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37 什么时候会使用内部临时表?

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();

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);

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。

img

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:

img

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。

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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;

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:

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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:

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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。

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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:

img

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;

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。

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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;

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。

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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。

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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);

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;

优化后的 group by 语句的 explain 结果,如下图所示:

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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;

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。

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图 12 使用 SQL_BIG_RESULT 的执行流程图

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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。