假设有一个场景,一个英语学习APP首页有一个随机显示单词的功能,用户每次访问首页的时候,都会随机滚动显示三个单词。
已知表里有10000条记录,来看看随机选择3个单词有什么方法,又存在什么问题。
建表语句:
sql
mysql> CREATE TABLE `words` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`word` varchar(64) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
内存临时表
首先,可以使用order by rand()
来实现:
sql
select word from words order by rand() limit 3;
该语句的执行情况:
Extra字段显示Using temporary,表示需要使用临时表;Using filesort,表示需要执行排序操作。
为了更好地分析,这里引用上一篇文章中全字段排序和rowid排序的流程图:
那么对于临时内存表的排序来说,它会选择哪一种算法呢?
对于内存表,回表过程只是简单根据数据行的位置,直接访问内存得到数据,不会导致多访问磁盘。这种情况下,优化器会考虑用于排序的行的大小,所以MySQL会选择rowid排序方法。
因此该语句的执行流程为:
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创建一个临时表,临时表用的是MEMORY引擎,表里有两个字段,第一个是double类型,记为字段R,第二个是varchar(64)类型,记为字段W,临时表没有建索引;
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从words表按主键顺序取出所有的word值,对于每一个word,调用rand()生成一个大于0小于1的随机数,并把这个随机数和word分别存入临时表的R和W字段中,该步骤扫描行数10000行;
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初始化sort_buffer,里面有两个字段,一个是double类型,另一个是整型;
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从内存临时表中逐行取出R值和"位置信息"(后面解释),分别存入sort_buffer中的两个字段里,这个过程要对内存临时表做全表扫描,该步骤扫描行数10000行;
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在sort_buffer中根据R值进行排序;
-
排序完成后,取出前三个结果的位置信息,依次到内存临时表取出word值,返回给客户端。该步骤访问三行,因此总扫描行数变为20003。
完整的排序执行流程图:
位置信息本质是数据库引擎用来快速定位"一行数据"的唯一标识,一般称为rowid,在不同引擎中其具体形式不同:
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对于有主键的InnoDB表,rowid就是主键ID;
-
对于没有主键的InnoDB表,rowid是由系统生成的6字节的主键;
-
对于MEMORY引擎,由于其不是索引组织表,可以认为是一个数组,因此rowid其实是数组的下标。
因此,可以总结:order by rand()
使用了内存临时表,内存临时表排序时候使用了rowid排序方法。
磁盘临时表
并不是所有的临时表都是内存表,参数tmp_table_size配置限制了内存临时表的大小,默认是16M,如果临时表大小超过了配置值,内存临时表会转成磁盘临时表。
磁盘临时表使用的引擎默认是InnoDB,是由参数internal_tmp_disk_storage_engine控制。
当使用磁盘临时表,对应是一个没有显式索引的InnoDB表的排序过程。这里把tmp_table_size设为1024,sort_buffer_size设为32768,max_length_for_sort_data设为16,查看OPTIMIZER_TRACE,得到部分结果如下:
对于结果:
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sort_mode里是rowid,这个符合预期,因为max_length_for_sort_data设为16,小于word字段的长度定义,因此使用rowid算法,参与排序是随机值R和6字节的主键;
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number_of_tmp_files=0
,没有用到临时文件是因为这个语句的排序用的是MySQL 5.6版本引入的优先队列排序算法。
对于取R值最小的3个rowid的目标,如果使用归并排序,在算法结束后已经将10000行数据都排好序了,其实浪费了比较多的计算量,而使用优先队列算法就可以精确只得到三个最小值,其执行流程为:
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对于10000个准备排序的(R,rowid),取前三行构造大根堆;
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取下一行(R',rowid'),与堆顶R比较,如果R'小于R,将堆顶弹出,放入(R',rowid');
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重复上一步,直到第10000个数据完成比较;
-
取出堆中的rowid,去临时表里拿到word字段。
在OPTIMIZER_TRACE结果中,filesort_priority_queue_optimization里的chosen=true
,就表示使用了优先队列排序算法。
那为什么上篇文章的查询语句(见下)没有使用优先队列呢?
sql
select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000 ;
是因为如果使用优先队列,需要维护的堆的大小是1000行的(name,rowid),超过了设置的sort_buffer_size大小,所以只能使用归并排序算法。
不过,不论是使用内存临时表还是磁盘临时表,order by rand()
这种方法都会让计算过程非常复杂,需要大量的扫描行数。
随机排序方法
把问题简化一下,如果只随机选择一个word值,那么思路为:
-
取表的主键id的最大值M和最小值N;
-
用随机函数生成一个最大值与最小值之间的数\(X=(M-N)*rand()+N\);
-
取不小于X的第一个ID的行。
我们把这个算法称为算法1,其执行语句为:
sql
mysql> select max(id),min(id) into @M,@N from t ;
set @X= floor((@M-@N+1)*rand() + @N);
select * from t where id >= @X limit 1;
算法1的效率很高,因为取最值都不需要扫描索引,而第三步的查询也能利用索引快速定位,可以认为总共就扫描了3行。但这个算法并不严格满足要求,因为ID中间可能有空洞,那么选择不同行的概率不一样,并不是真正的随机。
比如4个id,分别是1、2、4、5,如果按照上面的方法,那么取到id=4
的概率是取得其他行概率的两倍。
为了做到严格随机,可以用下面流程:
-
取得整个表的行数C;
-
取得\(Y=floor(C*rand())\);
-
用
limit Y,1
取一行。
我们把这个算法称为算法2,其执行语句为:
sql
mysql> select count(*) into @C from t;
set @Y = floor(@C * rand());
set @sql = concat("select * from t limit ", @Y, ",1");
prepare stmt from @sql;
execute stmt;
DEALLOCATE prepare stmt;
MySQL处理limit Y,1
时会按顺序一个一个读出来,丢掉前Y个后将下一个记录返回,因此需要扫描Y+1行,算上计算行数扫描的C行,总共扫描C+Y+1行,执行代价高于算法1,但小于order by rand()
。
那么按照算法2的思路,随机取3个word值的做法为:
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取得整个表的行数C;
-
根据相同的随机方法取得Y1,Y2,Y3;
-
执行三个
limit Y,1
取得三行数据。
其执行语句为:
sql
mysql> select count(*) into @C from t;
set @Y1 = floor(@C * rand());
set @Y2 = floor(@C * rand());
set @Y3 = floor(@C * rand());
select * from t limit @Y1,1; //在应用代码里面取Y1、Y2、Y3值,拼出SQL后执行
select * from t limit @Y2,1;
select * from t limit @Y3,1;
最后总结:对于随机排序,尽量避免使用order by rand()
。