小
 5  "memory_available": 32768,    // 可用内存大小，即设置的sort buffer大小
 6  "chosen": true          // 是否启用优先级队列
 7},
 8...
 9"filesort_summary": {
10  "rows": 103,                // 排序过程中会持有的行数
11  "examined_rows": 8457,      // 参与排序的行数，InnoDB层返回的行数
12  "number_of_tmp_files": 0,   // 外部排序时，使用的临时文件数量
13  "sort_buffer_size": 13496,  // 内存排序使用的内存大小
14  "sort_mode": "sort_key, additional_fields"  // 排序模式
15}

1.1、排序模式

其中 sort_mode有如下几种形式：

• sort_key, rowid：表明排序缓冲区元组包含排序键值和原始表行的行id，排序后需要使用行id进行回表，这种算法也称为original filesort algorithm(回表排序算法)；

• sort_key, additional_fields：表明排序缓冲区元组包含排序键值和查询所需要的列，排序后直接从缓冲区元组取数据，无需回表，这种算法也称为modified filesort algorithm(不回表排序)；

• sort_key, packed_additional_fields：类似上一种形式，但是附加的列(如varchar类型)紧密地打包在一起，而不是使用固定长度的编码。

如何选择排序模式

选择哪种排序模式，与max_length_for_sort_data这个属性有关，这个属性默认值大小为1024字节：

• 如果查询列和排序列占用的大小超过这个值，那么会转而使用sort_key, rowid模式；

• 如果不超过，那么所有列都会放入sort buffer中，使用sort_key, additional_fields或者sort_key, packed_additional_fields模式；

• 如果查询的记录太多，那么会使用sort_key, packed_additional_fields对可变列进行压缩。

1.2、排序算法

基于参与排序的数据量的不同，可以选择不同的排序算法：

• 如果排序取的结果很小，小于内存，那么会使用优先级队列进行堆排序；

• 例如，以下只取了前面10条记录，会通过优先级队列进行排序：

• 1select a, b, c, d from t20 force index(idx_abc)  where a=3 order by d limit 10;
  

• 如果排序limit n, m，n太大了，也就是说需要取排序很后面的数据，那么会使用sort buffer进行快速排序：

• 如下，表中a=1的数据有三条，但是由于需要limit到很后面的记录，MySQL会对比优先级队列排序和快速排序的开销，选择一个比较合适的排序算法，这里最终放弃了优先级队列，转而使用sort buffer进行快速排序：

• 1select a, b, c, d from t20 force index(idx_abc)  where a=1 order by d limit 300,2;
  

• 如果参与排序的数据sort buffer装不下了，那么我们会一批一批的给sort buffer进行内存快速排序，结果放入排序临时文件，最终使对所有排好序的临时文件进行归并排序，得到最终的结果;

• 如下，a=3的记录超过了sort buffer，我们要查找的数据是排序后1000行起，sort buffer装不下1000行数据了，最终MySQL选择使用sort buffer进行分批快排，把最终结果进行归并排序：

• 1select a, b, c, d from t20 force index(idx_abc)  where a=3 order by d limit 1000,10;
  

2、order by走索引避免排序

执行如下sql：

1select a, b, c, d from t20 force index(idx_d) where d like 't%' order by d limit 2;

我们看一下执行计划：

发现Extra列为：Using index condition，也就是这里只走了索引。

执行流程如下图所示：

通过idx_d索引进行range_scan查找，扫描到4条记录，然后order by继续走索引，已经排好序，直接取前面两条，然后去聚集索引查询完整记录，返回最终需要的字段作为查询结果。这个过程只需要借助索引。

如何查看和修改sort buffer大小？

我们看一下当前的sort buffer大小：

可以发现，这里默认配置了sort buffer大小为512k。

我们可以设置这个属性的大小：

SET GLOBAL sort_buffer_size = 32*1024;

或者

SET sort_buffer_size = 32*1024;

下面我们统一把sort buffer设置为32k

1SET sort_buffer_size = 32*1024; 

3、排序算法案例

3.1、使用优先级队列进行堆排序

如果排序取的结果很小，并且小于sort buffer，那么会使用优先级队列进行堆排序；

例如，以下只取了前面10条记录：

1select a, b, c, d from t20 force index(idx_abc) where a=3 order by d limit 10;

a=3的总记录数：8520。查看执行计划：

发现这里where条件用到了索引，order by limit用到了排序。我们进一步看看执行的optimizer_trace日志：

 1"filesort_priority_queue_optimization": {
 2  "limit": 10,
 3  "rows_estimate": 27033,
 4  "row_size": 123,
 5  "memory_available": 32768,
 6  "chosen": true  // 使用优先级队列进行排序
 7},
 8"filesort_execution": [
 9],
10"filesort_summary": {
11  "rows": 11,
12  "examined_rows": 8520,
13  "number_of_tmp_files": 0,
14  "sort_buffer_size": 1448,
15  "sort_mode": "sort_key, additional_fields"
16}

发现这里是用到了优先级队列进行排序。排序模式是：sort_key, additional_fields，即先回表查询完整记录，把排序需要查找的所有字段都放入sort buffer进行排序。

所以这个执行流程如下图所示：

1. 通过where条件a=3扫描到8520条记录；

2. 回表查找记录；

3. 把8520条记录中需要的字段放入sort buffer中；

4. 在sort buffer中进行堆排序；

5. 在排序好的结果中取limit 10前10条，写入net buffer，准备发送给客户端。

3.2、内部快速排序

如果排序limit n, m，n太大了，也就是说需要取排序很后面的数据，那么会使用sort buffer进行快速排序。MySQL会对比优先级队列排序和归并排序的开销，选择一个比较合适的排序算法。

如何衡量究竟是使用优先级队列还是内存快速排序？
一般来说，快速排序算法效率高于堆排序，但是堆排序实现的优先级队列，无需排序完所有的元素，就可以得到order by limit的结果。
MySQL源码中声明了快速排序速度是堆排序的3倍，在实际排序的时候，会根据待排序数量大小进行切换算法。如果数据量太大的时候，会转而使用快速排序。

有如下SQL：

1select a, b, c, d from t20 force index(idx_abc)  where a=1 order by d limit 300,2;

我们把sort buffer设置为32k：

1SET sort_buffer_size = 32*1024; 

其中a=1的记录有3条。查看执行计划：

可以发现，这里where条件用到了索引，order by limit 用到了排序。我们进一步看看执行的optimizer_trace日志：

 1"filesort_priority_queue_optimization": {
 2  "limit": 302,
 3  "rows_estimate": 27033,
 4  "row_size": 123,
 5  "memory_available": 32768,
 6  "strip_additional_fields": {
 7    "row_size": 57,
 8    "sort_merge_cost": 33783,
 9    "priority_queue_cost": 61158,
10    "chosen": false  // 对比发现快速排序开销成本比优先级队列更低，这里不适用优先级队列
11  }
12},
13"filesort_execution": [
14],
15"filesort_summary": {
16  "rows": 3,
17  "examined_rows": 3,
18  "number_of_tmp_files": 0,
19  "sort_buffer_size": 32720,
20  "sort_mode": "<sort_key, packed_additional_fields>"
21}

可以发现这里最终放弃了优先级队列，转而使用sort buffer进行快速排序。

所以这个执行流程如下图所示：

1. 通过where条件a=1扫描到3条记录；

2. 回表查找记录；

3. 把3条记录中需要的字段放入sort buffer中；

4. 在sort buffer中进行快速排序；

5. 在排序好的结果中取limit 300, 2第300、301条记录，写入net buffer，准备发送给客户端。

3.3、外部归并排序

当参与排序的数据太多，一次性放不进去sort buffer的时候，那么我们会一批一批的给sort buffer进行内存排序，结果放入排序临时文件，最终使对所有排好序的临时文件进行归并排序，得到最终的结果。

有如下sql：

1select a, b, c, d from t20 force index(idx_abc) where a=3 order by d limit 1000,10;

其中a=3的记录有8520条。执行计划如下：

可以发现，这里where用到了索引，order by limit用到了排序。进一步查看执行的optimizer_trace日志：

 1"filesort_priority_queue_optimization": {
 2  "limit": 1010,
 3  "rows_estimate": 27033,
 4  "row_size": 123,
 5  "memory_available": 32768,
 6  "strip_additional_fields": {
 7    "row_size": 57,
 8    "chosen": false,
 9    "cause": "not_enough_space"  // sort buffer空间不够，无法使用优先级队列进行排序了
10  }
11},
12"filesort_execution": [
13],
14"filesort_summary": {
15  "rows": 8520,
16  "examined_rows": 8520,
17  "number_of_tmp_files": 24,  // 用到了24个外部文件进行排序
18  "sort_buffer_size": 32720,
19  "sort_mode": "<sort_key, packed_additional_fields>"
20}

我们可以看到，由于limit 1000，要返回排序后1000行以后的记录，显然sort buffer已经不能支撑这么大的优先级队列了，所以转而使用sort buffer内存排序，而这里需要在sort buffer中分批执行快速排序，得到多个排序好的外部临时文件，最终执行归并排序。（外部临时文件的位置由tmpdir参数指定）

其流程如下图所示：

4、排序模式案例

4.1、sort_key, additional_fields模式

sort_key, additional_fields，排序缓冲区元组包含排序键值和查询所需要的列（先回表取需要的数据，存入排序缓冲区中），排序后直接从缓冲区元组取数据，无需再次回表。

上面 2.3.1、2.3.2节的例子都是这种排序模式，就不继续举例了。

4.2、 模式

sort_key, packed_additional_fields：类似上一种形式，但是附加的列(如varchar类型)紧密地打包在一起，而不是使用固定长度的编码。

上面2.3.3节的例子就是这种排序模式，由于参与排序的总记录大小太大了，因此需要对附加列进行紧密地打包操作，以节省内存。

4.3、 模式

前面我们提到，选择哪种排序模式，与max_length_for_sort_data^[2]这个属性有关，max_length_for_sort_data规定了排序行的最大大小，这个属性默认值大小为1024字节：

也就是说如果查询列和排序列占用的大小小于这个值，这个时候会走sort_key, additional_fields或者sort_key, packed_additional_fields算法，否则，那么会转而使用sort_key, rowid模式。

现在我们特意把这个值设置小一点，模拟sort_key, rowid模式：

1SET max_length_for_sort_data = 100;

这个时候执行sql：

1select a, b, c, d from t20 force index(idx_abc) where a=3 order by d limit 10;

这个时候再查看sql执行的optimizer_trace日志：

 1"filesort_priority_queue_optimization": {
 2  "limit": 10,
 3  "rows_estimate": 27033,
 4  "row_size": 49,
 5  "memory_available": 32768,
 6  "chosen": true
 7},
 8"filesort_execution": [
 9],
10"filesort_summary": {
11  "rows": 11,
12  "examined_rows": 8520,
13  "number_of_tmp_files": 0,
14  "sort_buffer_size": 632,
15  "sort_mode": "<sort_key, rowid>"
16}

可以发现这个时候切换到了sort_key, rowid模式，在这个模式下，执行流程如下：

1. where条件a=3扫描到8520条记录；

2. 回表查找记录；

3. 找到这8520条记录的id和d字段，放入sort buffer中进行堆排序；

4. 排序完成后，取前面10条；

5. 取这10条的id回表查询需要的a，b，c，d字段值；

6. 依次返回结果给到客户端。

可以发现，正因为行记录太大了，所以sort buffer中只存了需要排序的字段和主键id，以时间换取空间，最终排序完成，再次从聚集索引中查找到所有需要的字段返回给客户端，很明显，这里多了一次回表操作的磁盘读，整体效率上是稍微低一点的。

5、order by优化总结

根据以上的介绍，我们可以总结出以下的order by语句的相关优化手段：

• order by字段尽量使用固定长度的字段类型，因为排序字段不支持压缩；

• order by字段如果需要用可变长度，应尽量控制长度，道理同上；

• 查询中尽量不用用select *，避免查询过多，导致order by的时候sort buffer内存不够导致外部排序，或者行大小超过了max_length_for_sort_data导致走了sort_key, rowid排序模式，使得产生了更多的磁盘读，影响性能；

• 尝试给排序字段和相关条件加上联合索引，能够用到覆盖索引最佳。

这篇文章的内容就差不多介绍到这里了，能够阅读到这里的朋友真的是很有耐心，为你点个赞。

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References

[1]: 滴滴云. MySQL 全表 COUNT(*) 简述. zhihu.com. Retrieved from https://zhuanlan.zhihu.com/p/54378839

[2]: MySQL. 8.2.1.14 ORDER BY Optimization. Retrieved from https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/order-by-optimization.html

[3]: MySQL：排序（filesort）详细解析. Retrieved from https://www.jianshu.com/p/069428a6594e

[4]: MYSQL实现ORDER BY LIMIT的方法以及优先队列(堆排序). Retrieved from http://blog.itpub.net/7728585/viewspace-2130920/