关于java:面试官order-by-是怎样排序的怎么优化

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01 前言

刚换了新工作，用了两周工夫筹备，在 3 天之内拿了 5 个 offer，最初抉择了广州某互联网行业独角兽 offer，昨天刚入职。这几天刚好整顿下在面试中被问到有意思的问题，也借此机会跟大家分享下。

这家企业的面试官有点意思，一面是个同龄小哥，一起聊了两个小时（聊到我嘴都干了）。二面是个从阿里进去的架构师，视频面试，我做完自我介绍之后，他一收场就问我：

对 MySQL 相熟吗？

我一愣，随之意识到这是个坑。他必定想问我某方面的原理了，恰好我钻研过索引。就答复：

对索引比拟相熟。

他：

order by 是怎么实现排序的？

还好我又温习，基本上排序缓冲区、怎么优化之类的都答到点子上。明天也跟大家盘一盘 order by，我将从原理讲到最终优化，给大家聊聊 order by，心愿对你有所帮忙。

国际惯例，先上思维导图。PS：文末有福利

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1.1 往期精彩

MySQL 查问语句是怎么执行的？

MySQL 索引

MySQL 日志

MySQL 事务与 MVCC

MySQL 的锁机制

MySQL 字符串怎么设计索引？

面试官：数据库自增 ID 用完了会咋样？

1.2 先举个栗子

当初有一张订单表，构造是这样的：

CREATE TABLE `order` (id INT ( 11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
user_code VARCHAR (16) NOT NULL COMMENT '用户编号',
goods_name VARCHAR (64) NOT NULL COMMENT '商品名称',
order_date TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '下单工夫',
city VARCHAR (16) DEFAULT NULL COMMENT '下单城市',
order_num INT (10) NOT NULL COMMENT '订单号数量',
PRIMARY KEY (`id`) 
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 100 DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '商品订单表';

造点数据：

// 第一步：创立函数
delimiter //

DROP PROCEDURE
IF
    EXISTS proc_buildata;
CREATE PROCEDURE proc_buildata (IN loop_times INT) BEGIN
DECLARE var INT DEFAULT 0;
WHILE
    var < loop_times DO
    
    SET var = var + 1;
INSERT INTO `order` (`id`, `user_code`, `goods_name`, `order_date`, `city` , `order_num`)
VALUES
    (var, var + 1, '有线耳机', '2021-06-20 16:46:00', '杭州', 1);

END WHILE;

END // delimiter;

// 第二步：调用下面生成的函数，即可插入数据，倡议大家造点随机的数据。比方改改城市和订单数量
CALL proc_buildata(4000);

我生成的数据是这样的：

现有需要：查出 618 期间，广州的小伙伴的订单数量和用户编号，并依照订单数量升序，只有 1000 条。

依据需要能够得出以下 SQL，置信小伙伴都很相熟了。

select city, order_num, user_code from `order` where city='广州' order by order_num limit 1000;

那这个语句是怎么执行的呢？有什么参数能够影响它的行为吗？

02 全字段排序

失去这个需要，我第一反馈是先给 city 字段加上索引，防止全表扫描：

ALTER TABLE `order` ADD INDEX city_index (`city`);

用 explain 看看执行状况

留神到最初一个 extra 字段的后果是：Using filesort，示意须要排序。其实 MySQL 会给每个线程调配一块内存用于排序，称为 sort_buffer。

为了更直观理解排序的执行流程，我粗略画了个 city 索引的图示：

可见，当初满足 sql 条件的就是 ID-3 到 ID-X 这一段数据。sql 的整个流程是这样的：

  • 1、初始化 sort_buffer，放入 city、order_num、user_code 这三个字段；
  • 2、从索引 city 找到第一个满足 city=’ 广州’条件的主键 id，也就是图中的 ID_3；
  • 3、到主键 id 索引取出整行，取 city、order_num、user_code 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、反复步骤 3、4 直到 city 的值不满足查问条件为止，对应的主键 id 也就是图中的 ID_X；
  • 6、对 sort_buffer 中的数据依照字段 order_num 做疾速排序；
  • 7、依照排序后果取前 1000 行返回给客户端。

这个过程称之为全字段排序，画个图，长这样：

其中，按 order_num 排序 这个步骤，可能在内存中实现，也可能须要应用内部排序，这取决于排序所需的内存和参数 sort_buffer_size。

也就是 MySQL 为排序开拓的内存（sort_buffer）的大小。如果要排序的数据量小于 sort_buffer_size，排序就在内存中实现。但如果排序数据量太大，内存顶不住，就得磁盘临时文件辅助排序。

当然，在 MySQL5.7 以上版本能够用上面介绍的 检测办法（前面都有用到），来查看一个排序语句是否应用了临时文件。PS：这里的语句间接复制到 navicat 执行即可，要一起执行（都复制进去，点下执行）

/* 关上 optimizer_trace，只对本线程无效 */
SET optimizer_trace='enabled=on'; 

/* @a 保留 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, order_num, user_code from `order` where city='广州' order by order_num limit 1000; 

/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输入 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`;

/* @b 保留 Innodb_rows_read 的以后值 */
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;

执行完之后，可从 OPTIMIZER_TRACE 表的 TRACE 字段失去以下后果：

其中 examined_rows 示意须要排序的行数 6883；sort_buffer_size 就是排序缓冲区的大小；sort_buffer_size 就是我 MySQL 的排序缓冲区大小 256 KB。

另外，sort_mode 的值是 packed_additional_fields，它示意排序过程对数据做了优化，也就是数据占用多少就算多少内存。举个栗子：不存在数据定义长度 16，就按这个长度算，如果数据只占 2，只会按长度 2 分配内存。

number_of_tmp_files 代表的是用了几个内部文件来辅助排序。我这里是用了两个，内存放不下时，就应用内部排序，内部排序个别应用 归并排序 算法。能够这么简略了解，MySQL 将须要排序的数据分成 2 份，每一份独自排序后存在这些临时文件中。而后把这 2 个有序文件再合并成一个有序的大文件。

最初一个查问语句，select @b-@a 的值是 6884，示意整个过程只扫描了 6883 行，为啥显示 6884？

因为查问 OPTIMIZER_TRACE 表时，需用到长期表；而 InnDB 引擎把数据从长期表取出时，Inndb_rows_read 值会加 1。

所以，把 internal_tmp_disk_storage_engine 设置为 MyISAM 可解决此问题。

03 rowid 排序

下面的全字段排序其实会有很大的问题，你可能发现了。咱们须要查问的字段都要放到 sort_buffer 中，如果查问的字段多了起来，内存占用升高，就会很容易打满 sort_buffer。

这时，就要用很多的临时文件辅助排序，导致性能升高。

那问题来了：

咱们思考的方向应该是升高排序的单行长度，哪有没有办法能做到呢？

必定是有的，MySQL 之所以走全字段排序是由 max_length_for_sort_data 管制的，它的 默认值是 1024。

show variables like 'max_length_for_sort_data';

因为本文示例中 city,order_num,user_code 长度 = 16+4+16 =36 < 1024, 所以走的是全字段排序。咱们来改下这个参数，改小一点，

SET max_length_for_sort_data = 16;

当单行的长度超过这个值，MySQL 就认为单行太大，要换一个算法。原来 city、user_code、order_num 占用的长度是 36，显然放不下全副查问字段了。这时就要换算法：sort_buffer 只存 order_num 和 id 字段。

这时的流程应该是这样的：

  • 1、初始化 sort_buffer，确定放入两个字段，即 order_num 和 id；
  • 2、从索引 city 找到第一个满足 city=’ 广州’条件的主键 id，也就是图中的 ID_3；
  • 3、回表，取 order_num、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、反复步骤 3、4 直到不满足 city=’ 广州’条件为止，也就是图中的 ID_X；
  • 6、对 sort_buffer 中的数据依照字段 order_num 进行排序；
  • 7、遍历排序后果，取前 1000 行，再次回表取出 city、order_num 和 user_code 三个字段返回给客户端。

图示：由图可见，这种形式其实多了一次回表操作、但 sort_buffer_size 占用却变小了。

此时，执行下面的检测办法，能够发现 OPTIMIZER_TRACE 表中的信息变了。

  • sort_mode 变成了 <sort_key, rowid>，示意参加排序的只有 order_num 和 id 这两个字段。
  • number_of_tmp_files 变成 0 了，是因为这时参加排序的行数尽管依然是 6883 行，然而每一行都变小了，因而须要排序的总数据量就变小了，sort_buffer_size 能满足排序用的内存，所以临时文件就不须要了。

examined_rows 的值还是 6883，示意用于排序的数据是 6883 行。然而 select @b-@a 这个语句的值变成 7884 了。因为这时候除了排序过程外，在排序实现后，还要回表一次。因为语句是 limit 1000，所以会多读 1000 行。

3.1 做个小结

rowid 排序中，排序过程一次能够排序更多行，然而须要回表取数据。

如果内存足够大，MySQL 会优先选择全字段排序，把须要的字段都放到 sort_buffer 中，这样排序后就会间接从内存返回查问后果了，不必回表。

这也就体现了 MySQL 的一个设计思维：如果内存够，就要多利用内存，尽量减少磁盘拜访。

对于 InnoDB 表来说，rowid 排序会要求回表多造成磁盘读，因而不会被优先选择。

这两种都是因为数据自身是无序的，才要放到 sort_buffer 并生成临时文件能力做排序。

哪有没有方法，让数据自身就有序呢？回忆下，咱们学过的索引就是有序的。

04 索引优化

这时，要是我把 city、order_num 建一个组合索引，得出的数据是不是就是人造有序的了？比方：

alter table `order` add index city_order_num_index(city, order_num);

此时，order 表的索引长这样：

文章结尾的 sql 执行语句。执行流程长这样：

  • 1、从索引 (city,order_num) 找到第一个满足 city=’ 广州’条件的主键 id；
  • 2、回表，取 city、order_num、user_code 三个字段的值，作为后果集的一部分间接返回；
  • 3、从索引 (city,order_num) 取下一个记录主键 id；
  • 4、反复步骤 2、3，直到查到第 1000 条记录，或者是不满足 city=’ 广州’条件时循环完结。

用 explain 看下，这个过程不须要排序，更不须要长期表。只须要一次回表：

从图中能够看到，Extra 字段中没有 Using filesort 了，也就是不须要排序了。而且因为 (city,order_num) 这个联结索引自身有序，只有找到满足条件的前 1000 条记录就能够退出了，再回表一次。也就是说，只须要扫描 2000 次。

问题来了，还有没有更优解呢？

05 终极优化

下面的办法，还是有一次回表，次要是因为索引中不包含 user_code。回顾下咱们之前学过的 sql 优化，是怎么防止回表的？

查问字段，加到组合索引中呀，对应到这张表，就是把 user_code 也加到组合索引中：

alter table `order` add index city_order_num_user_code_index(city, order_num, user_code);

此时的流程长这样，间接取数据就完事了：

explain 看下执行状况：

从图中可知，Extra 字段中多了 Using index 了，也就是应用了索引笼罩。连回表都不须要了，只需扫描 1000 次。

完满~

5.1 参数调优

除此以外，还能够通过调整参数优化 order by 的执行。比方调整 sort_buffer_size 尽量大点，因为 sort_buffer 太小，排序数据量大的话，会借助磁盘临时文件排序。如果 MySQL 服务器配置高的话，能够略微调大点。

再 比方把 max_length_for_sort_data 的值调大点。如果该值过小，则会减少回表次数、升高查问性能。

06 order by 常见面试题

1、查问语句有 in 多个属性时，SQL 执行是否有排序过程？

假如当初有联结索引 (city,order_num,user_code)，执行以下 SQL 语句：

select city, order_num, user_code from `order` where city in ('广州') order by order_num limit 1000

in 单个条件，毫无疑问是不须要排序的。explain 一下：

然而，in 多个条件时；就会有排序过程，比方执行以下语句

select city, order_num, user_code from `order` where city in ('广州','深圳') order by order_num limit 1000

explain 以下，看到最初有 Using filesort 就阐明有排序过程。这是为啥呢？

因为 order_num 原本就是组合索引，满足 “city= 广州 ” 只有一个条件时，它是有序的。满足 “city= 深圳 ” 时，它也是有序的。然而两者加到一起就不能保障 order_num 还是有序的了。

2、分页 limit 过大，导致大量排序。咋办？

select * from `user` order by age limit 100000,10
  • 能够记录上一页最初的 id，下一页查问时，查问条件带上 id，如：where id > 上一页最初 id limit 10。
  • 也能够在业务容许的状况下，限度页数。

3、索引存储程序与 order by 不统一，如何优化？

假如有联结索引 (age,name)，咱们需要批改为这样：查问前 10 个学生的姓名、年龄，并且依照年龄小到大排序，如果年龄雷同，则按姓名降序排。对应的 SQL 语句应该是：

select name, age from student order by age, name desc limit 10;

explain 一下，extra 的值是 Using filesort，走了排序过程：

这是因为，(age,name) 索引树中，age 从小到大排序，如果 age 雷同，再按 name 从小到大排序。而 order by 中，是按 age 从小到大排序，如果 age 雷同，再按 name 从大到小排序。也就是说，索引存储程序与 order by 不统一。

咱们怎么优化呢？如果 MySQL 是 8.0 版本，反对 Descending Indexes，能够这样批改索引：

CREATE TABLE `student` (`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键 id',
  `student_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '学号',
  `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `age` int(4) NOT NULL COMMENT '年龄',
  `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT '城市',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_age_name` (`age`,`name` desc) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='学生表';

4、没有 where 条件，order by 字段须要加索引吗

日常开发中，可能会遇到没有 where 条件的 order by，这时候 order by 前面的字段是否须要加索引呢。如有这么一个 SQL，create_time 是否须要加索引：

select * from student order by create_time;

无条件查问的话，即便 create_time 上有索引，也不会应用到。因为 MySQL 优化器认为走一般二级索引，再去回表老本比全表扫描排序更高。所以抉择走全表扫描，而后依据全字段排序或者 rowid 排序来进行。

如果查问 SQL 批改一下：

select * from student order by create_time limit m;

无条件查问，如果 m 值较小，是能够走索引的。因为 MySQL 优化器认为，依据索引有序性去回表查数据，而后失去 m 条数据，就能够终止循环，那么老本比全表扫描小，则抉择走二级索引。

07 总结

这篇文章跟你聊了聊 order by 的执行流程，以及全字段排序和 rowid 排序的区别，从而得悉，MySQL 更违心用内存去换取性能上的晋升。

与此同时，通过组合索引的索引笼罩小技巧，咱们还能够缩小回表的次数。当前设计索引的时候如果业务有波及排序的字段，尽量加到索引中，并且把业务中其余的查问字段（比方文中的 city、user_code）加到组合索引中，更好地实现索引笼罩。

当然，索引也有毛病。它占空间，有保护的代价。所以大家设计的时候还是须要依据本人的理论业务去思考。

最初，我还跟你探讨了对于 order by 的四个经典面试题，心愿对你有帮忙。

7.1 参考

  • blog.csdn.net/weixin_28917279/article/details/113424610
  • https://time.geekbang.org/col…
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/…

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面试题都是有答案的，具体如下所示：有须要的就来拿吧，相对收费，无套路获取。

正文完
java
发表至： java
2021-07-16
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