滴滴一面：order by 调优10倍，思路是啥？

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滴滴一面：order by 调优10倍，思路是啥？

2023-02-10 11:52:33 来源：博客园

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背景说明：

Mysql调优，是大家日常常见的调优工作。

所以，Mysql调优是一个非常、非常核心的面试知识点。

在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，其相关面试题是一个非常、非常高频的交流话题。

近段时间，有小伙伴面试滴滴，说遇到一个order by 调优的面试题：

order by 线上的查询速度太慢，需要优化10倍以上，说说你的思路？

社群中，还遇到过大概的变种：

形式1：order by 是怎么实现排序的？
形式2：order by 是怎么实现优化的？
形式3：后面的变种，应该有很多变种........，会收入《尼恩Java面试宝典》。

这里尼恩给大家order by 调优，做一下系统化、体系化的梳理，使得大家可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。

也一并把这个题目以及参考答案，收入咱们的《尼恩Java面试宝典》V44版本，供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高架构、设计、开发水平。

注：本文以 PDF 持续更新，最新尼恩架构笔记、面试题的PDF文件，请从这里获取：码云

回答这个order by的优化之前，首先要给面试官介绍一下order by的底层原理。

首先、什么是Order by 工作原理？

假设，有一个用户表为例，表结构如下：

create table `user` (  `id` int(11) not null auto_increment COMMENT "id",  `city` varchar(16) not null COMMENT "城市",  `name` varchar(16) not null COMMENT "姓名",  `age` int(11) not null COMMENT "年龄",  `sex` int(1) default 1 COMMENT "性别",  primary key (`id`),  key `city` (`city`)) engine = InnoDB comment "用户表";

表数据示例如下：

现在假定有个需求：查询前 5 个来自北京的用户姓名、年龄、城市，并且按照年龄升序排序。

那么相应的 SQL 如下：

select name, age, city from user where city = "北京" order by age limit 5;

这条 SQL 语句逻辑简单清晰，要点有3个：

city = "北京" ：有where 查询条件
order by age ：根据 age 排序，默认是asc
limit 5 ：取得 top5

那么 mysql 底层是如何执行的呢？

首先，给大家介绍一下宏观的思路。

Order by 执行的两步

总体来说，Order by 执行流程，分为两步，具体如下：

第1步：索引的查找

根据where 后面的字段，进行二级索引的查找，找到后再回表聚集索引，拿到需要的字段

第2步：原始数据的排序

原始数据的数据，并不是按照 order by 有序的。

所以，需要按照 order by 字段，进行排序。

接下来，排序的地点在哪里呢？

优先选择内存。因为内存的性能高。
如果原始的数据实在规模太大，就借助磁盘进行排序。

用于排序的内存，称为 sort_buffer。其实 MySQL 会给每个线程分配一块内存用于排序的 sort_buffer。

了解了整个步骤后，开始来看看执行计划。

然后再看怎么优化。

Explain查看执行计划

我们先用Explain关键字查看一下执行计划。

那么相应的 SQL 如下：

select name, age, city from user where city = "北京" order by age limit 5;

可以看到：

key 字段表示使用到 city 索引，
Extra 字段中的Using index condition表示用到了索引条件,
Using filesort表示用到了文件排序。

用到文件排序，说明第一次查出来的原始数据，在内存放不下，需要借助磁盘空间进行排序，

磁盘IO的性能比较低的，所以，需要进行调优。

再调优之前，首先图解一下order

图解一下Order by 执行的两步

第1步：索引的查找

根据where 后面的字段，进行二级索引的查找，找到后再回表聚集索引，拿到需要的字段

回顾 SQL 如下：

select name, age, city from user where city = "北京" order by age limit 5;

首先从二级索引city 索引树的查找 city = "北京" 的索引叶子。

在 city 索引树中是非聚簇索引树，叶子节点存储的是主键 ID。city 索引树如下：

聚簇索引树的叶子节点则存放的是每行数据，如下图：

查询语句的执行流程就是先通过 city 索引树，找到对应的主键 ID，然后再搜索主键索引树，找到对应的行数据。

这些数据是原始数据，放在内存 sort_buffer 中。

第2步：原始数据的排序

原始数据的数据，并不是按照 order by 有序的。所以，需要按照 order by 字段，进行排序。

加上order by排序之后，整体的执行流程就是：

Order by 执行完整流程，如下：

当前线程首先初始化 sort_buffer 块，
然后从 city 索引树从查询一条满足city="北京"的主键 ID, 比如图中的id=2,
接着在聚簇索引树中查询id=2的一行数据，将name、age、city三个字段的值，存到sort_buffer，
继续重复前两个步骤，直到 city 索引树中找不到city="北京"的主键 ID。
最后在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序，取前 5 行返回给客户端。

全字段排序就是将查询所需的字段，如name、age、city三个字段数据全部存到 sort_buffer 中。

3个核心概念

接下来开始给面试官介绍如何调优。

不过不急，调优涉及到3个核心概念

全字段排序
外部排序
rowid 排序

全字段排序

sort_buffer是 MySQL 为每个任务线程维护的一块内存区域，用于进行排序。

sort_buffer的大小可以通过 sort_buffer_size来设置。

那这种处理方式会存在一个问题, sort_buffer 是一块固定大小的内存，如果数据量太大，sort_buffer 放不下怎么办呢？

sort_buffer_size是一个用于控制sort_buffer内存大小的参数。

外部排序

如果要排序的数据小于 sort_buffer_size，那在 sort_buffer 内存中就可以完成排序，如果要排序的数据大于 sort_buffer_size，则需要外部排序，借助磁盘文件来进行排序。

通过执行一下命令，可以查看 SQL 语句执行中是否采用了磁盘文件辅助排序。

set optimizer_trace = "enabled=on";select name,age,city from user where city = "北京" order by age limit 5;select * from information_schema.optimizer_trace;

可以从number_of_tmp_files中看出，是否使用了临时文件。

{    "join_execution": {      "select#": 1,      "steps": [        {          "filesort_information": [            {              "direction": "asc",              "table": "`user`",              "field": "age"            }          ],          "filesort_priority_queue_optimization": {            "limit": 5,            "rows_estimate": 992,            "row_size": 112,            "memory_available": 262144,            "chosen": true          },          "filesort_execution": [          ],          "filesort_summary": {            "rows": 3,            "examined_rows": 28,            "number_of_tmp_files": 0,            "sort_buffer_size": 720,            "sort_mode": ""          }        }      ]    }}

number_of_tmp_files 表示使用来排序的磁盘临时文件数。如果 number_of_tmp_files>0，则表示使用了磁盘文件来进行排序。

使用了磁盘临时文件后，当 sort_buffer 内存不足时，先进行排序，将排序后的数据存放到一个小磁盘文件中，清空 sort_buffer。

然后继续存放数据到 sort_buffer，重复以上步骤。最后将多个磁盘小文件合并成一个有序的大文件。

Tips: 磁盘小文件合并排序，使用的是归并排序算法

这样依然会存在问题，数据存放到临时磁盘小文件，然后还需要归并排序为大文件，再读入到内存中，返回结果集，整体排序效率低下。

rowid 排序

要解决上述问题，可以将只需要用于排序的字段和主键 ID 放入 sort_buffer 中，也就是 rowid 排序，这样就可以在 sort_buffer 中完成排序。

max_length_for_sort_data是一个用于表示 Mysql 用于排序行数据长度的一个参数，如果单行数据的长度超过了这个值，那么可能会导致采用临时文件排序，mysql 会换用 rowid 排序。

可以通过命令看下这个参数取值。

show variables like "max_length_for_sort_data";

max_length_for_sort_data默认值是 1024。本文中name,age,city 长度=64+4+64=132<1024, 所以走的是全字段排序。

我们执行以下命令，改下参数值，再重新执行 SQL。

set max_length_for_sort_data = 32;select name,age,city from user where city = "北京" order by age limit 5;

使用 rowid 排序的后，执行示意图如下：

对比全字段排序，rowid 排序最后需要根据主键 ID 获取对应字段数据即多了回表查询。

当需要查询的数据在索引树中不存在的时候，需要再次到聚集索引中去获取，这个过程叫做回表

我们通过执行以下命令，可以看到是否使用了 rowid 排序的：

set optimizer_trace = "enabled=on";select name,age,city from user where city = "北京" order by age limit 5;select * from information_schema.optimizer_trace;

{  "join_execution": {    "select#": 1,    "steps": [      {        "filesort_information": [          {            "direction": "asc",            "table": "`user`",            "field": "age"          }        ],        "filesort_priority_queue_optimization": {          "limit": 5,          "rows_estimate": 992,          "row_size": 8,          "memory_available": 262144,          "chosen": true        },        "filesort_execution": [],        "filesort_summary": {          "rows": 3,          "examined_rows": 28,          "number_of_tmp_files": 0,          "sort_buffer_size": 96,          "sort_mode": ""        }      }    ]  }}

sort_mode表示排序模式为 rowid 排序。

order by 的优化思路

重点来了

如何调优呢？两大措施：

联合索引优化
如果数据本身是有序的，那就不需要排序，而索引数据本身是有序的，所以，我们可以通过建立联合索引，跳过排序步骤。
参数优化
可以通过调整max_length_for_sort_data等参数优化排序算法；

联合索引

基于查询条件和排序条件，给表加个联合索引idx_city_age。然后再查看执行计划：

alter table user add  index idx_city_age(city,age);explain select name,age,city from user where city = "北京" order by age limit 5;

从执行计划Extra字段中可以发现没有再使用Using filesort排序，keys使用了idx_city_age索引。

idx_city_age联合索引示意图，如下：

整个 SQL 执行流程图如下所示：

任务线程从idx_city_age索引树中可以有序的获取满足条件的主键 ID, 然后根据主键 ID 查询对应字段数据，不需要在 sort_buffer 中排序了。

从示意图看来，还是有一次回表操作，那可以通过覆盖索引来解决，给city，name，age组成一个联合索引，省去回表操作。

覆盖索引是 select 的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。

参数优化

通过调整参数，也可以优化order by的执行。

调整 sort_buffer_size 参数的值。如果 sort_buffer 值太小而数据量大的话，MySQL 会采用磁盘临时文件辅助排序。MySQL 服务器配置高的情况下，可以将参数调大些。
调整 max_length_for_sort_data 的值，值太小的话 MySQL 会采用 rowid 排序，会多一次回表操作导致查询性能降低。同样可以适当调大些。

滴滴一面：order by 调优10倍，思路是啥？

背景说明：

首先、什么是Order by 工作原理？

Order by 执行的两步

Explain查看执行计划

图解一下Order by 执行的两步

3个核心概念

全字段排序

外部排序

rowid 排序

order by 的优化思路

联合索引

参数优化

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