MySQL怎样处理排序⭐️如何优化需要排序的查询?

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: MySQL怎样处理排序⭐️如何优化需要排序的查询?

前言

在MySQL的查询中常常会用到 order bygroup by 这两个关键字

它们的相同点是都会对字段进行排序,那查询语句中的排序是如何实现的呢?

当使用的查询语句需要进行排序时有两种处理情况:

  1. 当前记录本来就是有序的,不需要进行排序
  2. 当前记录未保持顺序,需要排序

使用索引保证有序

对于第一种情况,常常是使用二级索引中索引列的有序来保证结果集有序,从而不需要进行排序

对于表a,为a2建立二级索引,那么在二级索引上a2就是有序的

 CREATE TABLE `a` (
   `a1` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `a2` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL,
   `a3` varchar(255) DEFAULT NULL,
   PRIMARY KEY (`a1`),
   KEY `idx_a2` (`a2`)
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=76 DEFAULT CHARSET=utf8;

select * from a order by a.a2 limit 10

当优化器选择使用a2索引时,a2列的记录本身就是有序的,因此不需要再使用其他开销进行排序

当然,优化器也有可能不使用a2索引(当优化器认为使用a2回表开销太大时会使用全表扫描)

image.png

当优化器使用的索引上a2无序时,则会通过其他手段对结果进行排序

filesort

当执行计划的Extra附加信息中出现 Using filesort 时,会使用sort_buffer对结果进行排序

sort_buffer是一块用于排序的内存,sort_buffer可能存放查询需要的所有字段,也可能只存放需要排序的字段和主键

show variables like 'max_length_for_sort_data'

当查询需要的字段长度小于 max_length_for_sort_data 时,则会将查询需要的所有字段放入sort_buffer中,然后对需要排序的列进行排序,最后返回结果

image.png

当查询需要的字段长度大于 max_length_for_sort_data 时,只会将需要排序的字段和主键值放入sort_buffer中,等到排序后再去查询聚簇索引获取需要查询的列(相当于又多了一次回表)

image.png

在sort_buffer中进行排序时,如果内存足够则会在内存中进行排序,如果内存不够则会使用磁盘的临时文件来辅助排序

开启 optimizer_trace 可以查看是否使用临时文件辅助排序

 #开启优化器追踪
 SET optimizer_trace='enabled=on'; 
 ​
 #sql语句
 select * from student order by student_name limit 10000;
 ​
 #查看优化器追踪的信息
 SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G;

排序使用的算法是归并算法,先分割成多个小文件排序再进行合并

其中number_of_tmp_files 为使用到的临时文件数量,sort_buffer_size 为sort_buffer大小

image.png

因此当使用order by、group by等需要排序的关键字时,最好建立合适的索引

如果数据量小可以在sort buffer中排序,如果数据量太大还需要与磁盘交互

总结

当查询语句需要排序时会分为不用排序和需要排序两种情况

当使用的索引有序时则不用再进行排序,通过索引来保证有序

当使用的索引无序时则会使用sort_buffer进行排序,当查询字段的长度未超过限制时,sort_buffer中每条记录会存储需要查询的列

如果超过限制,则sort_buffer只会存储需要排序的列和主键值,排序后再通过主键值进行回表获取需要查询的列

当数据量太大不够在内存中排序完,会使用磁盘页辅助排序,使用归并算法将排序数据分散在多个页再合并

可以通过追踪优化器 optimizer_trace 分析内容查看辅助页的数量等信息

为需要排序的列建立合适的索引,避免使用磁盘页辅助排序

当无法使用索引时可以调整sort buffer 或 max_length_for_sort_data(谨慎)

最后(不要白嫖,一键三连求求拉~)

本篇文章被收入专栏 由点到线,由线到面,构建MySQL知识体系,感兴趣的同学可以持续关注喔

本篇文章笔记以及案例被收入 gitee-StudyJavagithub-StudyJava 感兴趣的同学可以stat下持续关注喔~

有什么问题可以在评论区交流,如果觉得菜菜写的不错,可以点赞、关注、收藏支持一下~

关注菜菜,分享更多干货,公众号:菜菜的后端私房菜

相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
1天前
|
缓存 监控 关系型数据库
mysql优化
【6月更文挑战第12天】mysql优化
13 3
|
2天前
|
关系型数据库 MySQL 索引
蓝易云 - 如何解决MySQL查询问题
以上是一些常见的解决MySQL查询问题的步骤,但每个问题都是独特的,可能需要不同的解决方法。
3 0
|
5天前
|
分布式计算 DataWorks 关系型数据库
MaxCompute产品使用合集之DataWorks是否支持通过SQL方式在MaxCompute中查询数据,并通过数据集成服务将查询结果同步至MySQL数据库
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL大数据量分页查询方法及其优化
MySQL大数据量分页查询方法及其优化
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库——视图-介绍及基本语法(创建、查询、修改、删除、演示示例)
MySQL数据库——视图-介绍及基本语法(创建、查询、修改、删除、演示示例)
18 0
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库——SQL优化(3/3)-limit 优化、count 优化、update 优化、SQL优化 小结
MySQL数据库——SQL优化(3/3)-limit 优化、count 优化、update 优化、SQL优化 小结
13 0
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库——SQL优化(2/3)-order by 优化、group by 优化
MySQL数据库——SQL优化(2/3)-order by 优化、group by 优化
11 0
|
6天前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL数据库——SQL优化(1/3)-介绍、插入数据、主键优化
MySQL数据库——SQL优化(1/3)-介绍、插入数据、主键优化
15 1
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库——索引(5)-索引使用(上),验证索引效率、最左前缀法则、范围查询、索引失效情况、SQL提示
MySQL数据库——索引(5)-索引使用(上),验证索引效率、最左前缀法则、范围查询、索引失效情况、SQL提示
9 0
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库——SQL(3)-DQL(基本查询、条件查询、聚合函数、分组查询、排序查询、分页查询、案例练习)
MySQL数据库——SQL(3)-DQL(基本查询、条件查询、聚合函数、分组查询、排序查询、分页查询、案例练习)
13 0