代码拉取完成,页面将自动刷新
同步操作将从 funnylog/mysql45 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1">
<meta name="viewport"
content="width=device-width,initial-scale=1,maximum-scale=1,minimum-scale=1,user-scalable=no,viewport-fit=cover">
<meta name="format-detection" content="telephone=no">
<style type="text/css">
#watermark {
position: relative;
overflow: hidden;
}
#watermark .x {
position: absolute;
top: 800;
left: 400;
color: #3300ff;
font-size: 50px;
pointer-events: none;
opacity:0.3;
filter:Alpha(opacity=50);
}
</style>
<style type="text/css">
html{color:#333;-webkit-text-size-adjust:100%;-ms-text-size-adjust:100%;text-rendering:optimizelegibility;font-family:Helvetica Neue,PingFang SC,Verdana,Microsoft Yahei,Hiragino Sans GB,Microsoft Sans Serif,WenQuanYi Micro Hei,sans-serif}html.borderbox *,html.borderbox :after,html.borderbox :before{box-sizing:border-box}article,aside,blockquote,body,button,code,dd,details,dl,dt,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hr,input,legend,li,menu,nav,ol,p,pre,section,td,textarea,th,ul{margin:0;padding:0}article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,menu,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block}body,button,input,select,textarea{font:300 1em/1.8 PingFang SC,Lantinghei SC,Microsoft Yahei,Hiragino Sans GB,Microsoft Sans Serif,WenQuanYi Micro Hei,Helvetica,sans-serif}button::-moz-focus-inner,input::-moz-focus-inner{padding:0;border:0}table{border-collapse:collapse;border-spacing:0}fieldset,img{border:0}blockquote{position:relative;color:#999;font-weight:400;border-left:1px solid #1abc9c;padding-left:1em;margin:1em 3em 1em 2em}@media only screen and (max-width:640px){blockquote{margin:1em 0}}abbr,acronym{border-bottom:1px dotted;font-variant:normal}abbr{cursor:help}del{text-decoration:line-through}address,caption,cite,code,dfn,em,th,var{font-style:normal;font-weight:400}ol,ul{list-style:none}caption,th{text-align:left}q:after,q:before{content:""}sub,sup{font-size:75%;line-height:0;position:relative}:root sub,:root sup{vertical-align:baseline}sup{top:-.5em}sub{bottom:-.25em}a{color:#1abc9c}a:hover{text-decoration:underline}.typo a{border-bottom:1px solid #1abc9c}.typo a:hover{border-bottom-color:#555;color:#555}.typo a:hover,a,ins{text-decoration:none}.typo-u,u{text-decoration:underline}mark{background:#fffdd1;border-bottom:1px solid #ffedce;padding:2px;margin:0 5px}code,pre,pre tt{font-family:Courier,Courier New,monospace}pre{background:hsla(0,0%,97%,.7);border:1px solid #ddd;padding:1em 1.5em;display:block;-webkit-overflow-scrolling:touch}hr{border:none;border-bottom:1px solid #cfcfcf;margin-bottom:.8em;height:10px}.typo-small,figcaption,small{font-size:.9em;color:#888}b,strong{font-weight:700;color:#000}[draggable]{cursor:move}.clearfix:after,.clearfix:before{content:"";display:table}.clearfix:after{clear:both}.clearfix{zoom:1}.textwrap,.textwrap td,.textwrap th{word-wrap:break-word;word-break:break-all}.textwrap-table{table-layout:fixed}.serif{font-family:Palatino,Optima,Georgia,serif}.typo-dl,.typo-form,.typo-hr,.typo-ol,.typo-p,.typo-pre,.typo-table,.typo-ul,.typo dl,.typo form,.typo hr,.typo ol,.typo p,.typo pre,.typo table,.typo ul,blockquote{margin-bottom:1rem}h1,h2,h3,h4,h5,h6{font-family:PingFang SC,Helvetica Neue,Verdana,Microsoft Yahei,Hiragino Sans GB,Microsoft Sans Serif,WenQuanYi Micro Hei,sans-serif;color:#000;line-height:1.35}.typo-h1,.typo-h2,.typo-h3,.typo-h4,.typo-h5,.typo-h6,.typo h1,.typo h2,.typo h3,.typo h4,.typo h5,.typo h6{margin-top:1.2em;margin-bottom:.6em;line-height:1.35}.typo-h1,.typo h1{font-size:2em}.typo-h2,.typo h2{font-size:1.8em}.typo-h3,.typo h3{font-size:1.6em}.typo-h4,.typo h4{font-size:1.4em}.typo-h5,.typo-h6,.typo h5,.typo h6{font-size:1.2em}.typo-ul,.typo ul{margin-left:1.3em;list-style:disc}.typo-ol,.typo ol{list-style:decimal;margin-left:1.9em}.typo-ol ol,.typo-ol ul,.typo-ul ol,.typo-ul ul,.typo li ol,.typo li ul{margin-bottom:.8em;margin-left:2em}.typo-ol ul,.typo-ul ul,.typo li ul{list-style:circle}.typo-table td,.typo-table th,.typo table caption,.typo table td,.typo table th{border:1px solid #ddd;padding:.5em 1em;color:#666}.typo-table th,.typo table th{background:#fbfbfb}.typo-table thead th,.typo table thead th{background:hsla(0,0%,95%,.7)}.typo table caption{border-bottom:none}.typo-input,.typo-textarea{-webkit-appearance:none;border-radius:0}.typo-em,.typo em,caption,legend{color:#000;font-weight:inherit}.typo-em{position:relative}.typo-em:after{position:absolute;top:.65em;left:0;width:100%;overflow:hidden;white-space:nowrap;content:"\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB\30FB"}.typo img{max-width:100%}.common-content{font-weight:400;color:#353535;line-height:1.75rem;white-space:normal;word-break:normal;font-size:1rem}.common-content img{display:block;max-width:100%;background-color:#eee}.common-content audio,.common-content video{width:100%;background-color:#eee}.common-content center,.common-content font{margin-top:1rem;display:inline-block}.common-content center{width:100%}.common-content pre{margin-top:1rem;padding-left:0;padding-right:0;position:relative;overflow:hidden}.common-content pre code{font-size:.8rem;font-family:Consolas,Liberation Mono,Menlo,monospace,Courier;display:block;width:100%;box-sizing:border-box;padding-left:1rem;padding-right:1rem;overflow-x:auto}.common-content hr{border:none;margin-top:1.5rem;margin-bottom:1.5rem;border-top:1px solid #f5f5f5;height:1px;background:none}.common-content b,.common-content h1,.common-content h2,.common-content h3,.common-content h4,.common-content h5,.common-content strong{font-weight:700}.common-content h1,.common-content h2{font-size:1.125rem;margin-bottom:.45rem}.common-content h3,.common-content h4,.common-content h5{font-size:1rem;margin-bottom:.45rem}.common-content p{font-weight:400;color:#353535;margin-top:.15rem}.common-content .orange{color:#ff5a05}.common-content .reference{font-size:1rem;color:#888}.custom-rich-content h1{margin-top:0;font-weight:400;font-size:15.25px;border-bottom:1px solid #eee;line-height:2.8}.custom-rich-content li,.custom-rich-content p{font-size:14px;color:#888;line-height:1.6}table.hljs-ln{margin-bottom:0;border-spacing:0;border-collapse:collapse}table.hljs-ln,table.hljs-ln tbody,table.hljs-ln td,table.hljs-ln tr{box-sizing:border-box}table.hljs-ln td{padding:0;border:0}table.hljs-ln td.hljs-ln-numbers{min-width:15px;color:rgba(27,31,35,.3);text-align:right;white-space:nowrap;cursor:pointer;user-select:none}table.hljs-ln td.hljs-ln-code,table.hljs-ln td.hljs-ln-numbers{font-family:SFMono-Regular,Consolas,Liberation Mono,Menlo,Courier,monospace;font-size:12px;line-height:20px;vertical-align:top}table.hljs-ln td.hljs-ln-code{position:relative;padding-right:10px;padding-left:10px;overflow:visible;color:#24292e;word-wrap:normal;white-space:pre}video::-webkit-media-controls{overflow:hidden!important}video::-webkit-media-controls-enclosure{width:calc(100% + 32px);margin-left:auto}.button-cancel{color:#888;border:1px solid #888;border-radius:3px;margin-right:12px}.button-cancel,.button-primary{-ms-flex-positive:1;flex-grow:1;height:35px;display:inline-block;font-size:15px;text-align:center;line-height:36px}.button-primary{color:#fff;background-color:#ff5a05;border-radius:3px}@font-face{font-family:iconfont;src:url(//at.alicdn.com/t/font_372689_bwwwtosxtzp.eot);src:url(//at.alicdn.com/t/font_372689_bwwwtosxtzp.eot#iefix) format("embedded-opentype"),url(//at.alicdn.com/t/font_372689_bwwwtosxtzp.woff) format("woff"),url(//at.alicdn.com/t/font_372689_bwwwtosxtzp.ttf) format("truetype"),url(//at.alicdn.com/t/font_372689_bwwwtosxtzp.svg#iconfont) format("svg")}@font-face{font-family:player-font;src:url(//at.alicdn.com/t/font_509397_1cyjv4o90qiod2t9.eot);src:url(//at.alicdn.com/t/font_509397_1cyjv4o90qiod2t9.eot#iefix) format("embedded-opentype"),url(//at.alicdn.com/t/font_509397_1cyjv4o90qiod2t9.woff) format("woff"),url(//at.alicdn.com/t/font_509397_1cyjv4o90qiod2t9.ttf) format("truetype"),url(//at.alicdn.com/t/font_509397_1cyjv4o90qiod2t9.svg#player-font) format("svg")}.iconfont{font-family:iconfont!important;font-size:16px;font-style:normal;-webkit-font-smoothing:antialiased;-webkit-text-stroke-width:.2px;-moz-osx-font-smoothing:grayscale}html{background:#fff;min-height:100%;-webkit-tap-highlight-color:rgba(0,0,0,0)}body{width:100%}body.fixed{overflow:hidden;position:fixed;width:100vw;height:100vh}i{font-style:normal}a{word-wrap:break-word;-webkit-tap-highlight-color:rgba(0,0,0,0)}a:hover{text-decoration:none}.fade-enter-active,.fade-leave-active{transition:opacity .3s}.fade-enter,.fade-leave-to{opacity:0}.MathJax,.MathJax_CHTML,.MathJax_MathContainer,.MathJax_MathML,.MathJax_PHTML,.MathJax_PlainSource,.MathJax_SVG{outline:0}.ios-app-switch .js-audit{display:none}._loading_wrap_{position:fixed;width:100vw;height:100vh;top:50%;left:50%;transform:translate(-50%,-50%);z-index:999}._loading_div_class_,._loading_wrap_{display:-ms-flexbox;display:flex;-ms-flex-pack:center;justify-content:center;-ms-flex-align:center;align-items:center}._loading_div_class_{word-wrap:break-word;padding:.5rem .75rem;text-align:center;z-index:9999;font-size:.6rem;max-width:60%;color:#fff;border-radius:.25rem;-ms-flex-direction:column;flex-direction:column}._loading_div_class_ .message{color:#353535;font-size:16px;line-height:3}.spinner{animation:circle-rotator 1.4s linear infinite}.spinner *{line-height:0;box-sizing:border-box}@keyframes circle-rotator{0%{transform:rotate(0deg)}to{transform:rotate(270deg)}}.path{stroke-dasharray:187;stroke-dashoffset:0;transform-origin:center;animation:circle-dash 1.4s ease-in-out infinite,circle-colors 5.6s ease-in-out infinite}@keyframes circle-colors{0%{stroke:#ff5a05}to{stroke:#ff5a05}}@keyframes circle-dash{0%{stroke-dashoffset:187}50%{stroke-dashoffset:46.75;transform:rotate(135deg)}to{stroke-dashoffset:187;transform:rotate(450deg)}}.confirm-box-wrapper,.confirm-box-wrapper .mask{position:absolute;top:0;left:0;right:0;bottom:0}.confirm-box-wrapper .mask{background:rgba(0,0,0,.6)}.confirm-box-wrapper .confirm-box{position:fixed;top:50%;left:50%;width:267px;background:#fff;transform:translate(-50%,-50%);border-radius:7px}.confirm-box-wrapper .confirm-box .head{margin:0 18px;font-size:18px;text-align:center;line-height:65px;border-bottom:1px solid #d9d9d9}.confirm-box-wrapper .confirm-box .body{padding:18px;padding-bottom:0;color:#353535;font-size:12.5px;max-height:150px;overflow:auto}.confirm-box-wrapper .confirm-box .foot{display:-ms-flexbox;display:flex;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;padding:18px}.confirm-box-wrapper .confirm-box .foot .button-cancel{border:1px solid #d9d9d9}.hljs{display:block;overflow-x:auto;padding:.5em;color:#333;background:#f8f8f8}.hljs-comment,.hljs-quote{color:#998;font-style:italic}.hljs-keyword,.hljs-selector-tag,.hljs-subst{color:#333;font-weight:700}.hljs-literal,.hljs-number,.hljs-tag .hljs-attr,.hljs-template-variable,.hljs-variable{color:teal}.hljs-doctag,.hljs-string{color:#d14}.hljs-section,.hljs-selector-id,.hljs-title{color:#900;font-weight:700}.hljs-subst{font-weight:400}.hljs-class .hljs-title,.hljs-type{color:#458;font-weight:700}.hljs-attribute,.hljs-name,.hljs-tag{color:navy;font-weight:400}.hljs-link,.hljs-regexp{color:#009926}.hljs-bullet,.hljs-symbol{color:#990073}.hljs-built_in,.hljs-builtin-name{color:#0086b3}.hljs-meta{color:#999;font-weight:700}.hljs-deletion{background:#fdd}.hljs-addition{background:#dfd}.hljs-emphasis{font-style:italic}.hljs-strong{font-weight:700}
</style>
<style type="text/css">
.button-cancel[data-v-87ffcada]{color:#888;border:1px solid #888;border-radius:3px;margin-right:12px}.button-cancel[data-v-87ffcada],.button-primary[data-v-87ffcada]{-webkit-box-flex:1;-ms-flex-positive:1;flex-grow:1;height:35px;display:inline-block;font-size:15px;text-align:center;line-height:36px}.button-primary[data-v-87ffcada]{color:#fff;background-color:#ff5a05;border-radius:3px}.pd[data-v-87ffcada]{padding-left:1.375rem;padding-right:1.375rem}.article[data-v-87ffcada]{max-width:70rem;margin:0 auto}.article .article-unavailable[data-v-87ffcada]{color:#fa8919;font-size:15px;font-weight:600;line-height:24px;border-radius:5px;padding:12px;background-color:#f6f7fb;margin-top:20px}.article .article-unavailable .iconfont[data-v-87ffcada]{font-size:12px}.article .main[data-v-87ffcada]{padding:1.25rem 0;margin-bottom:52px}.article-title[data-v-87ffcada]{color:#353535;font-weight:400;line-height:1.65rem;font-size:1.34375rem}.article-info[data-v-87ffcada]{color:#888;font-size:.9375rem;margin-top:1.0625rem}.article-content[data-v-87ffcada]{margin-top:1.0625rem}.article-content.android video[data-v-87ffcada]::-webkit-media-controls-fullscreen-button{display:none}.copyright[data-v-87ffcada]{color:#b2b2b2;padding-bottom:20px;margin-top:20px;font-size:13px}.audio-player[data-v-87ffcada]{width:100%;margin:20px 0}.to-comment[data-v-87ffcada]{overflow:hidden;padding-top:10px;margin-bottom:-30px}.to-comment a.button-primary[data-v-87ffcada]{float:right;height:20px;font-size:12px;line-height:20px;padding:4px 8px;cursor:pointer}.article-comments[data-v-87ffcada]{margin-top:2rem}.article-comments h2[data-v-87ffcada]{text-align:center;color:#888;position:relative;z-index:1;margin-bottom:1rem}.article-comments h2[data-v-87ffcada]:before{border-top:1px dotted #888;content:"";position:absolute;top:56%;left:0;width:100%;z-index:-1}.article-comments h2 span[data-v-87ffcada]{font-size:15.25px;font-weight:400;padding:0 1rem;background:#fff;display:inline-block}.article-sub-bottom[data-v-87ffcada]{z-index:10;cursor:pointer}.switch-btns[data-v-87ffcada]{height:76px;cursor:pointer;padding-top:24px;padding-bottom:24px;border-bottom:10px solid #f6f7fb;position:relative}.switch-btns[data-v-87ffcada]:before{content:" ";height:1px;background:#e8e8e8;position:absolute;top:0;left:0;-webkit-box-sizing:border-box;box-sizing:border-box;left:1.375rem;right:1.375rem}.switch-btns .btn[data-v-87ffcada]{height:38px;display:-webkit-box;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center}.switch-btns .btn .tag[data-v-87ffcada]{-webkit-box-flex:0;-ms-flex:0 0 62px;flex:0 0 62px;text-align:center;color:#888;font-size:14px;border-radius:10px;height:22px;line-height:22px;background:#f6f7fb;font-weight:400}.switch-btns .btn .txt[data-v-87ffcada]{margin-left:10px;-webkit-box-flex:1;-ms-flex:1 1 auto;flex:1 1 auto;color:#888;font-size:15px;height:22px;line-height:22px;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap;font-weight:400}@media (max-width:769px){.article .breadcrumb[data-v-87ffcada]{padding-top:10px;padding-bottom:10px}}
</style>
<style type="text/css">
.comment-item{list-style-position:inside;width:100%;display:-webkit-box;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-orient:horizontal;-webkit-box-direction:normal;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;margin-bottom:1rem}.comment-item a{border-bottom:none}.comment-item .avatar{width:2.625rem;height:2.625rem;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;border-radius:50%}.comment-item .info{margin-left:.5rem;-webkit-box-flex:1;-ms-flex-positive:1;flex-grow:1}.comment-item .info .hd{width:100%;display:-webkit-box;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-orient:horizontal;-webkit-box-direction:normal;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;-webkit-box-pack:justify;-ms-flex-pack:justify;justify-content:space-between;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center}.comment-item .info .hd .username{color:#888;font-size:15.25px;font-weight:400;line-height:1.2}.comment-item .info .hd .control{display:-webkit-box;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-orient:horizontal;-webkit-box-direction:normal;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center}.comment-item .info .hd .control .btn-share{color:#888;font-size:.75rem;margin-right:1rem}.comment-item .info .hd .control .btn-praise{display:-webkit-box;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-box-orient:horizontal;-webkit-box-direction:normal;-ms-flex-direction:row;flex-direction:row;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center;font-size:15.25px;text-decoration:none}.comment-item .info .hd .control .btn-praise i{color:#888;display:inline-block;font-size:.75rem;margin-right:.3rem;margin-top:-.01rem}.comment-item .info .hd .control .btn-praise i.on,.comment-item .info .hd .control .btn-praise span{color:#ff5a05}.comment-item .info .bd{color:#353535;font-size:15.25px;font-weight:400;white-space:normal;word-break:break-all;line-height:1.6}.comment-item .info .time{color:#888;font-size:9px;line-height:1}.comment-item .info .reply .reply-hd{font-size:15.25px}.comment-item .info .reply .reply-hd span{margin-left:-12px;color:#888;font-weight:400}.comment-item .info .reply .reply-hd i{color:#ff5a05;font-size:15.25px}.comment-item .info .reply .reply-content{color:#353535;font-size:15.25px;font-weight:400;white-space:normal;word-break:break-all}.comment-item .info .reply .reply-time{color:#888;font-size:9px}
</style>
</head>
<body>
<div id="app">
<div data-v-87ffcada="" class="article" id="watermark">
<div data-v-87ffcada="" class="main main-app">
<h1 data-v-87ffcada="" class="article-title pd">
17讲如何正确地显示随机消息
</h1>
<div data-v-87ffcada="" class="article-content typo common-content pd"><img data-v-87ffcada=""
src="https://static001.geekbang.org/resource/image/46/13/46b64dc5812a178e90ed2b05f66f5c13.jpg">
<div>
<audio controls="controls" height="100" width="100">
<source src="17讲如何正确地显示随机消息.mp3" type="audio/mp3" />
<embed height="100" width="100" src="17讲如何正确地显示随机消息.mp3" />
</audio>
</div>
<div data-v-87ffcada="" id="article-content" class="">
<div class="text">
<p>我在上一篇文章,为你讲解完order by语句的几种执行模式后,就想到了之前一个做英语学习App的朋友碰到过的一个性能问题。今天这篇文章,我就从这个性能问题说起,和你说说MySQL中的另外一种排序需求,希望能够加深你对MySQL排序逻辑的理解。</p><p>这个英语学习App首页有一个随机显示单词的功能,也就是根据每个用户的级别有一个单词表,然后这个用户每次访问首页的时候,都会随机滚动显示三个单词。他们发现随着单词表变大,选单词这个逻辑变得越来越慢,甚至影响到了首页的打开速度。</p><p>现在,如果让你来设计这个SQL语句,你会怎么写呢?</p><p>为了便于理解,我对这个例子进行了简化:去掉每个级别的用户都有一个对应的单词表这个逻辑,直接就是从一个单词表中随机选出三个单词。这个表的建表语句和初始数据的命令如下:</p><pre><code>mysql> CREATE TABLE `words` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`word` varchar(64) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
delimiter ;;
create procedure idata()
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 idata();
</code></pre><p>为了便于量化说明,我在这个表里面插入了10000行记录。接下来,我们就一起看看要随机选择3个单词,有什么方法实现,存在什么问题以及如何改进。</p><h1>内存临时表</h1><p>首先,你会想到用order by rand()来实现这个逻辑。</p><pre><code>mysql> select word from words order by rand() limit 3;
</code></pre><p>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。</p><!-- [[[read_end]]] --><p>我们先用explain命令来看看这个语句的执行情况。</p><p><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/59/50/59a4fb0165b7ce1184e41f2d061ce350.png" alt=""></p><center><span class="reference">图1 使用explain命令查看语句的执行情况</span></center><p>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。</p><p>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。</p><p>这里,你可以先回顾一下<a href="https://time.geekbang.org/column/article/73479">上一篇文章</a>中全字段排序和rowid排序的内容。我把上一篇文章的两个流程图贴过来,方便你复习。</p><p><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/6c/72/6c821828cddf46670f9d56e126e3e772.jpg" alt=""></p><center><span class="reference">图2 全字段排序</span></center><p><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/dc/6d/dc92b67721171206a302eb679c83e86d.jpg" alt=""></p><center>图3 rowid排序</center><p>然后,我再问你一个问题,你觉得对于临时内存表的排序来说,它会选择哪一种算法呢?回顾一下上一篇文章的一个结论:<strong>对于InnoDB表来说</strong>,执行全字段排序会减少磁盘访问,因此会被优先选择。</p><p>我强调了“InnoDB表”,你肯定想到了,<strong>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</strong>。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少越好了,所以,MySQL这时就会选择rowid排序。</p><p>理解了这个算法选择的逻辑,我们再来看看语句的执行流程。同时,通过今天的这个例子,我们来尝试分析一下语句的扫描行数。</p><p>这条语句的执行流程是这样的:</p><ol>
<li>
<p>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。</p>
</li>
<li>
<p>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。</p>
</li>
<li>
<p>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。</p>
</li>
<li>
<p>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。</p>
</li>
<li>
<p>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。</p>
</li>
<li>
<p>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。</p>
</li>
<li>
<p>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。</p>
</li>
</ol><p>接下来,我们通过慢查询日志(slow log)来验证一下我们分析得到的扫描行数是否正确。</p><pre><code># Query_time: 0.900376 Lock_time: 0.000347 Rows_sent: 3 Rows_examined: 20003
SET timestamp=1541402277;
select word from words order by rand() limit 3;
</code></pre><p>其中,Rows_examined:20003就表示这个语句执行过程中扫描了20003行,也就验证了我们分析得出的结论。</p><p>这里插一句题外话,在平时学习概念的过程中,你可以经常这样做,先通过原理分析算出扫描行数,然后再通过查看慢查询日志,来验证自己的结论。我自己就是经常这么做,这个过程很有趣,分析对了开心,分析错了但是弄清楚了也很开心。</p><p>现在,我来把完整的排序执行流程图画出来。</p><p><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/2a/fc/2abe849faa7dcad0189b61238b849ffc.png" alt=""></p><center><span class="reference">图4 随机排序完整流程图1</span></center><p>图中的pos就是位置信息,你可能会觉得奇怪,这里的“位置信息”是个什么概念?在上一篇文章中,我们对InnoDB表排序的时候,明明用的还是ID字段。</p><p>这时候,我们就要回到一个基本概念:<strong>MySQL的表是用什么方法来定位“一行数据”的。</strong></p><p>在前面<a href="https://time.geekbang.org/column/article/69236">第4</a>和<a href="https://time.geekbang.org/column/article/69636">第5</a>篇介绍索引的文章中,有几位同学问到,如果把一个InnoDB表的主键删掉,是不是就没有主键,就没办法回表了?</p><p>其实不是的。如果你创建的表没有主键,或者把一个表的主键删掉了,那么InnoDB会自己生成一个长度为6字节的rowid来作为主键。</p><p>这也就是排序模式里面,rowid名字的来历。实际上它表示的是:每个引擎用来唯一标识数据行的信息。</p><ul>
<li>对于有主键的InnoDB表来说,这个rowid就是主键ID;</li>
<li>对于没有主键的InnoDB表来说,这个rowid就是由系统生成的;</li>
<li>MEMORY引擎不是索引组织表。在这个例子里面,你可以认为它就是一个数组。因此,这个rowid其实就是数组的下标。</li>
</ul><p>到这里,我来稍微小结一下:<strong>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。</strong></p><h1>磁盘临时表</h1><p>那么,是不是所有的临时表都是内存表呢?</p><p>其实不是的。tmp_table_size这个配置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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><pre><code>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
</code></pre><p><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/78/ab/78d2db9a4fdba81feadccf6e878b4aab.png" alt=""></p><center><span class="reference">图5 OPTIMIZER_TRACE部分结果</span></center><p>然后,我们来看一下这次OPTIMIZER_TRACE的结果。</p><p>因为将max_length_for_sort_data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。</p><p>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?</p><p>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。</p><p>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。</p><p>也就是说,后面的9997行也是有序的了。但,我们的查询并不需要这些数据是有序的。所以,想一下就明白了,这浪费了非常多的计算量。</p><p>而优先队列算法,就可以精确地只得到三个最小值,执行流程如下:</p><ol>
<li>对于这10000个准备排序的(R,rowid),先取前三行,构造成一个堆;</li>
</ol><p>(对数据结构印象模糊的同学,可以先设想成这是一个由三个元素组成的数组)</p><ol>
<li>
<p>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’);</p>
</li>
<li>
<p>重复第2步,直到第10000个(R’,rowid’)完成比较。</p>
</li>
</ol><p>这里我简单画了一个优先队列排序过程的示意图。</p><p><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/e9/97/e9c29cb20bf9668deba8981e444f6897.png" alt=""></p><center><span class="reference">图6 优先队列排序算法示例</span></center><p>图6是模拟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。</p><p>图5的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。</p><p>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。</p><p>我们再看一下上面一篇文章的SQL查询语句:</p><pre><code>select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000 ;
</code></pre><p>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。</p><p>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。</p><p>再回到我们文章开头的问题,怎么正确地随机排序呢?</p><h1>随机排序方法</h1><p>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:</p><ol>
<li>
<p>取得这个表的主键id的最大值M和最小值N;</p>
</li>
<li>
<p>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;</p>
</li>
<li>
<p>取不小于X的第一个ID的行。</p>
</li>
</ol><p>我们把这个算法,暂时称作随机算法1。这里,我直接给你贴一下执行语句的序列:</p><pre><code>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;
</code></pre><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>所以,为了得到严格随机的结果,你可以用下面这个流程:</p><ol>
<li>
<p>取得整个表的行数,并记为C。</p>
</li>
<li>
<p>取得 Y = floor(C * rand())。 floor函数在这里的作用,就是取整数部分。</p>
</li>
<li>
<p>再用limit Y,1 取得一行。</p>
</li>
</ol><p>我们把这个算法,称为随机算法2。下面这段代码,就是上面流程的执行语句的序列。</p><pre><code>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;
</code></pre><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>你可能问了,如果按照这个表有10000行来计算的话,C=10000,要是随机到比较大的Y值,那扫描行数也跟20000差不多了,接近order by rand()的扫描行数,为什么说随机算法2的代价要小很多呢?我就把这个问题留给你去课后思考吧。</p><p>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:</p><ol>
<li>
<p>取得整个表的行数,记为C;</p>
</li>
<li>
<p>根据相同的随机方法得到Y1、Y2、Y3;</p>
</li>
<li>
<p>再执行三个limit Y, 1语句得到三行数据。</p>
</li>
</ol><p>我们把这个算法,称作随机算法3。下面这段代码,就是上面流程的执行语句的序列。</p><pre><code>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;
</code></pre><h1>小结</h1><p>今天这篇文章,我是借着随机排序的需求,跟你介绍了MySQL对临时表排序的执行过程。</p><p>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,在设计的时候你要量避开这种写法。</p><p>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。</p><p>最后,我给你留下一个思考题吧。</p><p>上面的随机算法3的总扫描行数是 C+(Y1+1)+(Y2+1)+(Y3+1),实际上它还是可以继续优化,来进一步减少扫描行数的。</p><p>我的问题是,如果你是这个需求的开发人员,你会怎么做,来减少扫描行数呢?说说你的方案,并说明你的方案需要的扫描行数。</p><p>你可以把你的设计和结论写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。</p><h1>上期问题时间</h1><p>我在上一篇文章最后留给你的问题是,select * from t where city in (“杭州”," 苏州 ") order by name limit 100;这个SQL语句是否需要排序?有什么方案可以避免排序?</p><p>虽然有(city,name)联合索引,对于单个city内部,name是递增的。但是由于这条SQL语句不是要单独地查一个city的值,而是同时查了"杭州"和" 苏州 "两个城市,因此所有满足条件的name就不是递增的了。也就是说,这条SQL语句需要排序。</p><p>那怎么避免排序呢?</p><p>这里,我们要用到(city,name)联合索引的特性,把这一条语句拆成两条语句,执行流程如下:</p><ol>
<li>
<p>执行select * from t where city=“杭州” order by name limit 100; 这个语句是不需要排序的,客户端用一个长度为100的内存数组A保存结果。</p>
</li>
<li>
<p>执行select * from t where city=“苏州” order by name limit 100; 用相同的方法,假设结果被存进了内存数组B。</p>
</li>
<li>
<p>现在A和B是两个有序数组,然后你可以用归并排序的思想,得到name最小的前100值,就是我们需要的结果了。</p>
</li>
</ol><p>如果把这条SQL语句里“limit 100”改成“limit 10000,100”的话,处理方式其实也差不多,即:要把上面的两条语句改成写:</p><pre><code>select * from t where city="杭州" order by name limit 10100;
</code></pre><p>和</p><pre><code> select * from t where city="苏州" order by name limit 10100。
</code></pre><p>这时候数据量较大,可以同时起两个连接一行行读结果,用归并排序算法拿到这两个结果集里,按顺序取第10001~10100的name值,就是需要的结果了。</p><p>当然这个方案有一个明显的损失,就是从数据库返回给客户端的数据量变大了。</p><p>所以,如果数据的单行比较大的话,可以考虑把这两条SQL语句改成下面这种写法:</p><pre><code>select id,name from t where city="杭州" order by name limit 10100;
</code></pre><p>和</p><pre><code>select id,name from t where city="苏州" order by name limit 10100。
</code></pre><p>然后,再用归并排序的方法取得按name顺序第10001~10100的name、id的值,然后拿着这100个id到数据库中去查出所有记录。</p><p>上面这些方法,需要你根据性能需求和开发的复杂度做出权衡。</p><p>评论区留言点赞板:</p><blockquote>
<p>评论区很多同学都提到不能排序,说明各位对索引的存储都理解对了。<br>
@峰 同学提到了归并排序,是我们这个问题解法的核心思想;<br>
@老杨同志 的回答中提到了“从业务上砍掉功能”,这个也确实是在业务设计中可以考虑的一个方向;<br>
@某、人 帮忙回答了@发条橙子同学的问题,尤其是对问题一的回答,非常精彩。</p>
</blockquote><p><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/09/77/09c1073f99cf71d2fb162a716b5fa577.jpg" alt=""></p>
</div>
</div>
</div>
<div data-v-87ffcada="" class="article-comments pd"><h2 data-v-87ffcada=""><span
data-v-87ffcada="">精选留言</span></h2>
<ul data-v-87ffcada="">
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/13/03/f7/3a493bec.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">老杨同志</span>
</div>
<div class="bd">对应单词这种总量不是很多的数据,第一感觉应该装jdk缓存或者redis缓存。由于需要随机访问,数组比较好。假如一个单词平均10个字节,10*10000,不到1M就装下了。<br>如果一定要用数据库来做,老师的方案1比较好,空洞的问题,如果单词库不变,可以在上线前整理数据,把空洞处理调。比如:原来单词存在A表,新建B表 ,执行 insert into B(word) select word from A. B的id是自增的,就会生成连续的主键。当然如果A表写比较频繁,且数据量较大,业务上禁用 这种写法,RR的隔离级别会锁A表 <br> <br></div>
<span class="time">2018-12-21 10:09</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">重新整理表这个思路很赞👍🏿<br><br>看得出你是业务经验很丰富啊,这几次问题,对底层实现和业务功能的平衡,考虑点很不错</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 10:39</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/10/82/e3/d9285284.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">雪中鼠[悠闲]</span>
</div>
<div class="bd">如果按照业务需求,随机取三个,数据库还在设计阶段,可以增加一个主键字段,用来记录每行记录的rowid,这样一万行,那就是连续的一万,然后随机,用该随机rowid回表查询该行记录 <br></div>
<span class="time">2018-12-21 08:59</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">这个也是个好方法,就是确保连续,可以快速的得到C和几个偏移量</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 11:08</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/12/4f/60/049a20e9.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">吴宇晨</span>
</div>
<div class="bd">我觉得可以按Y排个序,第一条取完,拿到对应id,然后有一条语句就是where id大于xxx,limit y2-y1,1 <br></div>
<span class="time">2018-12-21 08:00</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">抓住了关键点👍🏿</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 11:15</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="http://thirdwx.qlogo.cn/mmopen/vi_32/Q0j4TwGTfTLE4LYb3jrH63ZV98Zpc8DompwDgb1O3nffMoZCmiaibauRyEFv6NDNsST9RWxZExvMLMWb50zaanoQ/132" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">慧鑫coming</span>
</div>
<div class="bd">又到周五了,开心😜 <br></div>
<span class="time">2018-12-21 08:04</span>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/11/11/18/8cee35f9.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">HuaMax</span>
</div>
<div class="bd">假设Y1,Y2,Y3是由小到大的三个数,则可以优化成这样,这样扫描行数为Y3<br>id1 = select * from t limit @Y1,1;<br>id2= select * from t where id > id1 limit @Y2-@Y1,1;<br>select * from t where id > id2 limit @Y3 - @Y2,1; <br></div>
<span class="time">2018-12-21 17:47</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">👍🏿</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 21:15</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/12/6e/10/05f19719.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">freesia</span>
</div>
<div class="bd">从上一讲到这一讲,我发现老师在处理问题时,提出的方法就不再是单纯依靠MySQL解决,因为可能会耗费很多资源,而是把问题分担一部分到客户端,比如客户端拿到数据后再排序,或者客户端产生随机数再到MySQL中去查询。 <br></div>
<span class="time">2018-12-23 17:57</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">嗯嗯,MySQL 的代码和业务代码都是代码😄 配合起来用</p>
<p class="reply-time">2018-12-23 22:13</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/12/50/99/d69363ab.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">李皮皮皮皮皮</span>
</div>
<div class="bd">我经常在文中看到多个事务的执行时序。线下做实验的时候,是怎么保证能按这个时序执行呢? <br></div>
<span class="time">2018-12-21 20:01</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">开两个窗口,按顺序执行命令哦</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 20:49</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/13/34/3d/041f831f.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">岁月安然</span>
</div>
<div class="bd">为什么随机算法2比order by rand()的代价小很多?<br>因为随机算法2进行limit获取数据的时候是根据主键排序获取的,主键天然索引排序。获取到第9999条的数据也远比order by rand()方法的组成临时表R字段排序再获取rowid代价小的多。 <br></div>
<span class="time">2018-12-21 11:45</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">对的,<br><br>你是第一个回答正文中间问题的😄👍🏿</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 11:57</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/12/cb/ab/1aac53bf.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">董航</span>
</div>
<div class="bd">堆结构,大顶树,小顶树!!! <br></div>
<span class="time">2018-12-21 11:05</span>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/10/03/01/62b32acf.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">王飞洋</span>
</div>
<div class="bd">归并排序,优先队列,算法无处不在。 <br></div>
<span class="time">2018-12-21 08:05</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">要说算法还是隔壁王老师讲的专业,这里咱们就只追求MySQL 里面用到的,能给大家讲明白就行了😄</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 11:59</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/14/16/31/ae8adf82.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">路过</span>
</div>
<div class="bd">老师,我为快速执行存储过程。把参数位置为:<br>innodb_flush_log_at_trx_commit=2<br>sync_binlog=0<br>执行马上就结束了。否则要等很久。请教老师,上面修改后,数据和log还没有真正刷到磁盘。请问我在哪里可以看到相关的信息。<br>使用show engine innodb status\G 看到:<br>0 pending log flushes, 0 pending chkp writes<br>20197 log i/o's done, 0.00 log i/o's/second<br>谢谢! <br></div>
<span class="time">2018-12-22 16:10</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">确实没地方看😓</p>
<p class="reply-time">2018-12-22 22:44</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/13/e2/0b/e3c8765a.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">风动草</span>
</div>
<div class="bd">老师好!您说的在建二级索引的过程中,是把主键取出来构造二级索引,而且要读全表,这个读全表意思是不是,读了主键,就意味着主键的叶子节点也一起读出来了? <br></div>
<span class="time">2018-12-22 09:45</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">是的</p>
<p class="reply-time">2018-12-22 14:07</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/11/26/1e/adc166df.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">无眠</span>
</div>
<div class="bd">一直比较疑惑什么情况下会产生临时表Using temporary,希望老师指点下 <br></div>
<span class="time">2018-12-21 18:29</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">查询需要临时表,比如我们这个例子里,需要临时表来放rand()结果</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 21:02</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/10/0c/75/e7c6c403.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">银太@巨益科技</span>
</div>
<div class="bd">请教下老师:<br>表A有sku和warehouse两个字段组成的唯一索引,udx_sku_warehouse,高并发下容易死锁<br>执行的语句:update A set quantity=quantity+1 where sku=xx and warehouse=xx<br>查看死锁的日志:两个事务都在等待udx_sku_warehouse的X锁,但两个事务修改的并不是同一条记录,不是很明白,可以讲解一下吗?多谢<br>*** (1) TRANSACTION:<br>TRANSACTION 466841895, ACTIVE 0.021 sec starting index read<br>mysql tables in use 1, locked 1<br>LOCK WAIT 11 lock struct(s), heap size 2936, 9 row lock(s), undo log entries 11<br>LOCK BLOCKING MySQL thread id: 1927379 block 1895984<br>MySQL thread id 1895984, OS thread handle 0x2b2ffed85700, query id 783954740 10.27.8.222 oms updating<br>UPDATE oms_stock<br> SET quantity = quantity + -1<br> WHERE sku_id = 13978218638755841<br> AND virtual_warehouse_id = 13867758969455616<br>*** (1) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:<br>RECORD LOCKS space id 297 page no 89 n bits 424 index `udx_sku_id_warehouse_id` of table `oms_biz`.`oms_stock` trx id 466841895 lock_mode X locks rec but not gap waiting<br>Record lock, heap no 18 PHYSICAL RECORD: n_fields 3; compact format; info bits 0<br><br>*** (2) TRANSACTION:<br>TRANSACTION 466841901, ACTIVE 0.015 sec starting index read<br>mysql tables in use 1, locked 1<br>11 lock struct(s), heap size 2936, 8 row lock(s), undo log entries 9<br>MySQL thread id 1927379, OS thread handle 0x2b2f97440700, query id 783954758 10.27.8.222 oms updating<br>UPDATE oms_stock<br> SET quantity = quantity + -1<br> WHERE sku_id = 1809040003028<br> AND virtual_warehouse_id = 13867758969455616<br>*** (2) HOLDS THE LOCK(S):<br>RECORD LOCKS space id 297 page no 89 n bits 424 index `udx_sku_id_warehouse_id` of table `oms_biz`.`oms_stock` trx id 466841901 lock_mode X locks rec but not gap<br>Record lock, heap no 18 PHYSICAL RECORD: n_fields 3; compact format; info bits 0<br><br>*** (2) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:<br>RECORD LOCKS space id 297 page no 74 n bits 400 index `udx_sku_id_warehouse_id` of table `oms_biz`.`oms_stock` trx id 466841901 lock_mode X locks rec but not gap waiting<br>Record lock, heap no 12 PHYSICAL RECORD: n_fields 3; compact format; info bits 0 <br></div>
<span class="time">2018-12-21 17:25</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">你一个事务里面是不是不止一个这样的update 语句?</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 22:15</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/0f/92/ef/55a09708.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">penelopewu</span>
</div>
<div class="bd">运行老师给的存储过程特别慢,怎么排查原因呢,mysql版本是8.0.13 <br></div>
<span class="time">2018-12-21 15:56</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">把innodb_flush_at_trx_commit设置成2,sync_binlog设置成1000看看</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 21:18</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/12/34/5c/6b4757a0.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">倪大人</span>
</div>
<div class="bd">课后题可以在随机出Y1、Y2、Y3后,算出Ymax、Ymin<br>再用 select id from t limit Ymin,(Ymax - Ymin);<br>得到id集后算出Y1、Y2、Y3对应的三个id<br>最后 select * from t where id in (id1, id2, id3)<br>这样扫描的行数应该是C+Ymax+3 <br></div>
<span class="time">2018-12-21 11:10</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">漂亮</p>
<p class="reply-time">2018-12-21 11:53</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/0f/b8/36/542c96bf.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">Mr.Strive.Z.H.L</span>
</div>
<div class="bd">老师你好,回顾这篇的时候突然有个疑惑。<br>执行器只是调引擎接口获取结果,但是我认为order by的排序过程应该是在执行器执行的吧?内存临时表使用的memory引擎,应该也是在server端,而磁盘临时表应该是innodb内部。<br>我这么理解对吗?还是说整个排序过程全部都在innodb内部执行?<br>对此突然有点疑惑……… <br></div>
<span class="time">2018-12-29 11:21</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">mysql的执行过程都是由执行器来调度的<br><br>不论创建memory临时表还是innodb临时表,都是执行器调用引擎的创建表接口实现的<br><br>写数据和读数据也是<br><br>排序这个操作,是在server层做的</p>
<p class="reply-time">2018-12-30 10:00</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/0f/b8/36/542c96bf.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">Mr.Strive.Z.H.L</span>
</div>
<div class="bd">老师您好,这篇的order by rand()用到了临时表。<br>那么嵌套的sql语句:<br>select * from (select * from t1 where ...) t2 where .....<br>括号内部查询出的结果集是不是也会以 临时表的形式 存在??如果是的话,那么这个临时表是不是也存储在innodb内部呀,等待事务结束后再清空?? <br></div>
<span class="time">2018-12-27 10:50</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">子查询不一定会需要临时表,你要看explain的结果哈<br><br>如果需要临时表,还要再看临时表大小,小的用memory引擎,大的用innodb </p>
<p class="reply-time">2018-12-27 17:45</p>
</div>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/13/14/5d/3870280f.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">极客童</span>
</div>
<div class="bd">上期问题,虽然想到归并排序,但是没觉得会手动重新排序,以为会有办法从sql下手,哈哈。<br>对归并排序,我认为可以select * from table limit 100 offset 10000,再计算,速度更快。 <br></div>
<span class="time">2018-12-25 15:56</span>
</div>
</li>
<li data-v-87ffcada="" class="comment-item"><img
src="https://static001.geekbang.org/account/avatar/00/13/fe/68/e0bebd9a.jpg" class="avatar">
<div class="info">
<div class="hd"><span class="username">高枕</span>
</div>
<div class="bd">老师,怎样让mysql使用优先队列排序法而不使用归并排序算法呢? <br></div>
<span class="time">2018-12-25 09:57</span>
<div class="reply">
<div class="reply-hd"><span>作者回复</span></div>
<p class="reply-content">排序内存设大点😄 </p>
<p class="reply-time">2018-12-25 13:27</p>
</div>
</div>
</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
</div>
</body>
</html>
此处可能存在不合适展示的内容,页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容,可点击提交进行申诉,我们将尽快为您处理。