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聊聊order by rand()

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总结写在前面：

1. 不建议直接使用order by rand(),原因是执行代价比较大

2. 介绍了内存临时表，对于内存临时表，由于回表不需要访问磁盘，所以往往是用rowid排序，可以减少参与排序字段

3. 介绍了磁盘临时表，当临时表大小超过了 tmp_table_size的时候，就会使用磁盘存储。

4. 介绍了优先队列排序算法，该算法内使用了最大堆的思想，当排序时需要维护的堆的大小比sort_buffer_size小的时候（维护的堆大小往往跟需要取出的行数和排序字段相关），会使用该算法，否则会使用归并排序算法，借助临时文件排序。

现有一个需求：从一个单词表中随机选出三个单词。

先创建一张单词表，并且插入10000条数据 

mysql> CREATE TABLE `words` (

  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `word` varchar(64) DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB;

delimiter ;;

create procedure idata()

begin

  declare i int;

  set i=0;

  while i<10000 do

    insert into words(word) values(concat(char(97+(i div 1000)), char(97+(i % 1000 div 100)), char(97+(i % 100 div 10)), char(97+(i % 10))));

    set i=i+1;

  end while;

end;;

delimiter ;

call idata();

接下来，我们一起探讨下要随机选择 3 个单词，有什么方法实现，存在什么问题以及如何改进。

内存临时表

首先，我们用 order by rand() 来实现这个逻辑。 

mysql> select word from words order by rand() limit 3;

意思很直白，随机排序取前 3 个。这个 SQL 语句写法很简单，但执行流程却有点复杂的。

用 explain 命令来看看这个语句的执行情况。

Extra 字段显示 Using temporary，表示的是需要使用临时表；Using filesort，表示的是需要执行排序操作。

意思就是，需要临时表，并且需要在临时表上排序。

那么对于临时内存表的排序来说，它会选择哪一种算法呢？

在 orderby工作机制 里说过对于 InnoDB 表 来说，执行全字段排序会减少磁盘访问，因此会被优先选择。

这里强调“InnoDB 表”，但对于内存表，回表过程只是简单地根据数据行的位置，直接访问内存得到数据，根本不会导致多访问磁盘。

优化器没有了这一层顾虑，那么它会优先考虑的，就是用于排序的行越小越好了，所以，MySQL 这时就会选择 rowid 排序。

接着看看语句的执行流程，尝试分析一下语句的扫描行数：

1. 创建一个临时表。这个临时表使用的是 memory 引擎，表里有两个字段，第一个字段是 double 类型，为了后面描述方便，记为字段 R，第二个字段是 varchar(64) 类型，记为字段 W。并且，这个表没有建索引。

2. 从 words 表中，按主键顺序取出所有的 word 值。对于每一个 word 值，调用 rand() 函数生成一个大于 0 小于 1 的随机小数，并把这个随机小数和 word 分别存入临时表的 R 和 W 字段中，到此，扫描行数是 10000。

3. 现在临时表有 10000 行数据了，接下来要在这个没有索引的内存临时表上，按照字段 R 排序。

4. 初始化 sort_buffer。sort_buffer 中有两个字段，一个是 double 类型，另一个是整型。

5. 从内存临时表中一行一行地取出 R 值和位置信息（后面会解释这里为什么是“位置信息”），分别存入 sort_buffer 中的两个字段里。这个过程要对内存临时表做全表扫描，此时扫描行数增加 10000，变成了 20000。

6. 在 sort_buffer 中根据 R 的值进行排序。注意，这个过程没有涉及到表操作，所以不会增加扫描行数。

7. 排序完成后，取出前三个结果的位置信息，依次到内存临时表中取出 word 值，返回给客户端。这个过程中，访问了表的三行数据，总扫描行数变成了 20003。

通过慢查询日志（slow log）可以验证我们分析得到的扫描行数是否正确。 

# Query_time: 0.900376  Lock_time: 0.000347 Rows_sent: 3 Rows_examined: 20003

SET timestamp=1541402277;

select word from words order by rand() limit 3;

其中，Rows_examined：20003 就表示这个语句执行过程中扫描了 20003 行，也就验证了我们分析得出的结论。

下面解释下“位置信息”。

先提个问题 : MySQL 的表是用什么方法来定位“一行数据”的? 主键？如果把主键删了呢？

简单解答如下：

如果创建的表没有主键，或者把一个表的主键删掉了，那么 InnoDB 会自己生成一个长度为 6 字节的 rowid 来作为主键。

这也是排序模式里面，rowid 名字的来历。实际上它表示的是：每个引擎用来唯一标识数据行的信息。

  • 对于有主键的 InnoDB 表来说，这个 rowid 就是主键 ID；
  • 对于没有主键的 InnoDB 表来说，这个 rowid 就是由系统生成的；
  • MEMORY 引擎不是索引组织表。在这个例子里面，你可以认为它就是一个数组。因此，这个 rowid 其实就是数组的下标。

即 有主键，位置信息就是主键;没主键，位置信息就是rowid 。

磁盘临时表

不是所有的临时表都是内存表。tmp_table_size 这个配置限制了内存临时表的大小，默认值是 16M。

如果临时表大小超过了 tmp_table_size，那么内存临时表就会转成磁盘临时表。

磁盘临时表使用的引擎默认是 InnoDB，是由参数 internal_tmp_disk_storage_engine 控制的。

当使用磁盘临时表的时候，对应的就是一个没有显式索引的 InnoDB 表的排序过程。

为了复现这个过程，把 tmp_table_size 设置成 1024，把 sort_buffer_size 设置成 32768, 把 max_length_for_sort_data 设置成 16。 

set tmp_table_size=1024;

set sort_buffer_size=32768;

set max_length_for_sort_data=16;

/* 打开 optimizer_trace，只对本线程有效 */

SET optimizer_trace='enabled=on'; 

/* 执行语句 */

select word from words order by rand() limit 3;

/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */

SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G

然后，我们来看一下这次 OPTIMIZER_TRACE 的结果。

sort_mode 里面显示的是 rowid 排序，这个是符合预期的，因为将 max_length_for_sort_data 设置成 16，小于 word 字段的长度定义，参与排序的是随机值 R 字段和 rowid 字段组成的行。

但是number_of_tmp_files 的值居然是 0，难道不需要用临时文件吗？R 字段存放的随机值就 8 个字节，rowid 是 6 个字节（至于为什么是 6 字节，就留给你课后思考吧），数据总行数是 10000，这样算出来就有 140000 字节，超过了 sort_buffer_size 定义的 32768 字节了。感觉不太对。

但实际上这个 SQL 语句的排序确实没有用到临时文件，采用是 MySQL 5.6 版本引入的一个新的排序算法，即： 优先队列排序算法 。接下来，我们就看看为什么没有使用临时文件的算法，也就是归并排序算法，而是采用了优先队列排序算法。

我们现在的 SQL 语句，其实只需要取 R 值最小的 3 个 rowid。使用归并排序算法的话，虽然最终也能得到前 3 个值，但其实已经将 10000 行数据都排好序了。浪费了非常多的计算量。

而优先队列算法，就可以精确地只得到三个最小值，执行流程如下：

1. 对于这 10000 个准备排序的 (R,rowid)，先取前三行，构造成一个堆；（对数据结构印象模糊的同学，可以先设想成这是一个由三个元素组成的数组）

2. 取下一个行 (R’,rowid’)，跟当前堆里面最大的 R 比较，如果 R’小于 R，把这个 (R,rowid) 从堆中去掉，换成 (R’,rowid’)；

3. 重复第 2 步，直到第 10000 个 (R’,rowid’) 完成比较。

整个排序过程中，为了最快地拿到当前堆的最大值，总是保持最大值在堆顶，因此这是一个最大堆【这也保证了新加入的(R’,rowid’)会跟堆里另外两个排序,最终选出最小的三个】。

OPTIMIZER_TRACE 结果中，filesort_priority_queue_optimization 这个部分的 chosen=true，就表示使用了优先队列排序算法，这个过程不需要临时文件，因此对应的 number_of_tmp_files 是 0。

这个流程结束后，我们构造的堆里面，就是这个 10000 行里面 R 值最小的三行。然后，依次把它们的 rowid 取出来，去临时表里面拿到 word 字段。

我们再看一下 orderby工作机制 文章的 SQL 查询语句： 

select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000  ;

这里也用到了 limit，为什么没用优先队列排序算法呢？

原因是，这条 SQL 语句是 limit 1000，如果使用优先队列算法的话，需要维护的堆的大小就是 1000 行的 (name,rowid)，超过了设置的 sort_buffer_size 大小，所以只能使用归并排序算法。

可以看到，不论是使用哪种类型的临时表，order by rand() 这种写法都会让计算过程非常复杂，需要大量的扫描行数，因此排序过程的资源消耗也会很大。

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