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MySQL什么时候会使用内部临时表?

2019-05-24 12:15 1716 查看

1.union执行过程

首先我们创建一个表t1

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();

然后我们执行一下这条语句

explain select 1000 as f union (select id from t1 order by id desc limit 2)

首先说下union的语义,union的语义是取两个结果的并集,重复的保留一行,然后我们来看下explain的结果,第二行的key=PRIMARY,说明用到了主键索引。

第三行的Extra的Using temporary说明用到了临时表

 

下面我们看下这条语句的执行流程:

1.创建一个临时表,只有f一个字段,且为主键

2.将1000这个数据插入临时表

3.子查询中步骤:

1.插入1000进入临时表,因为主键冲突,插入失败

2.插入第二行900,插入成功

4.将临时表数据作为结果返回,并删除临时表

这个过程的流程图如下:

如果我们把union改成union all,就不需要使用临时表了,因为union all是重复的也保留,

大家可以看到extra这一列已经没有了Using temporary

explain select 1000 as f union all (select id from t1 order by id desc limit 2)

2.group by执行过程

我们来看下面这条语句:

explain select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;

可以看到explain结果

Using index(使用到了覆盖索引a,不需要回表); Using temporary(用到了临时表); Using filesort(对数据进行了排序)

这条语句的意思是将id%10进行分组统计,并按照m进行排序

执行流程如下:

1.创建临时表,增加m,c字段,m是主键

2.计算id%10的结果记为x

3.如果临时表里面没有主键为x的行,则插入(x,1),如果有的话,就将该行的c值加1

4.遍历完成后,按照m字段排序返回结果给客户端

流程图如下

接下来我们看下这条语句的执行结果

explain select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m

其实,如果我们不需要对查询结果进行排序,我们可以加一个order by null

我们执行一下这条语句

explain select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null

可以看到这里没有进行排序,由于扫描是从表t的id是从1开始的,所以第一行是1

如果我们执行下列语句,会发生什么呢?

我们上面说的临时表,其实是内存临时表,如果我们把内存临时表的容量改的比我们要查询的数据的容量小,那么就会使用到磁盘临时表,磁盘临时表的默认引擎是innodb

et tmp_table_size=1024;
select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10

  

group by 优化方法--直接排序

其实在上面的关于从内存临时表转化成磁盘临时表是很浪费时间的,也就是说mysql,在执行过程中发现空间不够了,在转成磁盘临时表,但是如果我们直接告诉mysql,我要查询的数据很大,那么mysql优化器就会想到,既然你告诉我数据很大,那么我就直接用sort_buffer进行排序,如果sort_buffer内存不够大,会用到磁盘临时表辅助排序。

select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;

小结一下:

1.如果我们不需要对统计结果进行排序,可以加上order by null省去排序流程。

2.尽量让排序过程用上内存临时表,可以通过适当调大tmp_table_size的值来避免用到磁盘临时表。

3.如果数据量实在太大,使用SQL_BIG_RESULT告诉优化器,直接使用排序算法。

 
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