不经一番寒彻骨，怎得梅花扑鼻香阅读这篇文章大概需要20分钟！

大家好前面我们了解了count(*)的一些实现方式。今天我们介绍一下order by的实现方式以及内部的涉及到的知识点。

常规排序

先准备一些案例，假设我们的表是这样的。

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;

根据上述表结构，我们执行以下SQL

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

这个SQL我相信很多人都是用的非常熟练了。那么我们今天讲一些内部是如何实现的。

先从丁奇老师那边借鉴一下图

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。

那么它的执行流程就是

因为是需要排序的，所以需要初始化sort_buffer，这个sort_buffer就是用来存放数据的（放入需要排序的字段，上文中是 name，city，age）
从索引city上找到每一个满足 city='杭州' 的id，就是上文的ID_X
然后再通过ID_X去主键索引树上寻找对应的ID_X的整行数据（name，city，age）存入sort_buffer
再回到索引city上继续寻找city='杭州' 的ID
循环重复的执行3,4步骤，直到不满足条件退出
退出后对sort_buffer中的数据按照字段name做快速排序（也就order by 后面的字段）
最后就是返回1000行数据。如果没有limit 1000 的话就是全部返回，下图就是流程图

sort_buffer_size

MySQL考虑了在排序的性能上做了如下的优化。通过一个参数做分界值。如果低于这个分界值就采用在内存中完成排序。如果高于分界值就采用在磁盘中完成排序操作。因为数据足够大内存显然是不够用的，然后还会影响其他SQL。

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;

执行上述SQL可得到

number_of_tmp_files

通过该参数可以得到是否使用了临时文件，并且使用了多少临时文件。

由图得知 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大于需要排序的数据量，number_of_tmp_files就为对应的分页数，如果小于，number_of_tmp_files就为0。sort_buffer_size 越小，需要分成的份数越多，number_of_tmp_files 的值就越大。

examined_rows

examined_rows=4000，表示参与排序的行数是 4000 行。

packed_additional_fields

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。

这里介绍一下innodb与myisam的差别。

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

上述流程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。

max_length_for_sort_data

接下来，就用上这个参数了。max_length_for_sort_data

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这三个字段的长度大小为36，如果把max_length_for_sort_data设置成16，那么放入sort_buffer的只是name与主键id。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。如下图

对比第一个算法，rowid排序多了一步回表操作。所以

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。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。

sort_mode也变成了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。

常规排序 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。

介绍了那么多。应该也了解了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。

所有order by都需要排序吗？

答案肯定是错的。并不是所有的order by都需要排序。之所以需要排序是因为上面表中的数据是无序的，如果表中是有序的不就不需要排序了嘛！

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);

再借鉴一下丁奇老师的图

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。

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。

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。

进一步优化

通过覆盖索引，解决上一段段落的联合索引缺点

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。流程图explain图如下

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。

总结

大概介绍了order by的两种算法的流程。以及优化方式。

只有知道实现流程，才能清楚在潜意识中埋下优秀的表设计观念！

order by是如何工作的？