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37 | 什么时候会使用内部临时表？

2019-02-06 林晓斌（加微信：642945106 发送“赠送”领取赠送精品课程 发数字“2”获取众筹列表。）
MySQL实战45讲
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讲述：林晓斌（加微信：642945106 发送“赠送”领取赠送精品课程 发数字“2”获取众筹列表。）

时长13:51大小12.70M

今天是大年初二，在开始我们今天的学习之前，我要先和你道一声春节快乐！

在第 16和第 34篇文章中，我分别和你介绍了 sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助 SQL 语句的执行的。其中，我们在排序的时候用到了 sort buffer，在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。

然后，你可能会有这样的疑问，MySQL 什么时候会使用内部临时表呢？

今天这篇文章，我就先给你举两个需要用到内部临时表的例子，来看看内部临时表是怎么工作的。然后，我们再来分析，什么情况下会使用内部临时表。

union 执行流程

为了便于量化分析，我用下面的表 t1 来举例。

create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
  declare i int;
 
  set i=1;
  while(i<=1000)do
    insert into t1 values(i, i, i);
    set i=i+1;
  end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
复制代码

然后，我们执行下面这条语句：

(select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc limit 2);
复制代码

这条语句用到了 union，它的语义是，取这两个子查询结果的并集。并集的意思就是这两个集合加起来，重复的行只保留一行。

下图是这个语句的 explain 结果。

图 1 union 语句 explain 结果

可以看到：

  • 第二行的 key=PRIMARY，说明第二个子句用到了索引 id。
  • 第三行的 Extra 字段，表示在对子查询的结果集做 union 的时候，使用了临时表 (Using temporary)。

这个语句的执行流程是这样的：

  1. 创建一个内存临时表，这个临时表只有一个整型字段 f，并且 f 是主键字段。

  2. 执行第一个子查询，得到 1000 这个值，并存入临时表中。

  3. 执行第二个子查询：

    • 拿到第一行 id=1000，试图插入临时表中。但由于 1000 这个值已经存在于临时表了，违反了唯一性约束，所以插入失败，然后继续执行；
    • 取到第二行 id=999，插入临时表成功。

  4. 从临时表中按行取出数据，返回结果，并删除临时表，结果中包含两行数据分别是 1000 和 999。

这个过程的流程图如下所示：

图 2 union 执行流程

可以看到，这里的内存临时表起到了暂存数据的作用，而且计算过程还用上了临时表主键 id 的唯一性约束，实现了 union 的语义。

顺便提一下，如果把上面这个语句中的 union 改成 union all 的话，就没有了“去重”的语义。这样执行的时候，就依次执行子查询，得到的结果直接作为结果集的一部分，发给客户端。因此也就不需要临时表了。

图 3 union all 的 explain 结果

可以看到，第二行的 Extra 字段显示的是 Using index，表示只使用了覆盖索引，没有用临时表了。

group by 执行流程

另外一个常见的使用临时表的例子是 group by，我们来看一下这个语句：

select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;
复制代码

这个语句的逻辑是把表 t1 里的数据，按照 id%10 进行分组统计，并按照 m 的结果排序后输出。它的 explain 结果如下：

图 4 group by 的 explain 结果

在 Extra 字段里面，我们可以看到三个信息：

  • Using index，表示这个语句使用了覆盖索引，选择了索引 a，不需要回表；
  • Using temporary，表示使用了临时表；
  • Using filesort，表示需要排序。

这个语句的执行流程是这样的：

  1. 创建内存临时表，表里有两个字段 m 和 c，主键是 m；

  2. 扫描表 t1 的索引 a，依次取出叶子节点上的 id 值，计算 id%10 的结果，记为 x；

    • 如果临时表中没有主键为 x 的行，就插入一个记录 (x,1);
    • 如果表中有主键为 x 的行，就将 x 这一行的 c 值加 1；

  3. 遍历完成后，再根据字段 m 做排序，得到结果集返回给客户端。

这个流程的执行图如下：

图 5 group by 执行流程

图中最后一步，对内存临时表的排序，在第 17 篇文章中已经有过介绍，我把图贴过来，方便你回顾。

图 6 内存临时表排序流程

其中，临时表的排序过程就是图 6 中虚线框内的过程。

接下来，我们再看一下这条语句的执行结果：

图 7 group by 执行结果

如果你的需求并不需要对结果进行排序，那你可以在 SQL 语句末尾增加 order by null，也就是改成：

select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null;
复制代码

这样就跳过了最后排序的阶段，直接从临时表中取数据返回。返回的结果如图 8 所示。

图 8 group + order by null 的结果（内存临时表）

由于表 t1 中的 id 值是从 1 开始的，因此返回的结果集中第一行是 id=1；扫描到 id=10 的时候才插入 m=0 这一行，因此结果集里最后一行才是 m=0。

这个例子里由于临时表只有 10 行，内存可以放得下，因此全程只使用了内存临时表。但是，内存临时表的大小是有限制的，参数 tmp_table_size 就是控制这个内存大小的，默认是 16M。

如果我执行下面这个语句序列：

set tmp_table_size=1024;
select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10;
复制代码

把内存临时表的大小限制为最大 1024 字节，并把语句改成 id % 100，这样返回结果里有 100 行数据。但是，这时的内存临时表大小不够存下这 100 行数据，也就是说，执行过程中会发现内存临时表大小到达了上限（1024 字节）。

那么，这时候就会把内存临时表转成磁盘临时表，磁盘临时表默认使用的引擎是 InnoDB。 这时，返回的结果如图 9 所示。

图 9 group + order by null 的结果（磁盘临时表）

如果这个表 t1 的数据量很大，很可能这个查询需要的磁盘临时表就会占用大量的磁盘空间。

group by 优化方法 -- 索引

可以看到，不论是使用内存临时表还是磁盘临时表，group by 逻辑都需要构造一个带唯一索引的表，执行代价都是比较高的。如果表的数据量比较大，上面这个 group by 语句执行起来就会很慢，我们有什么优化的方法呢？

要解决 group by 语句的优化问题，你可以先想一下这个问题：执行 group by 语句为什么需要临时表？

group by 的语义逻辑，是统计不同的值出现的个数。但是，由于每一行的 id%100 的结果是无序的，所以我们就需要有一个临时表，来记录并统计结果。

那么，如果扫描过程中可以保证出现的数据是有序的，是不是就简单了呢？

假设，现在有一个类似图 10 的这么一个数据结构，我们来看看 group by 可以怎么做。

图 10 group by 算法优化 - 有序输入

可以看到，如果可以确保输入的数据是有序的，那么计算 group by 的时候，就只需要从左到右，顺序扫描，依次累加。也就是下面这个过程：

  • 当碰到第一个 1 的时候，已经知道累积了 X 个 0，结果集里的第一行就是 (0,X);
  • 当碰到第一个 2 的时候，已经知道累积了 Y 个 1，结果集里的第二行就是 (1,Y);

按照这个逻辑执行的话，扫描到整个输入的数据结束，就可以拿到 group by 的结果，不需要临时表，也不需要再额外排序。

你一定想到了，InnoDB 的索引，就可以满足这个输入有序的条件。

在 MySQL 5.7 版本支持了 generated column 机制，用来实现列数据的关联更新。你可以用下面的方法创建一个列 z，然后在 z 列上创建一个索引（如果是 MySQL 5.6 及之前的版本，你也可以创建普通列和索引，来解决这个问题）。

alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z);
复制代码

这样，索引 z 上的数据就是类似图 10 这样有序的了。上面的 group by 语句就可以改成：

select z, count(*) as c from t1 group by z;
复制代码

优化后的 group by 语句的 explain 结果，如下图所示：

图 11 group by 优化的 explain 结果

从 Extra 字段可以看到，这个语句的执行不再需要临时表，也不需要排序了。

group by 优化方法 -- 直接排序

所以，如果可以通过加索引来完成 group by 逻辑就再好不过了。但是，如果碰上不适合创建索引的场景，我们还是要老老实实做排序的。那么，这时候的 group by 要怎么优化呢？

如果我们明明知道，一个 group by 语句中需要放到临时表上的数据量特别大，却还是要按照“先放到内存临时表，插入一部分数据后，发现内存临时表不够用了再转成磁盘临时表”，看上去就有点儿傻。

那么，我们就会想了，MySQL 有没有让我们直接走磁盘临时表的方法呢？

答案是，有的。

在 group by 语句中加入 SQL_BIG_RESULT 这个提示（hint），就可以告诉优化器：这个语句涉及的数据量很大，请直接用磁盘临时表。

MySQL 的优化器一看，磁盘临时表是 B+ 树存储，存储效率不如数组来得高。所以，既然你告诉我数据量很大，那从磁盘空间考虑，还是直接用数组来存吧。

因此，下面这个语句

select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;
复制代码

的执行流程就是这样的：

  1. 初始化 sort_buffer，确定放入一个整型字段，记为 m；

  2. 扫描表 t1 的索引 a，依次取出里面的 id 值, 将 id%100 的值存入 sort_buffer 中；

  3. 扫描完成后，对 sort_buffer 的字段 m 做排序（如果 sort_buffer 内存不够用，就会利用磁盘临时文件辅助排序）；

  4. 排序完成后，就得到了一个有序数组。

根据有序数组，得到数组里面的不同值，以及每个值的出现次数。这一步的逻辑，你已经从前面的图 10 中了解过了。

下面两张图分别是执行流程图和执行 explain 命令得到的结果。

图 12 使用 SQL_BIG_RESULT 的执行流程图

图 13 使用 SQL_BIG_RESULT 的 explain 结果

从 Extra 字段可以看到，这个语句的执行没有再使用临时表，而是直接用了排序算法。

基于上面的 union、union all 和 group by 语句的执行过程的分析，我们来回答文章开头的问题：MySQL 什么时候会使用内部临时表？

  1. 如果语句执行过程可以一边读数据，一边直接得到结果，是不需要额外内存的，否则就需要额外的内存，来保存中间结果；

  2. join_buffer 是无序数组，sort_buffer 是有序数组，临时表是二维表结构；

  3. 如果执行逻辑需要用到二维表特性，就会优先考虑使用临时表。比如我们的例子中，union 需要用到唯一索引约束， group by 还需要用到另外一个字段来存累积计数。

小结

通过今天这篇文章，我重点和你讲了 group by 的几种实现算法，从中可以总结一些使用的指导原则：

  1. 如果对 group by 语句的结果没有排序要求，要在语句后面加 order by null；

  2. 尽量让 group by 过程用上表的索引，确认方法是 explain 结果里没有 Using temporary 和 Using filesort；

  3. 如果 group by 需要统计的数据量不大，尽量只使用内存临时表；也可以通过适当调大 tmp_table_size 参数，来避免用到磁盘临时表；

  4. 如果数据量实在太大，使用 SQL_BIG_RESULT 这个提示，来告诉优化器直接使用排序算法得到 group by 的结果。

最后，我给你留下一个思考题吧。

文章中图 8 和图 9 都是 order by null，为什么图 8 的返回结果里面，0 是在结果集的最后一行，而图 9 的结果里面，0 是在结果集的第一行？

你可以把你的分析写在留言区里，我会在下一篇文章和你讨论这个问题。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

上期问题时间

上期的问题是：为什么不能用 rename 修改临时表的改名。

在实现上，执行 rename table 语句的时候，要求按照“库名 / 表名.frm”的规则去磁盘找文件，但是临时表在磁盘上的 frm 文件是放在 tmpdir 目录下的，并且文件名的规则是“#sql{进程 id}_{线程 id}_ 序列号.frm”，因此会报“找不到文件名”的错误。

评论区留言点赞板：

@poppy 同学，通过执行语句的报错现象推测了这个实现过程。

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 写留言

1716143665 拼课微信(30)

  • 老杨同志
    2019-02-06
    10
    请教一个问题：如果只需要去重，不需要执行聚合函数，distinct 和group by那种效率高一些呢？

    课后习题:
    图8，把统计结果存内存临时表，不排序。id是从1到1000，模10的结果顺序就是1、2、3、4、5。。。
    图9，老师把tmp_table_size改小了，内存临时表装不下，改用磁盘临时表。根据老师讲的流程，id取模的结果，排序后存入临时表，临时的数据应该是0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,......
    从这个磁盘临时表读取数据汇总的结果的顺序就是0,1,2,3,4,5。。。
    展开

    作者回复: 新年好

    好问题，我加到后面文章中。
    简单说下结论，只需要去重的话，如果没有limit，是一样的；
    有limit的话，distinct 快些。

    漂亮的回答👍

  • 天王
    2019-02-28
    4
    内部临时表，和sort buffer,join buffer一样，都用来存放语句执行过程中的中间数据，辅助语句的执行。
    使用用法 using temporary。

    使用场景：1 数据一边查询，一边直接得到结果，不需要额外内存。比如：group by 需要计算。

              2 join_buffer 是无序数组（单字段，可以重复），sort_buffer 有序数组，内部临时表是二维结构

         3 用到二维表的特性需要用到内部临时表，比如 distinct ，group by

    优化：1 group by 字段加索引

          2 扩大临时表内存大小

          3 如果数据量比较大，直接使用磁盘临时表

          4 如果分组之后，不需要排序，手工 order by null



    group by 的顺序

    1 创建一个内部临时表，初始化字段 a(分组字段) b(数量)

    2 扫描表，一个个的判断，a字段值在临时表不存在，则插入(2,1)，如果存在，比如（2,1），则加1，成为（2,2）

    3 分组之后，默认会进行排序，如果不需要顺序，用 order by null。
    展开

    作者回复: 👍很好的总结

  • IceGeek17
    2019-02-21
    3
    文中说，SQL_BIG_RESULT这个hint，用来告诉优化器直接用磁盘临时表，
    对于文中的例子 select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;
    则没有使用临时表，直接用了排序算法，这里有点不太明白，SQL_BIG_RESULT这个hint到底用来提示的是什么（是用磁盘临时表，还是就是直接使用排序，不用临时表）？

    文中 “MySQL优化器一看，磁盘临时表B+数存储，存储效率不如数据来的高。那从磁盘空间考虑，还是直接用数组来存”，这段怎么理解？
    是指MySQL优化器，直接忽略B+数的磁盘临时表（这里忽略的依据是什么？），并且从文中后续的分析来看，也没有用内存临时表，而是直接sort buffer排序，老师再详细解释下？

    对于InnoDB的磁盘临时表，索引结构是B+数；那对于内存临时表，是不是就是数组结构？数组临时表的主键就是每个数组元素？

    展开

    作者回复: 1. 最后的结果是“直接使用排序”
    2. 就是认为用sort_buffer直接排序性能更好，所以就没有使用内存临时表或磁盘临时表
    3. 没有索引的内存表可以认为就是数组； 主键不是，内存表的表结构，可以看一下38篇

  • Li Shundu...
    2019-02-07
    3
    请问Group By部分的第一个语句 explain select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m；为什么选择的是索引a，而不是primary key？如果字段a上有空值，使用索引a岂不是就不能取到所有的id值了？

    作者回复: 因为索引c的信息也足够，而且比主键索引小，使用索引c更会好。

    “如果字段a上有空值，使用索引a岂不是就不能取到所有的id值了？”，不会的

  • 长杰
    2019-02-06
    2
    图九使用的是磁盘临时表，磁盘临时表使用的引擎是innodb，innodb是索引组织表，按主键顺序存储数据，所以是按照m字段有序的。
    展开

    作者回复: 👍🏿
    春节快乐

  • Sinyo
    2019-03-07
    1
    老师好，好奇怪我用infobright列式存储引擎explain一条union语句，发现是不用临时表的，测试了很多次：
    比如：
    EXPLAIN
    (SELECT 111)
    UNION
    (SELECT 222)
    ；
    EXPLAIN
    (SELECT 111)
    UNION
    (SELECT id from aaa)
    ；
    EXPLAIN
    (SELECT id from bbb)
    UNION
    (SELECT id from aaa)
    以上都没有用到临时表；
    这应该说明不同引擎的逻辑层还是存在差异的把。
    展开
  • Sinyo
    2019-02-28
    1
    老师好，
    我用infobright列式存储引擎explain出来一个group by语句，
    发现也会用到内存临时表和文件排序、然后使用SQL_BIG_RESULT也有同样优化效果；
    这是不是说明sort_buffer、join_buffer、内存临时表和磁盘临时表与数据库引擎类型其实是独立开的呢？
    展开

    作者回复: 是的，非常好的验证和思考👍

    sort_buffer、join_buffer、内存临时表和磁盘临时表 都是server层的，引擎间共用

  • 梦康
    2019-02-11
    1
    实践发现文中描述的 group by 执行过程中解释不通。案例如下

    select `aid`,sum(`pv`) as num from article_rank force index(idx_day_aid_pv) where `day`>20190115 group by aid order by num desc LIMIT 10;

    内存临时表不够，需要写入磁盘

    select `aid`,sum(`pv`) as num from article_rank force index(idx_aid_day_pv) where `day`>20190115 group by aid order by num desc LIMIT 10;

    内存临时表足够。

    选的索引不一样，但是最后筛选出来的总行应该是一样的呀，所以现在更加困惑了。
    展开

    作者回复: 看索引的名字猜测， idx_aid_day_pv 就是(adid, day,pv)这三个字段的联合索引？

    这样的话，第二个语句就会顺序遍历索引，只要找到10个不同的aid就可以了，这个索引不用全部遍历；这样可以减少很多写入临时表的数据；

    但是第一个语句是day开头的， 这样就必须将所有`day`&gt;20190115的记录都存到临时表中，这个要写入内存表的数据行数肯定比第二个语句多的

    所以核心就是这两个语句需要放入临时表的行数不同。

  • Long
    2019-02-10
    1
    老师，新年好！ :-)

    有几个版本差异的问题：
    （1）图1中的执行计划应该是5.7版本以后的吧，貌似没找到说在哪个环境，我在5.6和5.7分别测试了，id = 2的那个rows，在5.6版本（5.6.26）是1000，在5.7版本是2行。应该是5.7做的优化吧？

    （2）图 9 group + order by null 的结果（此盘临时表），这里面mysql5.6里面执行的结果是（1，10），（2，10）...(10，10)，执行计划都是只有一样，没找到差异。
    跟踪下了下optimizer trace，发现问题应该是在临时表空间满的的时候，mysql5.7用的是：converting_tmp_table_to_ondisk "location": "disk (InnoDB)",，而mysql 5.6用的是converting_tmp_table_to_myisam "location": "disk (MyISAM)"的原因导致的。
    查了下参数：
    default_tmp_storage_engine。（5.6，5.7当前值都是innodb）
    internal_tmp_disk_storage_engine（只有5.7有这个参数，当前值是innodb），5.6应该是默认磁盘临时表就是MyISAM引擎的了，由于本地测试环境那个临时表的目录下找不到临时文件，也没法继续分析了。。。

    至于为什么MySQL 5.6中结果展示m字段不是0-9而是1-10，还得请老师帮忙解答下了。


    还有几个小问题，为了方便解答，序号统一了：
    （3）在阅读mysql执行计划的时候，看了网上有很多说法，也参考了mysql官网对id（select_id）的解释：
    id (JSON name: select_id)
    The SELECT identifier. This is the sequential number of the SELECT within the query.（感觉这个读起来也有点歧义，这个sequential字面解释感觉只有顺序的号码，并咩有说执行顺序）
    比如图1，文中解释就是从ID小的往大的执行的，网上有很多其他说法，有的是说ID从大到小执行，遇到ID一样的，就从上往下执行。有的说是从小往大顺序执行。不知道老师是否可以官方讲解下。

    （4）我发现想搞懂一个原理，并且讲清楚让别人明白，真的是很有难度，非常感谢老师的分享。这次专栏结束，还会推出的新的专栏吗？ 非常期待。
    展开

    作者回复: 1. 是的，我默认是用5.7做的验证，这里5.7做了优化。
    2. 其实你已经找到原因了，就是因为5.6的默认临时表是myisam表，而myisam表是堆表，这里的堆表，跟38篇介绍的memory引擎是类似的，你看了那篇应该就能知道为什么堆表是最后显示0那行了
    3. 好问题，不同id从大到小，相同id从上到下
    4. 多谢你的鼓励，还没定，先休息下^_^

    不好意思，你发的第一天就看到了，回复晚了😆

  • www.xnsms...
    2019-04-21
    老师您好,课课后小结
    2.尽量让 group by 过程用上表的索引，确认方法是 explain 结果里没有 Using temporary 和 Using filesort；
    这里我有个疑问,文章的例子中explain 结果里,既出现了using index ,又出现了Using temporary 和 Using filesort,好像也是使用了所以啊,如果用你这个方法判断,那到底有没有使用索引呢?
    展开

    作者回复: 只要是有Using filesort就表示有排序；
    Using index是表示使用了覆盖索引；

    三个都出现就是使用了覆盖索引，但是覆盖索引的顺序扫描不能满足需求，只能排序，而排序过程用到了临时表

  • 看不到de颜...
    2019-04-16
    关于图4有个疑惑，还想请老师解答一下。我记得mysql语句执行循序应该是from->where->group by->having->select->order->limit。那么为什么图四中在select语句中起的别名m可以用在group by中作为分组条件呢？按理说不应该是先走group by没有m字段报错吗？（试验了一下，确实如老师实例中那样执行，但是理论上想不通）
    展开
  • void
    2019-04-04
    如果 group by 需要统计的数据量不大，尽量只使用内存临时表；
    尽量使用内存临时表 而不加SQL_BIG_RESULT 是不是因为SQL_BIG_RESULT 不分组就排序 占用太多的sort buff 空间 从而影响同时间段内的其他MySQL 查询。
    最近有个SQL
    select sum（student_active），school_id from dt_school_day goupy by school 扫描300万行 执行2s 多。然后我加上SQL_BIG_RESULT 只需要0.4s
    想请教一下老师 为啥直接使用sort buff 就能快怎么多 不分组 直接排序 排序的数据多了，应该是时间会慢一下 。是因为数据量多时 临时表 分组时间 太久。再加上分组过程中 临时表 不够用 又改切磁盘表 这块耗时太多吗？还有就是 不推荐使用 SQL_BIG_RESULT吗，用这个有什么影响？
    thx
    展开
  • 路过
    2019-03-28
    请教：
    文章中的第一个案例语句，如果把limit 2去掉，即如下：
    (select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc);
    按照我的理解，应该得到从1000到1的降序排列数据。但结果出乎意料：
    1000
    1
    2
    。。。
    999
    这是为何啊？
    如果把上面的语句加上limit 1000，即：
    (select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc limit 1000);
    结果就是从1000到1的降序排列。搞不懂，请老师解惑！
    展开
  • 王旭东
    2019-03-21
    请问针对group by，如何做到先对表进行order by，再在排序后的集合里进行group by分组？
    SELECT * FROM (SELECT * FROM my_table ORDER BY custom_column DESC) t
     GROUP BY t.group_name;不生效
    展开
  • 进阶的码农
    2019-03-07
    order by range 也会使用临时表
    展开
  • 进阶的码农
    2019-03-07
    select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;
    我执行这条语句 第一行是1 没有经过排序，我explain 这条语句也没有显示sort 但是显示用了临时表，可能是什么原因的，和mysql版本有关吗？还是配置？
    展开
  • Sinyo
    2019-03-01
    谢谢老师解惑，
    再次请教老师，那其他引擎数据库在server层建的磁盘临时表是什么引擎呢？
    展开

    作者回复: 需要创建临时表的时候，与当前访问数据的引擎无关，都是默认创建内存临时表，内存不够了转磁盘临时表（默认是innodb 表）

  • 黄文韬
    2019-02-15
    老师，有两个问题不是很清楚:
    1. 图三显示union all没有使用临时表，但是我本地explain看到union all和union的执行计划是一样的，不知道为什么？是和版本有关系还是其他设置？本地版本5.6
    2.图四 不太理解为什么会用filesort，因为我看你后面执行流程是说会创建一个临时表，主键是m，那为啥不可以直接根据m来排序，而要用到filesort外部排序，还是这个filesort是指的不是按表中索引的排序都会是filesort？？
    感谢
    展开

    作者回复: 1. 啊 比较奇怪，你可否给一下截图，（比如发个微博，贴图at我），带上表结构哈
    2. 好问题，其实这个是要结合下一篇文章的知识点，内存表的主键不是保证有序的

  • 夜空中最亮...
    2019-02-13
    过年好，老师。这周 补补落下的课
    展开
  • Long
    2019-02-13
    老师可能没看到，再发下。
    老师，新年好！ :-)

    有几个版本差异的问题：
    （1）图1中的执行计划应该是5.7版本以后的吧，貌似没找到说在哪个环境，我在5.6和5.7分别测试了，id = 2的那个rows，在5.6版本（5.6.26）是1000，在5.7版本是2行。应该是5.7做的优化吧？

    （2）图 9 group + order by null 的结果（此盘临时表），这里面mysql5.6里面执行的结果是（1，10），（2，10）...(10，10)，执行计划都是只有一样，没找到差异。
    跟踪下了下optimizer trace，发现问题应该是在临时表空间满的的时候，mysql5.7用的是：converting_tmp_table_to_ondisk "location": "disk (InnoDB)",，而mysql 5.6用的是converting_tmp_table_to_myisam "location": "disk (MyISAM)"的原因导致的。
    查了下参数：
    default_tmp_storage_engine。（5.6，5.7当前值都是innodb）
    internal_tmp_disk_storage_engine（只有5.7有这个参数，当前值是innodb），5.6应该是默认磁盘临时表就是MyISAM引擎的了，由于本地测试环境那个临时表的目录下找不到临时文件，也没法继续分析了。。。

    至于为什么MySQL 5.6中结果展示m字段不是0-9而是1-10，还得请老师帮忙解答下了。


    还有几个小问题，为了方便解答，序号统一了：
    （3）在阅读mysql执行计划的时候，看了网上有很多说法，也参考了mysql官网对id（select_id）的解释：
    id (JSON name: select_id)
    The SELECT identifier. This is the sequential number of the SELECT within the query.（感觉这个读起来也有点歧义，这个sequential字面解释感觉只有顺序的号码，并咩有说执行顺序）
    比如图1，文中解释就是从ID小的往大的执行的，网上有很多其他说法，有的是说ID从大到小执行，遇到ID一样的，就从上往下执行。有的说是从小往大顺序执行。不知道老师是否可以官方讲解下。

    （4）我发现想搞懂一个原理，并且讲清楚让别人明白，真的是很有难度，非常感谢老师的分享。这次专栏结束，还会推出的新的专栏吗？ 非常期待。
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