MySQL是如何处理排序的(最新推荐)

 更新时间:2024年05月16日 09:35:37   作者:华为云开发者联盟  
在MySQL的查询中常常会用到order by和group by这两个关键字,它们的相同点是都会对字段进行排序,那查询语句中的排序是如何实现的呢,下面跟随小编一起看看吧

前言

在MySQL的查询中常常会用到order bygroup by这两个关键字

它们的相同点是都会对字段进行排序,那查询语句中的排序是如何实现的呢?

当使用的查询语句需要进行排序时有两种处理情况:

  • 当前记录本来就是有序的,不需要进行排序
  • 当前记录未保持顺序,需要排序

使用索引保证有序

对于第一种情况,常常是使用二级索引中索引列的有序来保证结果集有序,从而不需要进行排序

对于表a,为a2建立二级索引,那么在二级索引上a2就是有序的

CREATE TABLE `a` (
   `a1` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `a2` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL,
   `a3` varchar(255) DEFAULT NULL,
   PRIMARY KEY (`a1`),
   KEY `idx_a2` (`a2`)
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=76 DEFAULT CHARSET=utf8;

select * from a order by a.a2 limit 10

当优化器选择使用a2索引时,a2列的记录本身就是有序的,因此不需要再使用其他开销进行排序

当然,优化器也有可能不使用a2索引(当优化器认为使用a2回表开销太大时会使用全表扫描)

当优化器使用的索引上a2无序时,则会通过其他手段对结果进行排序

filesort

当执行计划的Extra附加信息中出现Using filesort时,会使用sort_buffer对结果进行排序

sort_buffer是一块用于排序的内存,sort_buffer可能存放查询需要的所有字段,也可能只存放需要排序的字段和主键

show variables like 'max_length_for_sort_data'

当查询需要的字段长度小于max_length_for_sort_data时,则会将查询需要的所有字段放入sort_buffer中,然后对需要排序的列进行排序,最后返回结果

当查询需要的字段长度大于max_length_for_sort_data时,只会将需要排序的字段和主键值放入sort_buffer中,等到排序后再去查询聚簇索引获取需要查询的列(相当于又多了一次回表)

在sort_buffer中进行排序时,如果内存足够则会在内存中进行排序,如果内存不够则会使用磁盘的临时文件来辅助排序

开启optimizer_trace可以查看是否使用临时文件辅助排序

#开启优化器追踪
 SET optimizer_trace='enabled=on'; 
 ​
 #sql语句
 select * from student order by student_name limit 10000;
 ​
 #查看优化器追踪的信息
 SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G;

排序使用的算法是归并算法,先分割成多个小文件排序再进行合并

其中number_of_tmp_files为使用到的临时文件数量,sort_buffer_size为sort_buffer大小

因此当使用order by、group by等需要排序的关键字时,最好建立合适的索引

如果数据量小可以在sort buffer中排序,如果数据量太大还需要与磁盘交互

总结

当查询语句需要排序时会分为不用排序和需要排序两种情况

当使用的索引有序时则不用再进行排序,通过索引来保证有序

当使用的索引无序时则会使用sort_buffer进行排序,当查询字段的长度未超过限制时,sort_buffer中每条记录会存储需要查询的列

如果超过限制,则sort_buffer只会存储需要排序的列和主键值,排序后再通过主键值进行回表获取需要查询的列

当数据量太大不够在内存中排序完,会使用磁盘页辅助排序,使用归并算法将排序数据分散在多个页再合并

可以通过追踪优化器 optimizer_trace 分析内容查看辅助页的数量等信息

为需要排序的列建立合适的索引,避免使用磁盘页辅助排序

当无法使用索引时可以调整sort buffer 或 max_length_for_sort_data(谨慎)

到此这篇关于聊聊MySQL是如何处理排序的的文章就介绍到这了,更多相关mysql排序内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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