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算法的艺术：MySQL order by对各种排序算法的巧用

2022-10-27 312

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:

SEToptimizer_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*FROMinformation_schema.OPTIMIZER_TRACE\G;

以下是

1selecta,b,c,dfromt20forceindex(idx_abc)wherea=3orderbydlimit100,2;

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：

"filesort_priority_queue_optimization":{//是否启用优先级队列
"limit":102,//排序后需要取的行数，这里为limit100,2，也就是100+2=102
"rows_estimate":24576,//估计参与排序的行数
"row_size":123,//行大小
"memory_available":32768,//可用内存大小，即设置的sortbuffer大小
"chosen":true//是否启用优先级队列
},
...
"filesort_summary":{
"rows":103,//排序过程中会持有的行数
"examined_rows":8457,//参与排序的行数，InnoDB层返回的行数
"number_of_tmp_files":0,//外部排序时，使用的临时文件数量
"sort_buffer_size":13496,//内存排序使用的内存大小
"sort_mode":"sort_key,additional_fields"//排序模式

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：

selecta,b,c,dfromt20forceindex(idx_abc)wherea=3orderbydlimit10;

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：

selecta,b,c,dfromt20forceindex(idx_abc)wherea=1orderbydlimit300,2;

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：

selecta,b,c,dfromt20forceindex(idx_abc)wherea=3orderbydlimit1000,10;

2、order by走索引避免排序

执行如下sql：

selecta,b,c,dfromt20forceindex(idx_d)wheredlike't%'orderbydlimit2;

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：

SETGLOBALsort_buffer_size=32*1024;
或者
SETsort_buffer_size=32*1024;

下面我们统一把sort buffer设置为32k

SETsort_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：

selecta,b,c,dfromt20forceindex(idx_abc)wherea=3orderbydlimit10;

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：

"filesort_priority_queue_optimization":{
"limit":10,
"rows_estimate":27033,
"row_size":123,
"memory_available":32768,
"chosen":true//使用优先级队列进行排序
},
"filesort_execution":[
],
"filesort_summary":{
"rows":11,
"examined_rows":8520,
"number_of_tmp_files":0,
"sort_buffer_size":1448,
"sort_mode":"sort_key,additional_fields"
}

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：

通过where条件a=3扫描到8520条记录;
回表查找记录;
把8520条记录中需要的字段放入sort buffer中;
在sort buffer中进行堆排序;
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：
```
selecta,b,c,dfromt20forceindex(idx_abc)wherea=1orderbydlimit300,2;
```
我们把sort buffer设置为32k：
```
SETsort_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：
```
"filesort_priority_queue_optimization":{
"limit":302,
"rows_estimate":27033,
"row_size":123,
"memory_available":32768,
"strip_additional_fields":{
"row_size":57,
"sort_merge_cost":33783,
"priority_queue_cost":61158,
"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
}
},
"filesort_execution":[
],
"filesort_summary":{
"rows":3,
"examined_rows":3,
"number_of_tmp_files":0,
"sort_buffer_size":32720,
"sort_mode":"<sort_key,packed_additional_fields>"
}
```
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：
```
selecta,b,c,dfromt20forceindex(idx_abc)wherea=3orderbydlimit1000,10;
```
  其中a=3的记录有8520条。执行计划如下：
  
  image-20200614171147989
  
  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：
```
"filesort_priority_queue_optimization":{
"limit":1010,
"rows_estimate":27033,
"row_size":123,
"memory_available":32768,
"strip_additional_fields":{
"row_size":57,
"chosen":false,
"cause":"not_enough_space"//sortbuffer空间不够，无法使用优先级队列进行排序了
}
},
"filesort_execution":[
],
"filesort_summary":{
"rows":8520,
"examined_rows":8520,
"number_of_tmp_files":24,//用到了24个外部文件进行排序
"sort_buffer_size":32720,
"sort_mode":"<sort_key,packed_additional_fields>"
}
```
  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：
```
SETmax_length_for_sort_data=100;
```
  这个时候执行sql：
```
selecta,b,c,dfromt20forceindex(idx_abc)wherea=3orderbydlimit10;
```
  这个时候再查看sql执行的optimizer_trace日志：
```
"filesort_priority_queue_optimization":{
"limit":10,
"rows_estimate":27033,
"row_size":49,
"memory_available":32768,
"chosen":true
},
"filesort_execution":[
],
"filesort_summary":{
"rows":11,
"examined_rows":8520,
"number_of_tmp_files":0,
"sort_buffer_size":632,
"sort_mode":"<sort_key,rowid>"
```
  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。
    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/

标签：
MySQL

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