在开发应用的时候，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。以市民表为例，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;
sql查询语句如下：
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？本文，我们一起来看看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
- 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。
explain结果图
- 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。
city索引字段示意图
- 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 ：
- 初始化 sort_buffer，确定放入 name、city、age 这三个字段；
- 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；
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； - 从索引 city 取下一个记录的主键 id；
- 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；
- 对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 做快速排序；
- 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：
全字段排序
- 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。
OPTIMIZER_TRACE部分结果图
- 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。
- 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：- 初始化 sort_buffer，确定放入两个字段，即 name 和 id；
- 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；
- 到主键 id 索引取出整行，取 name、id 这两个字段，存入 sort_buffer 中；
从索引 city 取下一个记录的主键 id； - 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；
对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 进行排序； - 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。
rowid排序示意图
- 对比前面图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。
OPTIMIZER_TRACE结果输出图
- 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
- 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。
- 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);
city和name联合索引示意图
- 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：
- 从索引 (city,name) 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id；
- 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；
- 从索引 (city,name) 取下一个记录主键 id；
- 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。
引入联合索引排序示意图
explain结果图
- 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。
- 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：
- 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；
- 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；
- 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。
联合索引，查询语句示意图
explain示意图
- 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
- 本文介绍了 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。
