书接上回

上次发了几张图，给了几个MySQL Explain的场景，链接在这儿：你是不是MySQL老司机？来看看这些explain结果你能解释吗？MySQL 夺命6连问

我们依次来分析下这6个问题。

在分析之前，我们先来了解一下MySQL中的排序。
MySQL 排序主要有以下几种方式：

1. 文件排序（Filesort）
2. 索引排序(Index Order)

文件排序(Filesort)

文件排序还是比较有歧义的。字面意思就是使用文件排序，但是实际又不是只使用文件，根据具体情况而定，也就是文件排序不一定涉及磁盘文件的读写。

在使用文件排序算法时，MySQL会先尝试是不是可以在排序缓冲区（Sort Buffer）中排序，如果内存放不下要排序的数据集，MySQL才会选择使用磁盘临时文件。

这里有两个关键点需要注意：

1. 先尝试排序缓冲区（Sort Buffer）排序，缓冲区大小不够才使用文件
2. 使用文件是使用临时文件

我们只是MySQL有一个配置是Sort_buffer_size，用来配置一个连接的排序缓冲区，MySQL在排序时使用这个缓冲区。

另外一点就是临时文件，我们要知道临时文件不一定涉及文件读写，因为临时文件可能是在内存中也可能是在硬盘上。这个需要你根据实际情况来决定使用硬盘还是内存。如果使用基于内存的临时文件系统，那么在Linux临时文件系统中，向临时文件写数据会先写入内存，如果内存空间不足那么才会将内存中的数据交换到磁盘。
看看kernel.org对临时文件系统的解释：

如果你使用硬盘的文件系统，比如：xfs,ext4等速度虽然不如tmpfs，但是更稳定。

怎么查询MySQL 临时文件配置

show variables like 'tmpdir'

COPY

我们看到值是/tmp，然后在使用df -h /tmp来查看是什么文件系统:

总结思考

以上两点让我们可以做一些优化：

1. 如果涉及排序，可以把sort_buffer_size设置大点
2. 如果使用Tmpfs就把MySQL物理内存配置的大点
3. 如果使用xfs/ext4就用高速SSD硬盘

文件排序流程

当然，以下是结构化的过程描述：

1. MySQL根据Where条件匹配行

2. 然后在Sort Buffer中存一下排序所需要的列值（排序键值，行指针，以及查询所需的列）

3. Sort Buffer满的时候使用快速排序算法进行排序，然后将排序好的数据写入临时文件中，同时还得记录一下这个文件，一般是记录文件描述符，就是一个int值（在Linux系统中）

4. 对上面的步骤循环，直到所有扫描完所有Where条件匹配到的行

5. 到这儿的时候，MySQL可能已经得到了非常多的临时文件（MySQL中交Chunk）

6. 然后使用归并排序并和到一个结果文件

7. 然后读取这个文件返回结果集

那么在使用Filesort进行排序是，MySQL使用快速排序对Sort buffer中的数据进行排序，然后使用归并排序对临时文件进行排序。
快排：

归并排：

索引排序(Index Order)

索引排序就比较简单了，就是如果查询可以使用索引，那么MySQL就使用扫描索引进行排序。如果是正序Explain的Extra列会显示空，如果是倒叙那么Explain就显示backword index scan。

索引的组织结构就是B+树，天然有序。

Backward index scan是MySQL 8.0提供的优化特性。

几个例子

我们有一张trade_user表，表结构数据行数如下：

1. 表结构

   

2. 数据行

使用文件排序

我们现在来使用name字段进行排序，

explain select * from trade_user order by name asc limit 10;

COPY

Type列为ALL，Extra列为Using filesort。
这表示对trade_order表进行全表扫描，排序使用文件排序算法。
explain结果如下：

使用索引排序

现在我们修改一下表结构，对name字段增加索引：

alter table trade_user add index idx_name (name);
show indexes from trade_user;

COPY

我们可以看到idx_name索引是visible的，这是MySQL 8.0的新特性，索引是否对优化器可见。

我们来执行刚才的SQL:

explain select * from trade_user order by name asc limit 10;

COPY

这次我们执行会看到: Type列为Index, Extra列为NULL。

这个就是使用了索引进行排序。

现在我们修改一下SQL，把asc修改为desc。

explain select * from trade_user order by name desc limit 10;

COPY

我们看到输出和刚才的差别是：Extra列显示Backward index scan，这就是使用了MySQL 8.0的反向索引扫描

文件排序和索引排序的差别

文件排序

我们先把idx_name设置为不可见来分析下执行过程:

alter table trade_user alter index idx_name invisible;

-- 这里我们添加一个analyze
explain analyze select * from trade_user order by name desc limit 10;

COPY

输出如下：

我们可以在输出中看到：

Table scan on trade_user  (cost=52799 rows=521335) (actual time=0.0305..236 rows=524991 loops=1)

COPY

这个SQL需要进行全表扫描，开销很大，数据行越多，开销越大。

索引排序

我们先把idx_name设置为可见来分析下执行过程:

alter table trade_user alter index idx_name visible;

-- 这里我们添加一个analyze
explain analyze select * from trade_user order by name desc limit 10;

COPY

输出如下：

我们可以在输出中看到：

Index scan on trade_user using idx_name (reverse)  (cost=0.0128 rows=10) (actual time=1.76..1.79 rows=10 loops=1)

COPY

索引排序的开销就很小。

analyze怎么看

倒序看，我们看下我们刚才的两个输出怎么看:

-- 文件排序
3 -> Limit: 10 row(s)  (cost=52799 rows=10) (actual time=281..281 rows=10 loops=1)
2    -> Sort row IDs: trade_user.`name` DESC, limit input to 10 row(s) per chunk  (cost=52799 rows=521335) (actual time=281..281 rows=10 loops=1)
1        -> Table scan on trade_user  (cost=52799 rows=521335) (actual time=0.0382..221 rows=524991 loops=1)

-- 索引排序

1 -> Limit: 10 row(s)  (cost=0.0128 rows=10) (actual time=1.76..1.79 rows=10 loops=1)
2    -> Index scan on trade_user using idx_name (reverse)  (cost=0.0128 rows=10) (actual time=1.76..1