看mysql源码的收获

• 为优化提供理论依据
• 为优化提供方向
• 学习解决问题的算法和思路

　　filesort algorithm

• 读取所有需要排序的数据
• 每行数据
• 算法1(original)：存储排序key和行指针
• 算法2(modified)：存储排序key和select中的字段
• 每次排序sort_buffer_size能容纳的行数，排序结果写入IO_CACHE对象(不妨称为IO1)，本次排序结果的位置信息写入另一个IO_CACHE对象(不妨称为IO2);
• IO_CACHE超过64k时写入临时文件
• 当order by有limit n时，只需要把前n条排序结果写入IO_CACHE;
• 排序KEY长度<=20且排序KEY数量在一千和十万之间时使用radixsort，否则使用quicksort
• Merge buffer
• 读取排序结果(算法2直接从临时文件读取结果;算法1从临时文件读取行指针，再从表中读取数据)

　　filesort algorithm选择

　　select bgid from bigt order by bgname;

　　Create Table: CREATE TABLE `bigt` (

　　`bgid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

　　`bgname` varchar(100) DEFAULT NULL,

　　`status` tinyint(4) DEFAULT ’0′,

　　PRIMARY KEY (`bgid`)

　　) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

　　bgid(4字节)、bgname(102字节)、(null_fields+7)/8=1

　　其中null_fields是1，bgname是可以为空的字段

　　length=4+102+1=107

　　sort_length=101(bgname长度)

• 满足下两个条件之一时选择original算法
• 有text或者blob字段
• length+sortlength > max_length_for_sort_data
• 否则选择modified算法
• 本例选择了modified算法
• 没有text和blob字段
• length+sortlength=208
• max_length_for_sort_data=1024

　　Sort buffer内存使用

• keys= sort_buff_size/(rec_length+sizeof(char*))
• rec_length=length+sortlength
• 本例中
• rec_length=208
• sizeof(char*)=4
• sort_buff_size=2097116
• keys=9892
• 即能在内存中一次排序的key为9892个

　　倒序的实现

• 不是在比较KEY值大小时实现
• 发现正序、倒序，在比较KEY值大小的函数中没有区别对待
• 差点以为把整个排序过程看错了
• 是在向排序区写入KEY值时实现
• 在跟踪字符类型倒序倒序时
• make_sortkey中对每个字节取反
• 这样后续的正序排序就相当于倒序排序

　　正序排序Merge buffer示例

• 实际mysql源码中是每7个buffer进行合并
• 本例做了简化，只对5个buffer进行合并
• 所谓buffer是一次排序结果，保存在临时文件(IO_CACHE)中
• 5个buffer就是临时文件中的五个段，每段保存一次排序的结果
• Merge buffer的算法是heapsort实现的mergesort
• 首先每个段取第一个排序key，加入heap
• 加入时保证heap的排序

　　Merge buffer总结

• MySQL源码中，周而复始进行合并
• 每次合并7个buffer，直到全部合并
• 合并时仍然使用sort buffer内存
• 最后一次合并时不再向排序结果中写入排序KEY，只写需要的字段值
• 各buffer自己的最小值，在一起再取最小值，就是所有buffer数据的最小值
• 除去当前取得的最小值，再算当前buffer最小值的最小值，以此类推，得到排序的所有buffer数据
• 用heapsort实现的mergesort

　　为什么用heapsort？

• 每次合并若干buffer时，不能拿到所有buffer的全部数据
• 对能取到sort buffer内的所有数据完全排序是没意义的
• 以顺序排序举例，这些数据中，只有当前各buffer的最小值中的最小值能够保证是所有buffer中最小的值，依次得到这个最小值，则得到完全排序的所有数据
• heapsort也恰好是不完全排序，只保证root是最小的

　　运维上的思考

• 计算一个SQL是否能在内存中完成排序
• 计算一个SQL使用哪种filesort算法
• Merge buffer的代价？
• filesort旧算法与新算法资源消耗的评估？