如何优化sql中的orderBy语句

在使用数据库进行数据查询时，难免会遇到基于某些字段对查询的结果集进行排序的需求。在sql中通常使用orderby语句来实现。将需要排序的字段放到 该关键词后，如果有多个字段的话，就用","分割。

select * from table t order by t.column1,t.column2;

上面的sql表示查询表table中数据，然后先按照column1排序，如果column1相同的话，在按照column2排序，排序的方式默认是降序。当然排序方式也是可以指定的。在被排序字段后添加 DESC,ASE,分别表示降序和升序。

使用该orderby可以很方便的实现日常的排序操作。使用的多了，不知道你有没有遇到过这种场景：有时候使用orderby后，sql执行效率非常慢，有时候却比较快，由于整天被curd缠身，也没有时间研究，反正就是觉得很神奇。趁这个周末比较闲，就来研究下，mysql中orderby是怎么实现的。

为了方便描述，我们先建立一个数据表 t1，如下：

CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) NOT NULL not null auto_increment,
  `a` int(11)  DEFAULT NULL,
  `b` int(11)  DEFAULT NULL,
  `c` int(11)  DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) ,
  KEY `a` (`a`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB;

并插入数据：

insert into t1 (a,b,c) values (1,1,3);
insert into t1 (a,b,c) values (1,4,5);
insert into t1 (a,b,c) values (1,3,3);
insert into t1 (a,b,c) values (1,3,4);
insert into t1 (a,b,c) values (1,2,5);
insert into t1 (a,b,c) values (1,3,6);

为了使索引生效，插入10000行 7,7,7，无关数据，数据量少的情况下，会直接全表扫描

insert into t1 (a,b,c) values (7,7,7);

我们现在需要查找 a=1的所有记录，然后按照b字段进行排序。

查询sql为

select a,b,c from t1 where a = 1 order by b limit 2;

为了防止在查询过程中全表扫描，我们在字段a上添加了索引。

首先我们先通过语句

explain select a,b,c from t1 where a = 1 order by b lmit 2;

查看sql的执行计划，如下所示：

在extra中我们可以看到出现了Using filesort，这个表示 该sql执行过程中，执行了排序操作，排序操作在 sort_buffer中完成，sort_buffer是mysql分配给每个线程的一个内存缓冲区，该缓冲区专门用来完成排序，大小默认是1M，其大小由变量 sort_buffer_size 进行控制。

mysql在对orderby进行实现时，根据放入到sort_buffer中的字段内容不同，进行了两种不同实现方式：全字段排序和rowid排序。

全字段排序

首先我们先通过一张图整体看一下sql执行过程：

mysql先根据查询条件确定需要排序的数据集，也就是表中 a=1的数据集，即主键id从1到6的这些记录。

整个sql的执行的过程如下：

1.创建并初始化sort_buffer,并确定需要放到该缓冲区中的字段，也就是a,b,c这三个字段。

2.从索引树a中找到第一个满足a=1的主键id，也就是id=1。

3.回表到id索引，取出整行数据，然后从整行数据中，取出a,b,c的值，放入到sort_buffer中。

4.从索引a中按照顺序找到下一个a=1的主键id。

5.重复步骤3和步骤4，直到获取到最后一个a=1的记录，也就是主键id=5。

6.此时满足条件a=1的所有记录的 a,b,c字段，全部读放到了sort_buffer中，然后，对这些数据按照b的值进行进行排序，排序的方式是快速排序。就是那个面试经常面到的快速排序，时间复杂度为log2n的快速排序。

7.然后从排序后的结果集中取出前2行数据。

上面是就是msql中orderby的执行流程。因为放入到sort_buffer中的数据是需要输出的全部字段，所以这种排序被称为全排序。

看到这里不知道你是否会有疑问？如果需要排序的数据量很大的话，sort_buffer装不下怎么办？

的确，如果a=1的数据行特别多，且需要存放到sort_buffer中的字段比较多，可能不止a,b,c三个字段，有些业务可能需要输出更多字段。那么默认大小只有1M的sort_buffer很可能容纳不下。

当sort_buffer容纳不下的时候，mysql会创建一批临时的磁盘文件来辅助排序。默认情况下会创建12个临时文件，将需要排序的数据分成12份，每一份单独排序，形成12个内部数据有序的文件，然后把这12个有序文件在合并成一个有序的大文件，最终完成数据的排序。

基于文件的排序，相比基于内存的排序，排序效率要低很多，为了提高排序的效率，应该尽量避免基于文件的排序，要想避免基于文件排序，就需要让sort_buffer可以容纳需要排序的数据量。

所以对于sort_buffer容纳不下的情况，mysql进行了优化。就是在排序时候，降低存放到sort_buffer中的字段个数。

具体优化方式，就是下面的rowId排序

RowId 排序

在全字段排序实现中，排序的过程中，要把需要输出的字段全部放到sort_buffer中，当输出的字段比较多的时候，可以放到sort_buffer中的数据行就会变少。也就增大了sort_buffer无法容纳数据的风险，直至出现基于文件的排序。

rowId排序对全字段排序的优化手段，主要是减少了放到sort_buffer中字段个数。

在rowId排序中，只会将需要排序的字段和主键Id放到sort_buffer中。

select a,b,c from t1 where a = 1 order by b limit 2;

在rowId的排序中的执行流程如下：

1.初始化并创建sort_buffer，并确认要放入的的字段，id和b。

2.从索引树a中找到第一个满足a=1的主键id，也就是id=1。

3.回表主键索引id，取出整行数据，从整行数据中取出id和b，存入sort_buffer中。

4.从索引a中取出下一条满足a=1的 记录的主键id。

5.重复步骤3和4，直到最后一个满足a=1的主键id，也就是a=6。

6.对sort_buffer中的数据，按照字段b排序。

7.从sort_buffer中的有序数据集中，取出前2个，因为此时取出的数据只有id和b，要想获取a和c字段，需要根据id字段，回表到主键索引中取出整行数据，从整行数据中获取需要的数据。

根据rowId排序的执行步骤，可以发现：相比全字段排序，rowId排序的实现方式，减少了存放到sort_buffer中的数据量，降低了基于文件的外部排序的可能性。

那rowid排序有不足的地方吗？肯定有的，要不然全字段排序就没有存在的意义了。rowid排序不足之处在于，在最后的步骤7中，增加了回表的次数，不过这个回表的次数，取决于limit后的值，如果返回的结果集比较小的话，回表的次数还是比较小的。

mysql是如何在全字段排序和rowId排序的呢？其实是根据存放的sort_buffer中每行字段的长度决定的，如果mysql认为每次放到sort_buffer中的数据量很大的话，那么就用rowId排序实现，否则使用全字段排序。那么多大算大呢？这个大小的阈值有一个变量的值来决定，这个变量就是 max_length_for_sort_data。如果每次放到sort_buffer中的数据大小大于该字段值的话，就使用rowId排序，否则使用全字段排序。

orderby的优化

上面讲述了orderby的两种排序的方式，以及一些优化策略，优化的目的主要就是避免基于磁盘文件的外部排序。因为基于磁盘文件的排序效率要远低于基于sort_buffer的内存排序。

但是当数据量比较大的时候，即使sort_buffer比较大，所有数据全部放在内存中排序，sql的整体执行效率也不高，因为排序这个操作，本身就是比较消耗性能的。

试想，如果基于索引a获取到所有a=1的数据，按照字段b，天然就是有序的，那么就不用执行排序操作，直接取出来的数据，就是符合结果的数据集，那么sql的执行效率就会大幅度增长。

其实要实现整个sql执行过程中，避免排序操作也不难，只需要创建一个a和b的联合索引即可。

alter table t1 add index a_b (a,b);

添加a和b的联合索引后，sql执行流程就变成了：

1.从索引树(a,b)中找到第一个满足a=1的主键id，也就是id=1。

2.回表到主键索引树，取出整行数据，并从中取出a，b，c，直接作为结果集的一部分返回。

3.从索引树(a,b)上取出下一个满足a=1的主键id。

4.重复步骤2和3，直到找到第二个满足a=1的主键id,并回表获取字段a，b，c。

此时我们可以通过查看sql的执行计划，来判断sql的执行过程中是否执行了排序操作。

explain select a,b from t1 where a = 1 order by b lmit 2;

通过查看执行计划，我们发现extra中已经没有了using filesort了，也就是没有执行排序操作了。

其实还可以通过覆盖索引，对该sql进一步优化，通过在索引中覆盖字段c，来避免回表的操作。

alter table t1 add index a_b_c (a,b,c);

添加索引a_b_c后，sql的执行过程如下：

1.从索引树(a,b,c)中找到第一个满足a=1的索引，从中取出a，b，c。直接作为结果集的一部分直接返回。

2.从索引(a,b,c)中取出下一个，满足a=1的记录作为结果集的一部分。

3.重复执行步骤2，直到查到第二个a=1或者不满足a=1的记录。

此时通过查看执行sql的的还行计划可以发现 extra中只有 Using index。

explain select a,b from t1 where a = 1 order by b lmit 2;

总结

通过对该sql的多次优化，sql的最终执行效率和没有排序的普通sql的查询效率基本是一样的。之所以可以避免orderby的排序操作，就是利用了索引天然有序的特点。

但是我们都知道，索引可以加快查询的效率，但是索引的维护成本比较大，对数据表中数据的新增和修改都会涉及索引的变动，所以索引也不是越多越好，有时候，并不能因为一些不常用的查询和排序，而增加了过多的索引，得不偿失。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。