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大家好前面我们了解了order by的实现方式以及内部的涉及到的知识点。今天我们介绍一下关于实战的知识点。主要应用于表数据比较多的情况下，如何巧妙地从中取出几条数据。
案例
mysql> CREATE TABLE `words` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`word` varchar(64) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
?
delimiter ;;
create procedure isdata()
begin
declare i int;
set i=0;
while i<10000 do
insert into words(word) values(concat(char(97+(i div 1000)), char(97+(i % 1000 div 100)), char(97+(i % 100 div 10)), char(97+(i % 10))));
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
?
call isdata();
这是一个单词表，我们为了便于观察，插入了10000条数据。
现在我们要做的需求就是从10000条数据中查询随机取出3条数据即可。
内存临时表
我相信很多人第一选择就是采用内存临时表，所谓的内存操作！ 代码如下
mysql> select word from words order by rand() limit 3;
这个语句的意思很直白，随机排序取前 3 个。虽然这个 SQL 语句写法很简单，但执行流程却有点复杂的。我们先看一下执行计划吧
从图中得知Extra 字段显示 Using temporary，表示的是需要使用临时表；Using filesort，表示的是需要执行排序操作。
因此这个 Extra 的意思就是，需要临时表，并且需要在临时表上排序。
当前内容是接着上篇文件介绍order by排序继续扩展延伸的。上述不是说需要执行排序嘛，那问题来了。你是采用什么算法进行排序呢？
对于 InnoDB 表来说，执行全字段排序会减少磁盘访问，因此会被优先选择。
强调了“InnoDB 表”，你肯定想到了，对于内存表，回表过程只是简单地根据数据行的位置，直接访问内存得到数据，根本不会导致多访问磁盘。 优化器没有了这一层顾虑，那么它会优先考虑的，就是用于排序的行越小越好了，所以，MySQL 这时就会选择 rowid 排序。
大概的逻辑就是这样的。下面我们根据上述SQL分析一下执行流程。看看通过什么地方可以优化一下。
- 创建一个临时表。这个临时表使用的是 memory 引擎，表里有两个字段，第一个字段是 double 类型，为了后面描述方便，记为字段 R，第二个字段是 varchar(64) 类型，记为字段 W。并且，这个表没有建索引。
- 从 words 表中，按主键顺序取出所有的 word 值。对于每一个 word 值，调用 rand() 函数生成一个大于 0 小于 1 的随机小数，并把这个随机小数和 word 分别存入临时表的 R 和 W 字段中，到此，扫描行数是 10000。
- 现在临时表有 10000 行数据了，接下来你要在这个没有索引的内存临时表上，按照字段 R 排序。
- 初始化 sort_buffer。sort_buffer 中有两个字段，一个是 double 类型，另一个是整型。
- 从内存临时表中一行一行地取出 R 值和位置信息（我后面会和你解释这里为什么是“位置信息”），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，此时扫描行数增加 10000，变成了 20000。
- 在 sort_buffer 中根据 R 的值进行排序。注意，这个过程没有涉及到表操作，所以不会增加扫描行数。
- 排序完成后，取出前三个结果的位置信息，依次到内存临时表中取出 word 值，返回给客户端。这个过程中，访问了表的三行数据，总扫描行数变成了 20003。
以上是SQL执行的流程图。
紧接上文你可以会有疑惑，为什么上文是根据ID，这篇的pos是啥玩意啊。我们先介绍一下这里的pos是什么字段？
这里的pos也就是rowid。这个rowid就是平时我们会新建表的时候建立一个主键索引，如果那个表没有主键的话那是不是就群龙无首了啊，是不是就不能排序了啊。答案显然是不对的。如果没有定义的主键。MySQL会自动生成一个主键，这个主键就是rowid。
稍微小结一下：order by rand() 使用了内存临时表，内存临时表排序的时候使用了 rowid 排序方法。
磁盘临时表
那么，是不是所有的临时表都是内存表呢？ 并不是
tmp_table_size
这个参数限制了内存临时表的大小，默认值是 16M。如果临时表大小超过了 tmp_table_size，那么内存临时表就会转成磁盘临时表。
磁盘临时表使用的引擎默认是 InnoDB，是由参数 internal_tmp_disk_storage_engine 控制的。
当使用磁盘临时表的时候，对应的就是一个没有显式索引的 InnoDB 表的排序过程。
为了复现这个过程，我把 tmp_table_size 设置成 1024，把 sort_buffer_size 设置成 32768, 把 max_length_for_sort_data 设置成 16。
?
set tmp_table_size=1024;
set sort_buffer_size=32768;
set max_length_for_sort_data=16;
/* 打开 optimizer_trace，只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on';
?
/* 执行语句 */
select word from words order by rand() limit 3;
?
/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G
因为将 max_length_for_sort_data（控制要排序的参数） 设置成 16，小于 word 字段的长度定义，所以我们看到 sort_mode 里面显示的是 rowid 排序，这个是符合预期的，参与排序的是随机值 R 字段和 rowid 字段组成的行。
这时候你可能心算了一下，发现不对。R 字段存放的随机值就 8 个字节，rowid 是 6 个字节（至于为什么是 6 字节，就留给你课后思考吧），数据总行数是 10000，这样算出来就有 140000 字节，超过了 sort_buffer_size 定义的 32768 字节了。但是，number_of_tmp_files 的值居然是 0，难道不需要用临时文件吗？
这个 SQL 语句的排序确实没有用到临时文件，采用是 MySQL 5.6 版本引入的一个新的排序算法，即：优先队列排序算法。接下来，我们就看看为什么没有使用临时文件的算法，也就是归并排序算法，而是采用了优先队列排序算法。
其实，我们现在的 SQL 语句，只需要取 R 值最小的 3 个 rowid。但是，如果使用归并排序算法的话，虽然最终也能得到前 3 个值，但是这个算法结束后，已经将 10000 行数据都排好序了。
那么问题来了，我们要3行，为啥给我们排10000行呢？ 也就是说有没有更优的处理方法
优先队列排序算法：
- 对于这 10000 个准备排序的 (R,rowid)，先取前三行，构造成一个堆；
- 取下一个行 (R’,rowid’)，跟当前堆里面最大的 R 比较，如果 R’小于 R，把这个 (R,rowid) 从堆中去掉，换成 (R’,rowid’)；
- 重复第 2 步，直到第 10000 个 (R’,rowid’) 完成比较。 如下流程图
模拟 6 个 (R,rowid) 行，通过优先队列排序找到最小的三个 R 值的行的过程。整个排序过程中，为了最快地拿到当前堆的最大值，总是保持最大值在堆顶，因此这是一个最大堆。
OPTIMIZER_TRACE 结果中，filesort_priority_queue_optimization 这个部分的 chosen=true，就表示使用了优先队列排序算法，这个过程不需要临时文件，因此对应的 number_of_tmp_files 是 0。
这个流程结束后，我们构造的堆里面，就是这个 10000 行里面 R 值最小的三行。然后，依次把它们的 rowid 取出来，去临时表里面拿到 word 字段，这个过程就跟上一篇文章的 rowid 排序的过程一样了。
如下SQL
select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000 ;
你可能会问，这里也用到了 limit，为什么没用优先队列排序算法呢？原因是，这条 SQL 语句是 limit 1000，如果使用优先队列算法的话，需要维护的堆的大小就是 1000 行的 (name,rowid)，超过了我设置的 sort_buffer_size 大小，所以只能使用归并排序算法。
总之，不论是使用哪种类型的临时表，order by rand() 这种写法都会让计算过程非常复杂，需要大量的扫描行数，因此排序过程的资源消耗也会很大。
再回到我们文章开头的问题，怎么正确地随机排序呢？
随机排序方法
我们先把问题简化一下，如果只随机选择 1 个 word 值，可以怎么做呢？思路上是这样的：
- 取得这个表的主键 id 的最大值 M 和最小值 N;
- 用随机函数生成一个最大值到最小值之间的数 X = (M-N)*rand() + N;
- 取不小于 X 的第一个 ID 的行。
我们把这个算法，暂时称作随机算法 1
这个方法效率很高，因为取 max(id) 和 min(id) 都是不需要扫描索引的，而第三步的 select 也可以用索引快速定位，可以认为就只扫描了 3 行。但实际上，这个算法本身并不严格满足题目的随机要求，因为 ID 中间可能有空洞，因此选择不同行的概率不一样，不是真正的随机。
比如你有 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 的这一行的概率是取得其他行概率的两倍。
如果这四行的 id 分别是 1、2、40000、40001 呢？这个算法基本就能当 bug 来看待了。所以，为了得到严格随机的结果，你可以用下面这个流程:
- 取得整个表的行数，并记为 C。
- 取得 Y = floor(C * rand())。 floor 函数在这里的作用，就是取整数部分。
- 再用 limit Y,1 取得一行。
我们把这个算法，称为随机算法 2。
由于 limit 后面的参数不能直接跟变量，所以我在上面的代码中使用了 prepare+execute 的方法。你也可以把拼接 SQL 语句的方法写在应用程序中，会更简单些。这个随机算法 2，解决了算法 1 里面明显的概率不均匀问题。
MySQL 处理 limit Y,1 的做法就是按顺序一个一个地读出来，丢掉前 Y 个，然后把下一个记录作为返回结果，因此这一步需要扫描 Y+1 行。再加上，第一步扫描的 C 行，总共需要扫描 C+Y+1 行，执行代价比随机算法 1 的代价要高。
当然，随机算法 2 跟直接 order by rand() 比起来，执行代价还是小很多的。
现在，我们再看看，如果我们按照随机算法 2 的思路，要随机取 3 个 word 值呢？你可以这么做：
- 取得整个表的行数，记为 C；
- 根据相同的随机方法得到 Y1、Y2、Y3；
- 再执行三个 limit Y, 1 语句得到三行数据。
我们把这个算法，称作随机算法 3。
总结
今天这篇文章，我是借着随机排序的需求，介绍了 MySQL 对临时表排序的执行过程。
如果你直接使用 order by rand()，这个语句需要 Using temporary 和 Using filesort，查询的执行代价往往是比较大的。所以，在设计的时候你要尽量避开这种写法。今天的例子里面，我们不是仅仅在数据库内部解决问题，还会让应用代码配合拼接 SQL 语句。在实际应用的过程中，比较规范的用法就是：尽量将业务逻辑写在业务代码中，让数据库只做“读写数据”的事情。因此，这类方法的应用还是比较广泛的。有任何问题请联系微信公众号【欢少的成长之路】