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什么时候会使用内部临时表

ZnyoungJava数据库

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。

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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。
  1. 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：

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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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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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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；
  1. 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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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：

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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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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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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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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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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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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。
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贡献者: 麦正阳