在MySQL中,支持两种排序方式,分别是FileSort和Index排序。
order by 子句尽量使用index方式排序(即using index),避免使用filesort方式排序(即using filesort)。Index方式效率高,它指MySQL扫描索引本身完成排序,filesort则效率低。
常见优化建议
order by满足两种情况,会使用 index 方式排序:
下面给出几个实例来说明,如下所示我们创建表并为其创建组合索引(c1,c2,c3)。
CREATE TABLE `testc` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c1` varchar(100) DEFAULT NULL,
`c2` varchar(100) DEFAULT NULL,
`c3` varchar(100) DEFAULT NULL,
`c4` varchar(100) DEFAULT NULL,
`c5` varchar(100) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `testc_c1_IDX` (`c1`,`c2`,`c3`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
explain select * from testc order by c1,c2
可以看到没有用到索引,排序采用的是FileSort。
explain select SQL_NO_CACHE * from testc order by c1,c2 limit 1;
需要注意的是,如果你的表数量级很小。比如表数量只有10条,你limit 5,那么MySQL优化器会自行考虑是否使用索引。
explain select SQL_NO_CACHE * from testc order by c1,c2 limit 5;
当然,order by不使用limit,索引失效
,这句话的应用场景(索引的应用场景)指的是表数据量比较大时,那么order by XXX limit n
是一种比较好的优化。
那如果不是select *
呢?
explain select SQL_NO_CACHE c1,c2 from testc order by c1,c2 ;
可以看到使用到了索引,数据均在二级索引上,不需要回表(覆盖索引)。另外,这里也说明了尽量不要select *
。
这里要说明一下,所有的排序都是先过滤数据。如果存在where且where能过过滤大部分数据,那么可能只基于where条件字段进行索引,order by字段索引并没有使用。在平时是实战中可以观察不同过滤条件下,ken_len大小进行验证。
# c1 c2满足最左匹配法则
explain select * from testc where c1='a1' order by c2
# 与上面等价
explain select * from testc where c1='a1' order by c2,c3
key_len
标明查找用到了索引 c1
,Extra中是Using index condition
没有同时出现using where ,表明 c2 索引用来读取数据而非执行查找动作。key_len=403=4(utf8mb4)*100(长度)+1(default null)+2(变长字段)
。
MySQL Innodb下的B+树本身就是多路平衡树,那么索引换句话就是排好序的快速查找数据结构
。如果order by用到了索引且排序和索引次序一样,那么无疑效果是最好的。
那如果是下面这条SQL呢? 按照规则来讲,其是用不到索引的。
explain select * from testc where c2='a1' order by c1 limit 1;
我们查看执行计划,明显用到了索引。可以这样理解:MySQL优化器在发现你有limit时,就会考虑使用索引。比如这里首先根据c1排序,然后进行where过滤,最后取一条。
MySQL优化器认为这样更好,当然如果你没有limit 1。比如下面:
explain select * from testc where c2='a1' order by c1
很显然没有使用到索引,MySQL优化器会采用FileSort方式进行排序。
如下所示,缺少了c2,order by不满足最左匹配法则。
explain select * from testc where c1='a1' order by c3
可以看到Extra中Using index condition; Using filesort
说明虽然where可以用到索引(单独c1满足最左匹配),但是排序不满足,故而出现了filesort。
Using index condition; 表示索引下推,我们后面展开学习。
如下c1不在,那么很显然无论查找还是排序都用不到索引。
explain select * from testc where c2='a2' order by c3
这里Extra是Using where; Using filesort
,说明通过where子句过滤结果,然后对结果进行文件排序。
如下所示,中间c2是个范围搜索,那么其后索引将失效也就是order by c3无法与where连接满足最左匹配法则。
explain select * from testc where c1='a1' and c2 > 'a2' order by c3
如下图所示,这里type = range
,ken_len表示用到了 c1,c2索引。Extra是Using index condition; Using filesort
表示查询用到了索引但是无法利用索引完成的排序操作。
这种情况如何优化呢?order by c2,c3
!这样就可以保证索引排序而不需要filesort。
explain select * from agriculture.testc where c1='a1' and c2 > 'a2'
order by c2,c3
如下所示,order by的次序没有与索引次序保持一致。这里Extra为Using index condition; Using filesort
。
explain select * from testc where c1='a1' order by c3,c2
explain select * from testc order by c1 asc,c2 asc limit 1;
explain select * from testc order by c1 desc,c2 desc limit 1;
explain select * from testc order by c1 asc,c2 desc limit 1
可以看到前两者无论ASC还是desc 方向都是一致的,显然都使用到了索引。而第三者方向是相反的,没有使用到索引。
前面几个都是select *
,这里查找索引列。没有where,order by满足全值匹配,select查询的数据是索引列。
explain select c1 from testc order by c1, c2,c3
这里Extra中只有Using index;
没有where,order by 大哥丢失,select查询的数据是索引列。
explain select c1 from testc order by c2,c3
这里Extra中是Using index; Using filesort
。
这里Extra信息为Using where; Using index; Using filesort
。
explain select c1 from testc where c1='a1' order by c3,c2
我们基于student表进行分析说明,该表有50W数据。
CREATE TABLE `student` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`stuno` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
`age` int(3) DEFAULT NULL,
`classId` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=500001 DEFAULT CHARSET=utf8;
如下我们查询age = 30 AND stuno <101000
的同学并且按照name进行排序。
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
[SQL]SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
受影响的行: 0
时间: 0.317s
方案一: 为了去掉filesort我们可以把索引建成(age,NAME)
CREATE INDEX idx_age_name ON student(age,NAME);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student
WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
[SQL]SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
受影响的行: 0
时间: 2.949s
key_len=5说明只使用到了age索引字段,NAME没有涉及到。这里确实是优化掉了FileSort,那么效率一定是最高的吗?
方案二:尽量让where的过滤条件和排序使用上索引,我们创建索引(age,stuno,NAME)
CREATE INDEX idx_age_stuno_name ON student(age,stuno,NAME);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
我们发现using filesort依然存在,所以name没有使用到索引,而且type还是range。光看执行计划确实不太好,这里stuno是一个范围过滤,所以索引后面的字段不会再使用索引了。
我们查看其SQL运行结果:
[SQL]SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
受影响的行: 0
时间: 0.003s
结果是竟然有FileSort的SQL运行速度,超过了已经优化掉FileSort的SQL,而且快了很多。这是因为所有的排序都是在条件过滤之后才执行的。所以如果条件过滤掉大部分数据的话,剩下几百几千条数据进行排序其实并不是很消耗性能,即时索引优化了排序,但实际提升性能很有限。
相对的stuno<101000这个条件,如果没有用到索引的话,要对几万条的数据进行扫描,这是非常消耗性能的,所以索引放在这个字段上性价比最高,是最优选择。
这就得出如下结论
我们删掉索引idx_age_stuno_name ,只给(age,stuno)创建索引,再次执行上面SQL。
DROP INDEX idx_age_stuno_name ON student;
CREATE INDEX idx_age_stuno ON student(age,stuno);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
查看SQL运行结果,可以发现与前面效果是一致的。
[SQL]SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
受影响的行: 0
时间: 0.004s
filesort有两种机制:双路排序和单路排序。双路排序简单来讲就是两次扫描磁盘,最终得到数据。单路排序则是只需要读取一次,也就是一次磁盘IO。
MySQL4.1之前是使用双路排序,字面意思就是两次扫描磁盘,最终得到数据。读取行指针和order by列,对他们进行排序,然后扫描已经排序好的列表,按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出(可以理解为从磁盘读取排序字段,在buffer进行排序,然后再从磁盘读取其他字段)。
取一批数据要进行两次磁盘IO,这是很耗时的。故而在MySQL4.1之后,出现了第二种改进的算法,也就是单路排序。
从磁盘读取查询需要的所有列,按照order by列在buffer对它们进行排序,然后扫描排序后的列表进行输出。它的效率更快一点,避免了第二次读取数据,并且把随机IO变成了顺序IO。但是其会使用更多的空间,因为其缓存了数据在内存中。
在sort_buffer中,单路比多路要占用很多空间。因为单路是把所有字段都取出,可能取出的数据大小超过了sort_buffer
的容量,导致每次只能取sort_buffer
容量大小的数据进行排序(创建tmp文件,多路合并),排完再取sort_buffer
容量大小…从而多次IO(可能比双路更多)。
在恶劣情况下,单路本来想省一次IO操作,反而导致了大量的IO操作,反而得不偿失。
可以尝试增大sort_buffer_size
参数的设置或者max_length_for_sort_data
参数的设置。
sort_buffer_size
不管哪种算法,提高sort_buffer_size
参数都会提高效率,要根据系统的能力去提高,因为这个参数是针对每个进程(connection)的1M-8M之间调整。MySQL5.7,InnoDB存储引擎默认值是1048576字节,1MB。
show VARIABLES like '%sort_buffer_size%'
innodb_sort_buffer_size 1048576
myisam_sort_buffer_size 8388608
sort_buffer_size 262144
max_length_for_sort_data
提高这个参数,会增加用改进算法的概率。如果需要返回的列的总长度(即查询的字段长度与max_length_for_sort_data进行对比
)大于max_leng_for_sort_data
,使用双路算法,否则使用单路算法。建议在1024-8192之间调整。
show VARIABLES like '%max_length_for_sort_data%' # 默认1024字节
但是如果设的太高,数据总容量超出sort_buffer_size
的概率就增大,明显症状是高的磁盘IO活动和低的处理器使用率
。
select *
是一个大忌,应该是查询需要的字段当query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data
,而且排序字段不是text|blob类型时,会用改进后的算法–单路排序,否则使用双路排序。
两种算法的数据都有可能超出sort_buffer
的容量,超出之后会创建tmp文件进行合并排序导致多次IO。尤其对于单路排序来说风险更大,所以需要适当调整sort_buffer
的容量。
前面提到的规则针对group by均适用,group by 实质是先排序后分组,遵照索引建的最佳左前缀。
这里给出一些注意事项
最后我们再回顾下SQL执行顺序:
一般分页查询时,通过创建覆盖索引能够比较好的提高性能。一个常见又非常头疼的问题就是limit 2000000,10 。此时需要MySQL排序前2000010记录,仅仅返回2000000-2000010的记录,其他记录丢弃,查询排序的代价非常大。
explain select * from student limit 2000000,10;
优化思路一
在索引上完成排序分页操作,最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。
expalin select * from student t,
(select id from student order by id limit 2000000,10) a
where t.id =a.id;
优化思路二
该方案适用于主键自增的表,可以把limit查询转换成某个位置的查询。
explain select * from student
where id > 2000000 limit 10;