`ORDER BY`和`GROUP BY`的`优化`：`Using filesort`的`触发`条件与`避免`方法。

好的，我们开始今天的讲座，主题是 ORDER BY 和 GROUP BY 的优化，重点关注 Using filesort 的触发条件与避免方法。 Using filesort 是 MySQL 性能优化的一个重要方面，理解它能帮助我们写出更高效的 SQL 查询。

1. ORDER BY 与 GROUP BY 的基本概念

在深入 Using filesort 之前，我们先快速回顾一下 ORDER BY 和 GROUP BY 的基本作用：

• ORDER BY: 用于对查询结果集进行排序。默认是升序（ASC），可以使用 DESC 指定降序。如果没有索引支持，MySQL 通常需要对结果集进行排序，这可能导致 Using filesort。
• GROUP BY: 用于将查询结果按照一个或多个列进行分组。通常与聚合函数（如 COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX）一起使用，以计算每个组的统计信息。GROUP BY 内部通常也会涉及到排序，因此也可能触发 Using filesort。

2. 什么是 Using filesort？

Using filesort 是 MySQL 执行计划中的一个标志，表示 MySQL 无法使用索引来满足 ORDER BY 或 GROUP BY 的排序需求，因此需要在磁盘上进行排序。这意味着 MySQL 需要读取数据，在内存或磁盘上进行排序，然后返回结果。由于磁盘 I/O 的开销，Using filesort 通常会显著降低查询性能。

3. Using filesort 的触发条件

Using filesort 的触发条件比较复杂，取决于多种因素，包括：

• 没有合适的索引: 最常见的原因是没有可以满足 ORDER BY 或 GROUP BY 子句的索引。例如，如果你的查询是 SELECT * FROM users ORDER BY age，而 age 列上没有索引，或者索引不是按照 age 列单独创建的，MySQL 就很可能使用 filesort。
• 索引与 ORDER BY 列不匹配: 即使存在索引，如果索引的列顺序与 ORDER BY 子句的列顺序不匹配，也可能导致 Using filesort。例如，如果有一个索引 (age, name)，而查询是 SELECT * FROM users ORDER BY name, age，则可能无法使用该索引进行排序。
• 索引不能覆盖查询: 如果 ORDER BY 或 GROUP BY 的列，或者查询需要的其他列，没有被一个索引覆盖，MySQL 可能选择不使用索引，因为它需要回表查询数据，这可能会抵消索引带来的优势。
• 排序的数据量太大: 如果需要排序的数据量超过了 MySQL 的排序缓冲区大小（sort_buffer_size），MySQL 会使用临时文件进行排序，这也会导致 Using filesort。
• 使用了复杂的数据类型: 对 TEXT 或 BLOB 等大型数据类型进行排序，通常会导致 Using filesort。
• GROUP BY 没有使用索引: 如果 GROUP BY 的列没有索引，MySQL 需要创建一个临时表，并将数据插入到临时表中进行分组，这通常会导致 Using filesort。
• ORDER BY 中混合了不同的排序方向: 比如 ORDER BY col1 ASC, col2 DESC，这种情况下，MySQL可能无法有效地利用索引，从而导致 filesort。
• 查询优化器认为全表扫描更有效: 某些情况下，即使存在索引，查询优化器也可能认为全表扫描并进行排序比使用索引更有效，特别是当表非常小，或者需要返回大量数据时。

4. 如何查看是否使用了 Using filesort？

使用 EXPLAIN 命令可以查看 MySQL 的执行计划，从而判断是否使用了 Using filesort。

EXPLAIN SELECT * FROM users ORDER BY age;

执行 EXPLAIN 后，查看 Extra 列。如果 Extra 列包含 Using filesort，则表示查询使用了 filesort。

5. 避免 Using filesort 的方法

避免 Using filesort 的核心思想是创建合适的索引，并确保 MySQL 可以有效地利用这些索引。

以下是一些常用的优化方法：

• 创建合适的索引:

  • 为 ORDER BY 或 GROUP BY 子句中的列创建索引。
  • 确保索引的列顺序与 ORDER BY 子句的列顺序匹配。
  • 考虑创建覆盖索引，以避免回表查询。

  -- 假设 users 表有 age 和 name 列
  -- 创建一个包含 age 和 name 的索引
  CREATE INDEX idx_age_name ON users (age, name);
  
  -- 如果只需要 age 和 name 列，可以使用覆盖索引
  CREATE INDEX idx_age_name_covering ON users (age, name);

• 优化索引:

  • 定期检查索引的使用情况，并删除不再使用的索引。
  • 使用 ANALYZE TABLE 命令更新表的统计信息，以便查询优化器做出更合理的决策。

  ANALYZE TABLE users;

• 调整 SQL 查询:

  • 尽量避免在 ORDER BY 子句中使用表达式或函数。
  • 如果可能，限制返回的数据量，例如使用 LIMIT 子句。
  • 避免对大型数据类型进行排序。
  • 尽量避免在 ORDER BY 中混合不同的排序方向（ASC 和 DESC）。如果必须这样做，请仔细评估索引的有效性。

  -- 使用 LIMIT 限制返回的数据量
  SELECT * FROM users ORDER BY age LIMIT 100;

• 调整 MySQL 配置:

  • 增加 sort_buffer_size 的值，以增加排序缓冲区的大小。但这需要谨慎，因为过大的 sort_buffer_size 可能会导致内存浪费。

  -- 修改 sort_buffer_size (示例，请根据实际情况调整)
  SET GLOBAL sort_buffer_size = 16777216; -- 16MB

• 使用 FORCE INDEX 提示: 在某些情况下，查询优化器可能选择不使用索引，即使索引是有效的。可以使用 FORCE INDEX 提示强制 MySQL 使用特定的索引。但请谨慎使用 FORCE INDEX，因为它可能会影响查询优化器的自动优化能力。

  -- 强制使用 idx_age_name 索引
  SELECT * FROM users FORCE INDEX (idx_age_name) ORDER BY age;

• 针对 GROUP BY 的优化:

  • 确保 GROUP BY 的列上有索引。
  • 尽量避免在 GROUP BY 子句中使用表达式或函数。
  • 使用 SQL_BIG_RESULT 或 SQL_SMALL_RESULT 提示，帮助查询优化器选择更合适的策略。

  -- 使用 SQL_BIG_RESULT 提示
  SELECT SQL_BIG_RESULT category, COUNT(*) FROM products GROUP BY category;

• 避免在 WHERE 子句中使用 OR: 在某些情况下，WHERE 子句中使用 OR 可能会阻止 MySQL 使用索引。可以尝试使用 UNION ALL 或其他方法来重写查询。

  -- 原始查询 (可能无法有效使用索引)
  SELECT * FROM users WHERE age = 20 OR city = 'New York';
  
  -- 使用 UNION ALL 重写查询
  SELECT * FROM users WHERE age = 20
  UNION ALL
  SELECT * FROM users WHERE city = 'New York';

• 避免在 JOIN 操作中使用没有索引的列: 如果在 JOIN 操作中使用没有索引的列，MySQL 可能需要进行全表扫描，这会影响性能。

6. 示例：优化 ORDER BY

假设我们有一个 orders 表，包含以下列：

• order_id (INT, PRIMARY KEY)
• customer_id (INT)
• order_date (DATE)
• amount (DECIMAL)

现在我们需要查询所有订单，并按照 order_date 排序。

-- 原始查询 (可能触发 Using filesort)
SELECT * FROM orders ORDER BY order_date;

如果没有为 order_date 列创建索引，这个查询很可能会触发 Using filesort。我们可以创建一个索引来优化这个查询：

-- 创建 order_date 列的索引
CREATE INDEX idx_order_date ON orders (order_date);

创建索引后，再次执行 EXPLAIN 命令，应该可以看到 Extra 列不再包含 Using filesort。

7. 示例：优化 GROUP BY

假设我们需要统计每个客户的订单总额。

-- 原始查询 (可能触发 Using filesort)
SELECT customer_id, SUM(amount) FROM orders GROUP BY customer_id;

如果没有为 customer_id 列创建索引，这个查询很可能会触发 Using filesort。我们可以创建一个索引来优化这个查询：

-- 创建 customer_id 列的索引
CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);

创建索引后，再次执行 EXPLAIN 命令，应该可以看到 Extra 列不再包含 Using filesort。

8. 一些更复杂的场景和优化策略

• 组合索引和最左前缀原则: 如果 ORDER BY 或 GROUP BY 涉及多个列，需要考虑组合索引，并遵循最左前缀原则。例如，如果查询是 ORDER BY col1, col2，那么索引应该以 col1 开头。

• 延迟关联 (Deferred Joins): 当查询需要排序，并且只需要表中的少量列时，可以使用延迟关联来减少排序的数据量。 例如，如果需要排序的表非常大，而只需要其中的几个列，可以先通过子查询获取主键 ID 并排序，然后再通过 JOIN 获取其他列。

  -- 原始查询 (可能触发 Using filesort)
  SELECT o.* FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id ORDER BY o.order_date;
  
  -- 使用延迟关联优化查询
  SELECT o.*
  FROM (SELECT order_id FROM orders ORDER BY order_date) AS sorted_orders
  JOIN orders o ON sorted_orders.order_id = o.order_id;

  这种方法将排序操作限制在 order_id 上，减少了排序的数据量。

• 利用临时表: 在某些非常复杂的场景下，可以考虑手动创建临时表，将数据导入临时表，并在临时表上创建索引，然后进行排序或分组。 这需要更多的代码和维护，但可以提供更精细的控制。

9. 优化是一个迭代的过程

优化 ORDER BY 和 GROUP BY 是一个迭代的过程。需要不断地分析查询执行计划，调整索引和 SQL 查询，并进行性能测试，才能找到最佳的优化方案。

10. 总结：索引是关键，分析是基础，迭代是方法

Using filesort 的出现往往意味着性能瓶颈。 理解其触发条件，并通过创建合适的索引、优化 SQL 查询、以及适当调整 MySQL 配置，可以有效地避免 Using filesort，从而提高查询性能。 记住，索引是关键，分析是基础，迭代是方法。