“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：

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。

                                                             使用 explain 命令查看语句的执行情况

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 字段的索引示意图

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 ：

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。

                                                                                      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。

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

                                                        全排序的 OPTIMIZER_TRACE 部分结果

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 24，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。

                                                                                           rowid 排序

 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。

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 ，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。

                                                                    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：

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 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。

                                                     引入 (city,name) 联合索引后，查询语句的执行计划

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。

                                                 引入 (city,name) 联合索引后，查询语句的执行计划

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？不知道你还 记不记得，我在第 5 篇文章《 深入浅出索引（下）》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。

                                      引入 (city,name,age) 联合索引后，查询语句的执行流程

然后，我们再来看看 explain 的结果。

                                            引入 (city,name,age) 联合索引后，查询语句的执行计划

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。

问题

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？

答案

select * from t where city in (“杭州”," 苏州 ") order by name limit 100; 这个 SQL 语句是否需要排序？有什么方案可以避免排序？

虽然有 (city,name) 联合索引，对于单个 city 内部，name 是递增的。但是由于这条 SQL 语句 不是要单独地查一个 city 的值，而是同时查了"杭州"和" 苏州 "两个城市，因此所有满足条件的 name 就不是递增的了。也就是说，这条 SQL 语句需要排序。

那怎么避免排序呢？

这里，我们要用到 (city,name) 联合索引的特性，把这一条语句拆成两条语句，执行流程如下：

1. 执行 select * from t where city=“杭州” order by name limit 100; 这个语句是不需要 排序的，客户端用一个长度为 100 的内存数组 A 保存结果。

2. 执行 select * from t where city=“苏州” order by name limit 100; 用相同的方法，假 设结果被存进了内存数组 B。

3. 现在 A 和 B 是两个有序数组，然后你可以用归并排序的思想，得到 name 最小的前 100 值，就是我们需要的结果了。

如果把这条 SQL 语句里“limit 100”改成“limit 10000,100”的话，处理方式其实也差不多， 即：要把上面的两条语句改成写：

select * from t where city=" 杭州 " order by name limit 10100;

和

select * from t where city=" 苏州 " order by name limit 10100。

这时候数据量较大，可以同时起两个连接一行行读结果，用归并排序算法拿到这两个结果集里， 按顺序取第 10001~10100 的 name 值，就是需要的结果了。 当然这个方案有一个明显的损失，就是从数据库返回给客户端的数据量变大了。 所以，如果数据的单行比较大的话，可以考虑把这两条 SQL 语句改成下面这种写法：

select id,name from t where city=" 杭州 " order by name limit 10100;

和

select id,name from t where city=" 苏州 " order by name limit 10100。

然后，再用归并排序的方法取得按 name 顺序第 10001~10100 的 name、id 的值，然后拿着 这 100 个 id 到数据库中去查出所有记录。 上面这些方法，需要你根据性能需求和开发的复杂度做出权衡。