# 16 | “order by”是怎么工作的？

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。还是以我们前面举例用过的市民表为例，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。

假设这个表的部分定义是这样的：

```
CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `city` varchar(16) NOT NULL,
  `name` varchar(16) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `addr` varchar(128) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `city` (`city`)
) ENGINE=InnoDB;
```

这时，你的SQL语句可以这么写：

```
select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000  ;
```

这个语句看上去逻辑很清晰，但是你了解它的执行流程吗？今天，我就和你聊聊这个语句是怎么执行的，以及有什么参数会影响执行的行为。

## 全字段排序

前面我们介绍过索引，所以你现在就很清楚了，为避免全表扫描，我们需要在city字段加上索引。

在city字段上创建索引之后，我们用explain命令来看看这个语句的执行情况。

![图1 使用explain命令查看语句的执行情况](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOfdtpIGnCZ4S_xYX5%2F-MHOgJbrn8CGy5QH-NBu%2F1.png?alt=media\&token=08cbe227-a644-4e71-bc84-f7c2f8d121e4)

Extra这个字段中的“Using filesort”表示的就是需要排序，MySQL会给每个线程分配一块内存用于排序，称为sort\_buffer。

为了说明这个SQL查询语句的执行过程，我们先来看一下city这个索引的示意图。

![图2 city字段的索引示意图](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOfdtpIGnCZ4S_xYX5%2F-MHOgMJN225PAReer1dV%2F2.png?alt=media\&token=496cc92a-bcdd-4b04-b9a0-ad08140543a3)

从图中可以看到，满足city='杭州’条件的行，是从ID\_X到ID\_(X+N)的这些记录。

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，下一篇文章中我们还会用到这个排序。

![ 图3 全字段排序](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgPhAlW3TPVHQrHU1%2F3.jpg?alt=media\&token=2c17f821-0c39-4935-a289-b95c2d9ca471)

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。

你可以用下面介绍的方法，来确定一个排序语句是否使用了临时文件。

```
/* 打开optimizer_trace，只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on'; 

/* @a保存Innodb_rows_read的初始值 */
select VARIABLE_VALUE into @a from  performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';

/* 执行语句 */
select city, name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000; 

/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G

/* @b保存Innodb_rows_read的当前值 */
select VARIABLE_VALUE into @b from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';

/* 计算Innodb_rows_read差值 */
select @b-@a;
```

这个方法是通过查看 OPTIMIZER\_TRACE 的结果来确认的，你可以从 number\_of\_tmp\_files中看到是否使用了临时文件。

![ 图4 全排序的OPTIMIZER\_TRACE部分结果](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgSivbuDW1X6z_7kE%2F4.png?alt=media\&token=afc1feb0-ca21-42c5-acc0-0376ebe872fe)

number\_of\_tmp\_files表示的是，排序过程中使用的临时文件数。你一定奇怪，为什么需要12个文件？内存放不下时，就需要使用外部排序，外部排序一般使用归并排序算法。可以这么简单理解，**MySQL将需要排序的数据分成12份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这12个有序文件再合并成一个有序的大文件。**

如果sort\_buffer\_size超过了需要排序的数据量的大小，number\_of\_tmp\_files就是0，表示排序可以直接在内存中完成。

否则就需要放在临时文件中排序。sort\_buffer\_size越小，需要分成的份数越多，number\_of\_tmp\_files的值就越大。

接下来，我再和你解释一下图4中其他两个值的意思。

我们的示例表中有4000条满足city='杭州’的记录，所以你可以看到 examined\_rows=4000，表示参与排序的行数是4000行。

sort\_mode 里面的packed\_additional\_fields的意思是，排序过程对字符串做了“紧凑”处理。即使name字段的定义是varchar(16)，在排序过程中还是要按照实际长度来分配空间的。

同时，最后一个查询语句select @b-\@a 的返回结果是4000，表示整个执行过程只扫描了4000行。

这里需要注意的是，为了避免对结论造成干扰，我把internal\_tmp\_disk\_storage\_engine设置成MyISAM。否则，select @b-\@a的结果会显示为4001。

这是因为查询OPTIMIZER\_TRACE这个表时，需要用到临时表，而internal\_tmp\_disk\_storage\_engine的默认值是InnoDB。如果使用的是InnoDB引擎的话，把数据从临时表取出来的时候，会让Innodb\_rows\_read的值加1。

## rowid排序

在上面这个算法过程里面，只对原表的数据读了一遍，剩下的操作都是在sort\_buffer和临时文件中执行的。但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。

所以如果单行很大，这个方法效率不够好。

那么，**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 = 16;
```

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。

city、name、age 这三个字段的定义总长度是36，我把max\_length\_for\_sort\_data设置为16，我们再来看看计算过程有什么改变。

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，我把它称为rowid排序。

![ 图5 rowid排序](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgVh1V81Cc5PUajGB%2F5.jpg?alt=media\&token=542c5bc8-9244-44cf-aed8-e4276539dae5)

对比图3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。

根据这个说明过程和图示，你可以想一下，这个时候执行select @b-\@a，结果会是多少呢？

现在，我们就来看看结果有什么不同。

首先，图中的examined\_rows的值还是4000，表示用于排序的数据是4000行。但是select @b-\@a这个语句的值变成5000了。

因为这时候除了排序过程外，在排序完成后，还要根据id去原表取值。由于语句是limit 1000，因此会多读1000行。

![ 图6 rowid排序的OPTIMIZER\_TRACE部分输出](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgYVHIMK_iRCvBbWE%2F6.png?alt=media\&token=7f3748a0-8709-4315-868d-02168ab10f65)

从OPTIMIZER\_TRACE的结果中，你还能看到另外两个信息也变了。

* sort\_mode变成了\<sort\_key, rowid>，表示参与排序的只有name和id这两个字段。
* number\_of\_tmp\_files变成10了，是因为这时候参与排序的行数虽然仍然是4000行，但是每一行都变小了，因此需要排序的总数据量就变小了，需要的临时文件也相应地变少了。

## 全字段排序 VS rowid排序

我们来分析一下，从这两个执行流程里，还能得出什么结论。

如果MySQL实在是担心排序内存太小，会影响排序效率，才会采用rowid排序算法，这样排序过程中一次可以排序更多行，但是需要再回到原表去取数据。

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。

这也就体现了MySQL的一个设计思想：**如果内存够，就要多利用内存，尽量减少磁盘访问。**

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。

这个结论看上去有点废话的感觉，但是你要记住它，下一篇文章我们就会用到。

看到这里，你就了解了，MySQL做排序是一个成本比较高的操作。那么你会问，是不是所有的order by都需要排序操作呢？如果不排序就能得到正确的结果，那对系统的消耗会小很多，语句的执行时间也会变得更短。

其实，并不是所有的order by语句，都需要排序操作的。从上面分析的执行过程，我们可以看到，MySQL之所以需要生成临时表，并且在临时表上做排序操作，**其原因是原来的数据都是无序的。**

你可以设想下，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？

确实是这样的。

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，对应的SQL语句是：

```
alter table t add index city_user(city, name);
```

作为与city索引的对比，我们来看看这个索引的示意图。

![ 图7 city和name联合索引示意图](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgb1i_0eBJJqaheBv%2F7.png?alt=media\&token=557d62e3-7711-49e8-8023-08f8d9ebdf91)

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。

![ 图8 引入(city,name)联合索引后，查询语句的执行计划](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgdkhFHM0nXj4EGjR%2F8.jpg?alt=media\&token=4f8169c9-5753-40b7-b6d4-e2f032023d07)

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。

![ 图9 引入(city,name)联合索引后，查询语句的执行计划](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOggfvq8Vex8PwPSz9%2F9.png?alt=media\&token=1d4bbe8e-3e04-40d0-bec7-db8313cd2be8)

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。

既然说到这里了，我们再往前讨论，**这个语句的执行流程有没有可能进一步简化呢？**&#x4E0D;知道你还记不记得，我在第5篇文章[《 深入浅出索引（下）》](https://mysql45.guoky.com/05-shen-ru-qian-chu-suo-yin-xia)中，和你介绍的覆盖索引。

这里我们可以再稍微复习一下。**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，对应的SQL语句就是：

```
alter table t add index city_user_age(city, name, age);
```

这时，对于city字段的值相同的行来说，还是按照name字段的值递增排序的，此时的查询语句也就不再需要排序了。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。

![ 图10 引入(city,name,age)联合索引后，查询语句的执行流程](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgk3bGuGbqqcQXbIz%2F10.jpg?alt=media\&token=de9f9166-6727-4bd2-9690-4011236c3b54)

然后，我们再来看看explain的结果。

![ 图11 引入(city,name,age)联合索引后，查询语句的执行计划](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgnGJGs6x7JMIH66H%2F11.png?alt=media\&token=c9756aae-4df2-4d1b-96f9-f925f5241296)

可以看到，Extra字段里面多了“Using index”，表示的就是使用了覆盖索引，性能上会快很多。

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。

## 小结

今天这篇文章，我和你介绍了MySQL里面order by语句的几种算法流程。

在开发系统的时候，你总是不可避免地会使用到order by语句。你心里要清楚每个语句的排序逻辑是怎么实现的，还要能够分析出在最坏情况下，每个语句的执行对系统资源的消耗，这样才能做到下笔如有神，不犯低级错误。

最后，我给你留下一个思考题吧。

假设你的表里面已经有了city\_name(city, name)这个联合索引，然后你要查杭州和苏州两个城市中所有的市民的姓名，并且按名字排序，显示前100条记录。如果SQL查询语句是这么写的 ：

```
mysql> select * from t where city in ('杭州',"苏州") order by name limit 100;
```

那么，这个语句执行的时候会有排序过程吗，为什么？

如果业务端代码由你来开发，需要实现一个在数据库端不需要排序的方案，你会怎么实现呢？

进一步地，如果有分页需求，要显示第101页，也就是说语句最后要改成 “limit 10000,100”， 你的实现方法又会是什么呢？

你可以把你的思考和观点写在留言区里，我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

## 上期问题时间

上期的问题是，当MySQL去更新一行，但是要修改的值跟原来的值是相同的，这时候MySQL会真的去执行一次修改吗？还是看到值相同就直接返回呢？

这是第一次我们课后问题的三个选项都有同学选的，所以我要和你需要详细说明一下。

第一个选项是，MySQL读出数据，发现值与原来相同，不更新，直接返回，执行结束。这里我们可以用一个锁实验来确认。

假设，当前表t里的值是(1,2)。

![ 图12 锁验证方式](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgqBGVdcSdBCjhtb3%2F12.png?alt=media\&token=475180e3-8a0f-4b11-b8ec-62ebd7fb8f85)

session B的update 语句被blocked了，加锁这个动作是InnoDB才能做的，所以排除选项1。

第二个选项是，MySQL调用了InnoDB引擎提供的接口，但是引擎发现值与原来相同，不更新，直接返回。有没有这种可能呢？这里我用一个可见性实验来确认。

假设当前表里的值是(1,2)。

![ 图13 可见性验证方式](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgszTRvAp8hIUHJoB%2F13.png?alt=media\&token=07e2bf6c-1c2e-4c73-a13d-598bb9da9a3f)

session A的第二个select 语句是一致性读（快照读)，它是不能看见session B的更新的。

现在它返回的是(1,3)，表示它看见了某个新的版本，这个版本只能是session A自己的update语句做更新的时候生成。（如果你对这个逻辑有疑惑的话，可以回顾下第8篇文章[《事务到底是隔离的还是不隔离的？》](https://mysql45.guoky.com/08-shi-wu-dao-di-shi-ge-li-de-hai-shi-bu-ge-li-de)中的相关内容）

所以，我们上期思考题的答案应该是选项3，即：InnoDB认真执行了“把这个值修改成(1,2)"这个操作，该加锁的加锁，该更新的更新。

然后你会说，MySQL怎么这么笨，就不会更新前判断一下值是不是相同吗？如果判断一下，不就不用浪费InnoDB操作，多去更新一次了？

其实MySQL是确认了的。只是在这个语句里面，MySQL认为读出来的值，只有一个确定的 (id=1), 而要写的是(a=3)，只从这两个信息是看不出来“不需要修改”的。

作为验证，你可以看一下下面这个例子。

![ 图14 可见性验证方式--对照](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOgxOAbrfFZzlqTtRL%2F14.png?alt=media\&token=b62e11c2-13ca-44a3-a69c-545937238de9)

**补充说明：**

上面我们的验证结果都是在binlog\_format=statement格式下进行的。

@didiren 补充了一个case， 如果是binlog\_format=row 并且binlog\_row\_image=FULL的时候，由于MySQL需要在binlog里面记录所有的字段，所以在读数据的时候就会把所有数据都读出来了。

根据上面说的规则，“既然读了数据，就会判断”， 因此在这时候，select \* from t where id=1，结果就是“返回 (1,2)”。

同理，如果是binlog\_row\_image=NOBLOB, 会读出除blob 外的所有字段，在我们这个例子里，结果还是“返回 (1,2)”。

对应的代码如图15所示。这是MySQL 5.6版本引入的，在此之前我没有看过。所以，特此说明。

![ 图15 binlog\_row\_image=FULL读字段逻辑](https://2427508590-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MHER-RLCw3JHocQAtzd%2F-MHOgNyfrjyQ_k8EPGw_%2F-MHOh0N6CbL4iXi5hyjt%2F15.png?alt=media\&token=9aefe158-870d-4682-9a58-51ad9a27f4dc)

类似的，@mahonebags 同学提到了timestamp字段的问题。结论是：如果表中有timestamp字段而且设置了自动更新的话，那么更新“别的字段”的时候，MySQL会读入所有涉及的字段，这样通过判断，就会发现不需要修改。

这两个点我会在后面讲更新性能的文章中再展开。