01 前言

刚换了新工作，用了两周时间准备，在 3 天之内拿了 5 个 offer，最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer，昨天刚入职。这几天刚好整理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）。二面是个从阿里出来的架构师，视频面试，我做完自我介绍之后，他一开场就问我：

对 MySQL 熟悉吗？

我一愣，随之意识到这是个坑。他肯定想问我某方面的原理了，恰好我研究过索引。就回答：

对索引比较熟悉。

他：

order by 是怎么实现排序的？

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

国际惯例，先上思维导图。PS：文末有福利

1.1 往期精彩

MySQL 查询语句是怎么执行的？

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

现在有一张订单表，结构是这样的：

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 '下单时间',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：创建函数delimiter //
DROP PROCEDUREIF  EXISTS proc_buildata;CREATE PROCEDURE proc_buildata ( IN loop_times INT ) BEGINDECLARE 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：调用上面生成的函数，即可插入数据，建议大家造点随机的数据。比如改改城市和订单数量CALL proc_buildata(4000);

我生成的数据是这样的：

现有需求：查出 618 期间，广州的小伙伴的订单数量和用户编号，并按照订单数量升序，只要 1000 条。

根据需求可以得出以下 SQL，相信小伙伴都很熟悉了。

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？有什么参数可以影响它的行为吗？

02 全字段排序

得到这个需求，我第一反应是先给 city 字段加上索引，避免全表扫描：

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

用 explain 看看执行情况

注意到最后一个 extra 字段的结果是：Using filesort，表示需要排序。其实 MySQL 会给每个线程分配一块内存用于排序，称为 sort_buffer。

为了更直观了解排序的执行流程，我粗略画了个 city 索引的图示：

可见，现在满足 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、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_X；

• 6、对 sort_buffer 中的数据按照字段 order_num 做快速排序；

• 7、按照排序结果取前 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。

也就是 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，内存顶不住，就得磁盘临时文件辅助排序。

当然，在 MySQL5.7 以上版本可以用下面介绍的检测方法（后面都有用到），来查看一个排序语句是否使用了临时文件。PS：这里的语句直接复制到 navicat 执行即可，要一起执行（都复制进去，点下执行）

/* 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, order_num, user_code from `order` where city='广州' order by order_num limit 1000; 
/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`;
/* @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;

执行完之后，可从 OPTIMIZER_TRACE 表的 TRACE 字段得到以下结果：

其中 examined_rows 表示需要排序的行数 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，它表示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 代表的是用了几个外部文件来辅助排序。我这里是用了两个，内存放不下时，就使用外部排序，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 2 份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这 2 个有序文件再合并成一个有序的大文件。

最后一个查询语句，select @b-@a 的值是 6884，表示整个过程只扫描了 6883 行，为啥显示 6884？

因为查询 OPTIMIZER_TRACE 表时，需用到临时表；而 InnDB 引擎把数据从临时表取出时，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

上面的全字段排序其实会有很大的问题，你可能发现了。我们需要查询的字段都要放到 sort_buffer 中，如果查询的字段多了起来，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，导致性能降低。

那问题来了：

我们思考的方向应该是降低排序的单行长度，哪有没有方法能做到呢？

肯定是有的，MySQL 之所以走全字段排序是由 max_length_for_sort_data 控制的，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。我们来改下这个参数，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，显然放不下全部查询字段了。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、重复步骤 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 中的数据按照字段 order_num 进行排序；

• 7、遍历排序结果，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，这种方式其实多了一次回表操作、但 sort_buffer_size 占用却变小了。

此时，执行上面的检测方法，可以发现 OPTIMIZER_TRACE 表中的信息变了。

• sort_mode 变成了 <sort_key, rowid>，表示参与排序的只有 order_num 和 id 这两个字段。

• number_of_tmp_files 变成 0 了，是因为这时参与排序的行数虽然仍然是 6883 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，sort_buffer_size 能满足排序用的内存，所以临时文件就不需要了。

examined_rows 的值还是 6883，表示用于排序的数据是 6883 行。但是 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，在排序完成后，还要回表一次。由于语句是 limit 1000，所以会多读 1000 行。

3.1 做个小结

rowid 排序中，排序过程一次可以排序更多行，但是需要回表取数据。

如果内存足够大，MySQL 会优先选择全字段排序，把需要的字段都放到 sort_buffer 中，这样排序后就会直接从内存返回查询结果了，不用回表。

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。

这两种都是因为数据本身是无序的，才要放到 sort_buffer 并生成临时文件才能做排序。

哪有没有办法，让数据本身就有序呢？回想下，我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天然有序的了？比如：

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

此时，order 表的索引长这样：

文章开头的 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，作为结果集的一部分直接返回；

• 3、从索引 (city,order_num) 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=' 广州’条件时循环结束。

用 explain 看下，这个过程不需要排序，更不需要临时表。只需要一次回表：

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,order_num) 这个联合索引本身有序，只要找到满足条件的前 1000 条记录就可以退出了，再回表一次。也就是说，只需要扫描 2000 次。

问题来了，还有没有更优解呢？

05 终极优化

上面的方法，还是有一次回表，主要是因为索引中不包括 user_code。回顾下我们之前学过的 sql 优化，是怎么避免回表的？

查询字段，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，直接取数据就完事了：

explain 看下执行情况：

从图中可知，Extra 字段中多了 Using index 了，也就是使用了索引覆盖。连回表都不需要了，只需扫描 1000 次。

完美~

5.1 参数调优

除此以外，还可以通过调整参数优化 order by 的执行。比如调整 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，可以稍微调大点。

再比如把 max_length_for_sort_data 的值调大点。如果该值过小，则会增加回表次数、降低查询性能。

06 order by 常见面试题

1、查询语句有 in 多个属性时，SQL 执行是否有排序过程？

假设现在有联合索引 (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，毫无疑问是不需要排序的。explain 一下：

但是，in 多个条件时；就会有排序过程，比如执行以下语句

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

explain 以下，看到最后有 Using filesort 就说明有排序过程。这是为啥呢？

因为 order_num 本来就是组合索引，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。但是两者加到一起就不能保证 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

• 可以记录上一页最后的 id，下一页查询时，查询条件带上 id，如：where id > 上一页最后 id limit 10。

• 也可以在业务允许的情况下，限制页数。

3、索引存储顺序与 order by 不一致，如何优化？

假设有联合索引 (age,name)， 我们需求修改为这样：查询前 10 个学生的姓名、年龄，并且按照年龄小到大排序，如果年龄相同，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 相同，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 相同，再按 name 从大到小排序。也就是说，索引存储顺序与 order by 不一致。

我们怎么优化呢？如果 MySQL 是 8.0 版本，支持 Descending Indexes，可以这样修改索引：

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 字段需要加索引吗

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

select * from student order by create_time;

无条件查询的话，即使 create_time 上有索引，也不会使用到。因为 MySQL 优化器认为走普通二级索引，再去回表成本比全表扫描排序更高。所以选择走全表扫描，然后根据全字段排序或者 rowid 排序来进行。

如果查询 SQL 修改一下：

select * from student order by create_time limit m;

无条件查询，如果 m 值较小，是可以走索引的。因为 MySQL 优化器认为，根据索引有序性去回表查数据，然后得到 m 条数据，就可以终止循环，那么成本比全表扫描小，则选择走二级索引。

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，从而得知，MySQL 更愿意用内存去换取性能上的提升。

与此同时，通过组合索引的索引覆盖小技巧，我们还可以减少回表的次数。以后设计索引的时候如果业务有涉及排序的字段，尽量加到索引中，并且把业务中其余的查询字段（比如文中的 city、user_code）加到组合索引中，更好地实现索引覆盖。

当然，索引也有缺点。它占空间，有维护的代价。所以大家设计的时候还是需要根据自己的实际业务去考虑。

最后，我还跟你探讨了关于 order by 的四个经典面试题，希望对你有帮助。

7.1 参考

• blog.csdn.net/weixin_28917279/article/details/113424610

• https://time.geekbang.org/column/article/73479

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/380671457

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