10.order by是怎么工作的？
10.order by是怎么工作的？
MySQL 会给每个线程分配一块内存用于排序，称为 sort_buffer。
初始化 sort_buffer，确定放入 name、city、age 这三个字段；
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从索引 city 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id，也就是图中的 ID_X；到主键 id 索引取出整行，取 name、city、age 三个字段的值，存入 sort_buffer 中；
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从索引 city 取下一个记录的主键 id；
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重复步骤 3、4 直到 city 的值不满足查询条件为止，对应的主键 id 也就是图中的 ID_Y
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对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 做快速排序；
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按照排序结果取前 1000 行返回给客户端。
图中“按 name 排序”这个动作，可能在内存中完成，也可能需要使用外部排序，这取决于排序所需的内存和参数 sort_buffer_size。sort_buffer_size，就是 MySQL 为排序开辟的内存（sort_buffer）的大小。如果要排序的数据量小于 sort_buffer_size，排序就在内存中完成。但如果排序数据量太大，内存放不下，则不得不利用磁盘临时文件辅助排序。
/* 打开optimizer_trace，只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on';
/* @a保存Innodb_rows_read的初始值 */
select VARIABLE_VALUE into @a from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';
/* 执行语句 */
select city, name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000;
/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G
/* @b保存Innodb_rows_read的当前值 */
select VARIABLE_VALUE into @b from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';
/* 计算Innodb_rows_read差值 */
select @b-@a;
内存放不下时，就需要使用外部排序，外部排序一般使用归并排序算法。
可以这么简单理解，MySQL 将需要排序的数据分成 12 份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这 12 个有序文件再合并成一个有序的大文件。
在上面这个算法过程里面，只对原表的数据读了一遍，剩下的操作都是在 sort_buffer 和临时文件中执行的。但这个算法有一个问题，就是如果查询要返回的字段很多的话，那么 sort_buffer 里面要放的字段数太多，这样内存里能够同时放下的行数很少，要分成很多个临时文件，排序的性能会很差。所以如果单行很大，这个方法效率不够好。那么，如果 MySQL 认为排序的单行长度太大会怎么做呢？接下来，我来修改一个参数，让 MySQL 采用另外一种算法。
rowid排序
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从 OPTIMIZER_TRACE 的结果中，你还能看到另外两个信息也变了。sort_mode 变成了 ，表示参与排序的只有 name 和 id 这两个字段。
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number_of_tmp_files 变成 10 了，是因为这时候参与排序的行数虽然仍然是 4000 行，但是每一行都变小了，因此需要排序的总数据量就变小了，需要的临时文件也相应地变少了。
全字段排序 VS rowid 排序我们来分析一下，从这两个执行流程里，还能得出什么结论。如果 MySQL 实在是担心排序内存太小，会影响排序效率，才会采用 rowid 排序算法，这样排序过程中一次可以排序更多行，但是需要再回到原表去取数据。如果 MySQL 认为内存足够大，会优先选择全字段排序，把需要的字段都放到 sort_buffer 中，这样排序后就会直接从内存里面返回查询结果了，不用再回到原表去取数据。这也就体现了 MySQL 的一个设计思想：如果内存够，就要多利用内存，尽量减少磁盘访问。
并不是所有的 order by 语句，都需要排序操作的。从上面分析的执行过程，我们可以看到，MySQL 之所以需要生成临时表，并且在临时表上做排序操作，其原因是原来的数据都是无序的。你可以设想下，如果能够保证从 city 这个索引上取出来的行，天然就是按照 name 递增排序的话，是不是就可以不用再排序了呢？确实是这样的。所以，我们可以在这个市民表上创建一个 city 和 name 的联合索引
