数据库内核月报 － 2020 / 03

背景：

order by/group by作为mysql一个高频使用的语法，日常运维中经常遇到慢sql，内存使用不符合预期，临时文件的问题很多都和它们相关，本文通过介绍mysql 排序的具体实现，希望对排序可能引起这些问题的原因进行说明，为解决它们提供理论依据。同时也希望对功能有改进需求的同学提供帮助。以下基于mysql 5.7代码。order by/group by 在mysql内部主要分为两个思路：

其中通过索引排序主要就是在sql的处理过程中正确的判断是否有合适的索引可用

索引优化排序

在优化阶段对排序的处理主要有：

// Test if we can use an index instead of sorting
test_skip_sort();
-->test_if_skip_sort_order

主要的逻辑：

遍历所有的sort field把它的part_of_sortkey map和这张表可用的keys的map做交集，获取所有可用的排序索引，这个交集保存在usable_keys中; 通过选择的表的quick访问方法（ref, range, index_merge …) 获取ref_key; 判断当前表选择的最优访问方式是否就在能用于排序的usable_keys中，如果是保留原有的方法，否则修改表的访问方式到可用的usable_keys中, 包括选择扫描索引的方式；

如果没有合适的索引可用，mysql选择对查询需要的数据进行排序，这个主要由filesort来实现。

filesort主要流程

首先准备filesort的sort fields, 这里面很重要的结构是st_sort_field

struct st_sort_field {
  Field *field;                         /* Field to sort */
  Item  *item;                          /* Item if not sorting fields */
  uint   length;                        /* Length of sort field */
  uint   suffix_length;                 /* Length suffix (0-4) */
  Item_result result_type;              /* Type of item */
  enum_field_types field_type;          /* Field type of the field or item */
  bool reverse;                         /* if descending sort */
  bool need_strxnfrm;                   /* If we have to use strxnfrm() */
};

比如 select * from t order by c1,c2,c3 将生成3个st_sort_field的数组紧接着需要初始化排序需要的参数结构体:

class Sort_param {
public:
  uint rec_length;            // Length of sorted records.
  uint sort_length;           // Length of sorted columns.
  uint ref_length;            // Length of record ref.
  uint addon_length;          // Length of added packed fields.
  uint res_length;            // Length of records in final sorted file/buffer.
  Addon_fields *addon_fields; ///< Descriptors for addon fields.
  bool using_pq;

这里只对几个比较关键的成员进行介绍，其中前面几个xxx_length决定了一个sort key的长度，addon_length和addon_fields是对排序的一个优化，去除一次扫表，using_pq是另一个优化，表示排序是否可以用优先级队列来完成，后面都会进行详细介绍。然后判断是可以用优先级队列处理排序, 同时初始化优先级队列。这些准备完成后，就生成排序用的key。最后根据找到所有key的数量决定用什么样的方式进行排序，如果是用优先级队列，在生成key的时候就完成了排序，如果需要排序的key比较少，这个判断依据就是key填满了多少chunk(sort_buffer), 这个buffer的大小由sort_buffer_size配置。如果只有一个chunk, 就对它进行排序就可以了，不然就需要对这些chunk进行归并排序，归并排序采用的7路归并，直到最终小于等于15个chunk, 进行最后一轮排序获得有序的ref pointers,通过这些pointers读取结果。流程图如下：

filesort流程

排序key的生成

读取每个符合条件的record, 然后调用排序参数的make_sortkey生成一个record的排序key。基本的逻辑就是调用每个排序field的make_sort_key方法，如果是其他item同样调用对应的生成sort_key的方法，然后把它们拼接在一起作为一个record的排序key. 而每个排序field需要多长的数据，通过初始化排序参数阶段调用sortlength计算得出，如果排序的类型是表的field, 通过sort_length接口获取单个列的排序长度，同时加上该列是否允许为NULL的一个字节，这儿的长度还受参数max_sort_length控制。 在拼接单个record的排序key时，遍历每个排序field, 如果这个field为NULL值，则填充全0，如果是反向排序，填充全1，对非NULL值的正常数据，如果是反向排序，还要对生成的排序数据每个字节取反, 整个key在sort_buffer中存储像定长的堆表，而生成的key可以通过memcmp进行比较。

create table t(id int primary key, c1 int, c2 varchar(10);
select * from t order by c1,c2;

key的收集 每个sortkey末尾的ref id分两种情况：

当收集满一个sort_buffer后，对它进行排序然后转储到临时文件。

优先级队列排序

为了优化带有limit n的order by查询语句：

SELECT ... FROM t ORDER BY a1,...,an LIMIT max_rows;

引入优先级队列排序算法，它通过在收集key的过程中维护一个优先级队列，将符合条件的n个key保留在这个队列中mysql排序，key收集结束也就完成了排序。 首先需要评估用优先级队列和merge-sort的代价，从而选择最优的算法，merge-sort代价的估算模拟merge过程，优先级队列的代价主要包括队列维护代价加上扫表读取数据的代价。 如果选择了优先级队列排序，初始化优先级队列的buffer, 这儿需要多少内存通过limit的数量和每个key的长度计算出来了，初始化的主要工作就是生成key在buffer中offset的数组。然后把这个数组传给优先级队列进行排序，需要指定比较的函数和比较数据的长度：

Bounded_queue
    pq((Malloc_allocator
        (key_memory_Filesort_info_record_pointers)));

当初始化完成后，就可以在收集key的过程中把找到的record通过优先级队列的push接口放入，如果不满足优先级就淘汰，直到扫描结束，满足limit的n条记录保留在队列中：

void push(Element_type element)
  {
    if (m_queue.size() == m_queue.capacity())
    {
      const Key_type &pq_top= m_queue.top();
      m_sort_param->make_sortkey(pq_top, element);
      m_queue.update_top();
    } else {
      m_sort_param->make_sortkey(m_sort_keys[m_queue.size()], element);
      m_queue.push(m_sort_keys[m_queue.size()]);
    }
  }

这里生成排序key的逻辑和前面说明的一样。

多路归并排序

如果不能用优先级队列，就要进行merge-sort, 当key比较少，全部在sort_buffer中时，首先需要对sort_buffer排序，然后把每个sort_key末尾的ref pointer拷贝到结果集的buffer中，通过这些ref pointer返回最后的结果。 如果生成的key存储到了多个chunk中，则需要进行merge, 这儿分两步，第一步是进行7路归并排序，把chunk数减少到

（编辑：通辽站长网）

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