然后执行：

1 select city,name,age from t where city=‘杭州‘ order by name limit 1000 ;

全字段排序

那接下来引擎层是如何执行的呢？大致过程如下：

1、初始化该sql线程的sort buffer，其大小是sort buffer size决定的。

2、city索引上查找第一个city=‘杭州‘的记录，取出id

3、到主键索引取出select所需的三个字段：city、name和age，插入到sort buffer中；

4、然后继续在city索引上查找下一个记录，重复2、3步，直到city不等于‘杭州‘；

5、在sort buffer中按照name进行排序

6、取出前1000的记录，返回给用户

这边有一个问题，就是如果数据量太大，那么sort buffer不一定能放下。那此时就要借助磁盘辅助排序。mysql在这边做了优化，是将数据放到若干个小的临时文件中，先各自排序，然后合并成一个大的临时文件，应该是类似于归并排序吧。

上述排序的好处是读完原表中数据后只需借助sort buffer和临时文件排序就行了。

row id排序

还有一个问题，就是要返回的当行数据过大时，会导致sort buffer中放不了多少行数据，就不得不借助临时文件排序，影响性能。row id排序可以缓解这种情况。通过如下配置，告知mysql单行超过多大需要使用row id排序。

假设city, name, age三个字段有32字节，而我们设置超过16个字节就采用row id排序。

1 SET max_length_for_sort_data = 16;

row id排序过程大致如下：

1、初始化sort buffer，确定放入两个字段：name和id；

2、从索引 city 找到第一个满足 city=‘杭州’条件的主键 id

3、用主键id在主键索引中查找name字段

4、将id和name放入sort buffer中

5、索引中继续查找下一个满足条件的主键id，重复3、4步骤，直到遇到第一个不满足条件的记录。

6、在sort buffer中按name排序，取前1000个

7、回表，获取这1000个id对应的city和age，返回给用户。

这样做的好处是，同样大小的sort buffer可以放更多的记录，尽可能的在内存中完成操作，代价是会多一次回表取其余字段。

借助联合索引

如果选出来的结果是天然有序的，那么我们就不用再做额外排序了。因为索引是天然有序的，所以可以创建city和name的联合索引，这样选出来的结果自然是按照name排序的了

alter table t add index city_user(city, name);
select name, age, city from t where city=‘杭州‘ limit 1000;

具体的执行过程就不分析了。如果想避免一次回表去读取age字段，也可以讲索引改成如下，这就是覆盖索引。

1 alter table t add index city_user(city, name, age);

mysql的sort by学习

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