【mysql学习篇】Order by与Group by优化以及排序算法详解

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一、Order by与Group by优化

Case1：

分析： 利用最左前缀法则：中间字段不能断，因此查询用到了name索引，从key_len=74也能看出，age索引列用在排序过程中，因为Extra字段里没有using filesort

注意： order by age 虽然用到了索引，但是不会在key_len列体现

Case 2：

分析： 从explain的执行结果来看：key_len=74，查询使用了name索引，由于用了position进行排序，跳过了age，出现了Using filesort。

注意： 这里跳过了age，这里position是无序的，所以不会走索引

Case 3：

分析： 查找只用到索引name，age和position用于排序，无Using filesort。

Case 4：

分析： 和Case 3中explain的执行结果一样，但是出现了Using filesort，因为索引的创建顺序为name,age,position，但是排序的时候age和position颠倒位置了。

重点注意： 这边颠倒age和position，mysql不会像前面提到的where后面一样优化最左前缀

Case 5：

分析： 与Case 4对比，在Extra中并未出现Using filesort，因为age为 常量，在排序中被优化，所以索引未颠倒，不会出现Using filesort。

Case 6：

分析： 虽然排序的字段列与索引顺序一样，且order by默认升序，这里position desc变成了降序，导致与索引的排序方式不同，从而产生Using filesort。Mysql8以上版本有降序索引可以支持该种查询方式。

Case 7：

分析： 对于排序来说，多个相等条件也是范围查询

Case 8：

可以用覆盖索引优化

二、Using filesort 文件排序原理详解

filesort文件排序方式

在使用explain分析查询的时候，利用有序索引获取有序数据显示Using index。如果MySQL在排序的时候没有使用到索引那么就会输出using filesort，即使用文件排序。

文件排序是通过相应的排序算法，将取得的数据在内存中进行排序：

MySQL需要将数据在内存中进行排序，所使用的内存区域也就是我们通过sort_buffer_size系统变量所设置的sort buffer(排序区)。
这个sort buffer是每个Thread独享的，所以说可能在同一时刻在MySQL中可能存在多个sort buffer内存区域。

1. 双路排序（又叫回表排序模式）

首先根据相应的条件取出相应的 排序字段 和可以直接定位行数据的行 ID
然后在 sort buffer （内存排序）中进行排序，排序完后需要再次取回其它需要的字段；
用trace工具可以看到sort_mode信息里显示< sort_key, rowid >

第一遍扫描出需要排序的字段，然后进行排序后，根据排序结果，第二遍再扫描一下需要select的列数据。这样会引起大量的随机IO，效率不高，但是节约内存。排序使用quick sort，但是如果内存不够则会按照 block 进行排序，将排序结果写入磁盘文件，然后再将结果合并。

2. 单路排序

一次性取出满足条件行的 所有字段，然后在 sort buffer 内存中进行排序；
用trace工具可以看到sort_mode信息里显示< sort_key, additional_fields >或者< sort_key, packed_additional_fields >
不需要回表获取其他字段效率高，但将所有字段取出，在sort buffer中排序，占用内存

如何选择文件排序方式

MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data(默认1024字节) 的大小和需要查询的字段总大小来判断使用哪种排序模式。

如果字段的总长度小于max_length_for_sort_data ，那么使用单路排序模式
如果字段的总长度大于max_length_for_sort_data ，那么使用双路排序模式

示例验证下各种排序方式：

查看下这条sql对应trace结果如下(只展示排序部分)：

mysql> set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;  --开启trace
mysql> select * from employees where name = 'zhuge' order by position;
mysql> select * from information_schema.OPTIMIZER_TRACE;

trace排序部分结果：
"join_execution": {    --Sql执行阶段
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "filesort_information": [
              {
                "direction": "asc",
                "table": "`employees`",
                "field": "position"
              }
            ] /* filesort_information */,
            "filesort_priority_queue_optimization": {
              "usable": false,
              "cause": "not applicable (no LIMIT)"
            } /* filesort_priority_queue_optimization */,
            "filesort_execution": [
            ] /* filesort_execution */,
            "filesort_summary": {                      --文件排序信息
              "rows": 10000,                           --预计扫描行数
              "examined_rows": 10000,                  --参与排序的行
              "number_of_tmp_files": 3,                --使用临时文件的个数，这个值如果为0代表全部使用的sort_buffer内存排序，否则使用的磁盘文件排序
              "sort_buffer_size": 262056,              --排序缓存的大小，单位Byte
              "sort_mode": "<sort_key, packed_additional_fields>"       --排序方式，这里用的单路排序
            } /* filesort_summary */
          }
        ] /* steps */
      } /* join_execution */
      
      
mysql> set max_length_for_sort_data = 10;    --employees表所有字段长度总和肯定大于10字节
mysql> select * from employees where name = 'zhuge' order by position;
mysql> select * from information_schema.OPTIMIZER_TRACE;

trace排序部分结果：
"join_execution": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "filesort_information": [
              {
                "direction": "asc",
                "table": "`employees`",
                "field": "position"
              }
            ] /* filesort_information */,
            "filesort_priority_queue_optimization": {
              "usable": false,
              "cause": "not applicable (no LIMIT)"
            } /* filesort_priority_queue_optimization */,
            "filesort_execution": [
            ] /* filesort_execution */,
            "filesort_summary": {
              "rows": 10000,
              "examined_rows": 10000,
              "number_of_tmp_files": 2,
              "sort_buffer_size": 262136,   
              "sort_mode": "<sort_key, rowid>"         --排序方式，这里用的双路排序
            } /* filesort_summary */
          }
        ] /* steps */
      } /* join_execution */


mysql> set session optimizer_trace="enabled=off";    --关闭trace

我们先看单路排序的详细过程：

从索引name找到第一个满足 name = ‘zhuge’ 条件的主键 id
根据主键 id 取出整行，取出所有字段的值，存入 sort_buffer 中
从索引name找到下一个满足 name = ‘zhuge’ 条件的主键 id
重复步骤 2、3 直到不满足 name = ‘zhuge’
对 sort_buffer 中的数据按照字段 position 进行排序
返回结果给客户端

我们再看下双路排序的详细过程：

从索引 name 找到第一个满足 name = ‘zhuge’ 的主键id
根据主键 id 取出整行，把排序字段 position 和主键 id 这两个字段放到 sort buffer 中
从索引 name 取下一个满足 name = ‘zhuge’ 记录的主键 id
重复 3、4 直到不满足 name = ‘zhuge’
对 sort_buffer 中的字段 position 和主键 id 按照字段 position 进行排序
遍历排序好的 id 和字段 position，按照 id 的值回到原表中取出所有字段的值返回给客户端

三、总结

其实对比两个排序模式，单路排序会把所有需要查询的字段都放到 sort buffer 中，而双路排序只会把主键和需要排序的字段放到 sort buffer 中进行排序，然后再通过主键回到原表查询需要的字段。
如果 MySQL 排序内存 sort_buffer 配置的比较小并且没有条件继续增加了，可以适当把 max_length_for_sort_data 配置小点，让优化器选择使用双路排序算法，可以在sort_buffer 中一次排序更多的行，只是需要再根据主键回到原表取数据。
如果 MySQL 排序内存有条件可以配置比较大，可以适当增大 max_length_for_sort_data 的值，让优化器优先选择全字段排序(单路排序)，把需要的字段放到 sort_buffer 中，这样排序后就会直接从内存里返回查询结果了。
所以，MySQL通过 max_length_for_sort_data 这个参数来控制排序，在不同场景使用不同的排序模式，从而提升排序效率。

注意： 如果全部使用sort_buffer内存排序一般情况下效率会高于磁盘文件排序，但不能因为这个就随便增大sort_buffer(默认1M)，mysql很多参数设置都是做过优化的，不要轻易调整。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42285585/article/details/131949756