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37 | 什么时候会使用内部临时表?

37 | 什么时候会使用内部临时表?-极客时间

37 | 什么时候会使用内部临时表?

讲述:林晓斌

时长13:54大小12.70M

今天是大年初二,在开始我们今天的学习之前,我要先和你道一声春节快乐!
第 16第 34篇文章中,我分别和你介绍了 sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据,以辅助 SQL 语句的执行的。其中,我们在排序的时候用到了 sort buffer,在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。
然后,你可能会有这样的疑问,MySQL 什么时候会使用内部临时表呢?
今天这篇文章,我就先给你举两个需要用到内部临时表的例子,来看看内部临时表是怎么工作的。然后,我们再来分析,什么情况下会使用内部临时表。

union 执行流程

为了便于量化分析,我用下面的表 t1 来举例。
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,我们执行下面这条语句:
(select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc limit 2);
这条语句用到了 union,它的语义是,取这两个子查询结果的并集。并集的意思就是这两个集合加起来,重复的行只保留一行。
下图是这个语句的 explain 结果。
图 1 union 语句 explain 结果
可以看到:
第二行的 key=PRIMARY,说明第二个子句用到了索引 id。
第三行的 Extra 字段,表示在对子查询的结果集做 union 的时候,使用了临时表 (Using temporary)。
这个语句的执行流程是这样的:
创建一个内存临时表,这个临时表只有一个整型字段 f,并且 f 是主键字段。
执行第一个子查询,得到 1000 这个值,并存入临时表中。
执行第二个子查询:
拿到第一行 id=1000,试图插入临时表中。但由于 1000 这个值已经存在于临时表了,违反了唯一性约束,所以插入失败,然后继续执行;
取到第二行 id=999,插入临时表成功。
从临时表中按行取出数据,返回结果,并删除临时表,结果中包含两行数据分别是 1000 和 999。
这个过程的流程图如下所示:
图 2 union 执行流程
可以看到,这里的内存临时表起到了暂存数据的作用,而且计算过程还用上了临时表主键 id 的唯一性约束,实现了 union 的语义。
顺便提一下,如果把上面这个语句中的 union 改成 union all 的话,就没有了“去重”的语义。这样执行的时候,就依次执行子查询,得到的结果直接作为结果集的一部分,发给客户端。因此也就不需要临时表了。
图 3 union all 的 explain 结果
可以看到,第二行的 Extra 字段显示的是 Using index,表示只使用了覆盖索引,没有用临时表了。

group by 执行流程

另外一个常见的使用临时表的例子是 group by,我们来看一下这个语句:
select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;
这个语句的逻辑是把表 t1 里的数据,按照 id%10 进行分组统计,并按照 m 的结果排序后输出。它的 explain 结果如下:
图 4 group by 的 explain 结果
在 Extra 字段里面,我们可以看到三个信息:
Using index,表示这个语句使用了覆盖索引,选择了索引 a,不需要回表;
Using temporary,表示使用了临时表;
Using filesort,表示需要排序。
这个语句的执行流程是这样的:
创建内存临时表,表里有两个字段 m 和 c,主键是 m;
扫描表 t1 的索引 a,依次取出叶子节点上的 id 值,计算 id%10 的结果,记为 x;
如果临时表中没有主键为 x 的行,就插入一个记录 (x,1);
如果表中有主键为 x 的行,就将 x 这一行的 c 值加 1;
遍历完成后,再根据字段 m 做排序,得到结果集返回给客户端。
这个流程的执行图如下:
图 5 group by 执行流程
图中最后一步,对内存临时表的排序,在第 17 篇文章中已经有过介绍,我把图贴过来,方便你回顾。
图 6 内存临时表排序流程
其中,临时表的排序过程就是图 6 中虚线框内的过程。
接下来,我们再看一下这条语句的执行结果:
图 7 group by 执行结果
如果你的需求并不需要对结果进行排序,那你可以在 SQL 语句末尾增加 order by null,也就是改成:
select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null;
这样就跳过了最后排序的阶段,直接从临时表中取数据返回。返回的结果如图 8 所示。
图 8 group + order by null 的结果(内存临时表)
由于表 t1 中的 id 值是从 1 开始的,因此返回的结果集中第一行是 id=1;扫描到 id=10 的时候才插入 m=0 这一行,因此结果集里最后一行才是 m=0。
这个例子里由于临时表只有 10 行,内存可以放得下,因此全程只使用了内存临时表。但是,内存临时表的大小是有限制的,参数 tmp_table_size 就是控制这个内存大小的,默认是 16M。
如果我执行下面这个语句序列:
set tmp_table_size=1024;
select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10;
把内存临时表的大小限制为最大 1024 字节,并把语句改成 id % 100,这样返回结果里有 100 行数据。但是,这时的内存临时表大小不够存下这 100 行数据,也就是说,执行过程中会发现内存临时表大小到达了上限(1024 字节)。
那么,这时候就会把内存临时表转成磁盘临时表,磁盘临时表默认使用的引擎是 InnoDB。 这时,返回的结果如图 9 所示。
图 9 group + order by null 的结果(磁盘临时表)
如果这个表 t1 的数据量很大,很可能这个查询需要的磁盘临时表就会占用大量的磁盘空间。

group by 优化方法 -- 索引

可以看到,不论是使用内存临时表还是磁盘临时表,group by 逻辑都需要构造一个带唯一索引的表,执行代价都是比较高的。如果表的数据量比较大,上面这个 group by 语句执行起来就会很慢,我们有什么优化的方法呢?
要解决 group by 语句的优化问题,你可以先想一下这个问题:执行 group by 语句为什么需要临时表?
group by 的语义逻辑,是统计不同的值出现的个数。但是,由于每一行的 id%100 的结果是无序的,所以我们就需要有一个临时表,来记录并统计结果。
那么,如果扫描过程中可以保证出现的数据是有序的,是不是就简单了呢?
假设,现在有一个类似图 10 的这么一个数据结构,我们来看看 group by 可以怎么做。
图 10 group by 算法优化 - 有序输入
可以看到,如果可以确保输入的数据是有序的,那么计算 group by 的时候,就只需要从左到右,顺序扫描,依次累加。也就是下面这个过程:
当碰到第一个 1 的时候,已经知道累积了 X 个 0,结果集里的第一行就是 (0,X);
当碰到第一个 2 的时候,已经知道累积了 Y 个 1,结果集里的第二行就是 (1,Y);
按照这个逻辑执行的话,扫描到整个输入的数据结束,就可以拿到 group by 的结果,不需要临时表,也不需要再额外排序。
你一定想到了,InnoDB 的索引,就可以满足这个输入有序的条件。
在 MySQL 5.7 版本支持了 generated column 机制,用来实现列数据的关联更新。你可以用下面的方法创建一个列 z,然后在 z 列上创建一个索引(如果是 MySQL 5.6 及之前的版本,你也可以创建普通列和索引,来解决这个问题)。
alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z);
这样,索引 z 上的数据就是类似图 10 这样有序的了。上面的 group by 语句就可以改成:
select z, count(*) as c from t1 group by z;
优化后的 group by 语句的 explain 结果,如下图所示:
图 11 group by 优化的 explain 结果
从 Extra 字段可以看到,这个语句的执行不再需要临时表,也不需要排序了。

group by 优化方法 -- 直接排序

所以,如果可以通过加索引来完成 group by 逻辑就再好不过了。但是,如果碰上不适合创建索引的场景,我们还是要老老实实做排序的。那么,这时候的 group by 要怎么优化呢?
如果我们明明知道,一个 group by 语句中需要放到临时表上的数据量特别大,却还是要按照“先放到内存临时表,插入一部分数据后,发现内存临时表不够用了再转成磁盘临时表”,看上去就有点儿傻。
那么,我们就会想了,MySQL 有没有让我们直接走磁盘临时表的方法呢?
答案是,有的。
在 group by 语句中加入 SQL_BIG_RESULT 这个提示(hint),就可以告诉优化器:这个语句涉及的数据量很大,请直接用磁盘临时表。
MySQL 的优化器一看,磁盘临时表是 B+ 树存储,存储效率不如数组来得高。所以,既然你告诉我数据量很大,那从磁盘空间考虑,还是直接用数组来存吧。
因此,下面这个语句
select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;
的执行流程就是这样的:
初始化 sort_buffer,确定放入一个整型字段,记为 m;
扫描表 t1 的索引 a,依次取出里面的 id 值, 将 id%100 的值存入 sort_buffer 中;
扫描完成后,对 sort_buffer 的字段 m 做排序(如果 sort_buffer 内存不够用,就会利用磁盘临时文件辅助排序);
排序完成后,就得到了一个有序数组。
根据有序数组,得到数组里面的不同值,以及每个值的出现次数。这一步的逻辑,你已经从前面的图 10 中了解过了。
下面两张图分别是执行流程图和执行 explain 命令得到的结果。
图 12 使用 SQL_BIG_RESULT 的执行流程图
图 13 使用 SQL_BIG_RESULT 的 explain 结果
从 Extra 字段可以看到,这个语句的执行没有再使用临时表,而是直接用了排序算法。
基于上面的 union、union all 和 group by 语句的执行过程的分析,我们来回答文章开头的问题:MySQL 什么时候会使用内部临时表?
如果语句执行过程可以一边读数据,一边直接得到结果,是不需要额外内存的,否则就需要额外的内存,来保存中间结果;
join_buffer 是无序数组,sort_buffer 是有序数组,临时表是二维表结构;
如果执行逻辑需要用到二维表特性,就会优先考虑使用临时表。比如我们的例子中,union 需要用到唯一索引约束, group by 还需要用到另外一个字段来存累积计数。

小结

通过今天这篇文章,我重点和你讲了 group by 的几种实现算法,从中可以总结一些使用的指导原则:
如果对 group by 语句的结果没有排序要求,要在语句后面加 order by null;
尽量让 group by 过程用上表的索引,确认方法是 explain 结果里没有 Using temporary 和 Using filesort;
如果 group by 需要统计的数据量不大,尽量只使用内存临时表;也可以通过适当调大 tmp_table_size 参数,来避免用到磁盘临时表;
如果数据量实在太大,使用 SQL_BIG_RESULT 这个提示,来告诉优化器直接使用排序算法得到 group by 的结果。
最后,我给你留下一个思考题吧。
文章中图 8 和图 9 都是 order by null,为什么图 8 的返回结果里面,0 是在结果集的最后一行,而图 9 的结果里面,0 是在结果集的第一行?
你可以把你的分析写在留言区里,我会在下一篇文章和你讨论这个问题。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。

上期问题时间

上期的问题是:为什么不能用 rename 修改临时表的改名。
在实现上,执行 rename table 语句的时候,要求按照“库名 / 表名.frm”的规则去磁盘找文件,但是临时表在磁盘上的 frm 文件是放在 tmpdir 目录下的,并且文件名的规则是“#sql{进程 id}_{线程 id}_ 序列号.frm”,因此会报“找不到文件名”的错误。
评论区留言点赞板:
@poppy 同学,通过执行语句的报错现象推测了这个实现过程。
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提建议

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38 | 都说InnoDB好,那还要不要使用Memory引擎?
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精选留言(63)

  • 老杨同志
    2019-02-06
    请教一个问题:如果只需要去重,不需要执行聚合函数,distinct 和group by那种效率高一些呢? 课后习题: 图8,把统计结果存内存临时表,不排序。id是从1到1000,模10的结果顺序就是1、2、3、4、5。。。 图9,老师把tmp_table_size改小了,内存临时表装不下,改用磁盘临时表。根据老师讲的流程,id取模的结果,排序后存入临时表,临时的数据应该是0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,...... 从这个磁盘临时表读取数据汇总的结果的顺序就是0,1,2,3,4,5。。。
    展开

    作者回复: 新年好 好问题,我加到后面文章中。 简单说下结论,只需要去重的话,如果没有limit,是一样的; 有limit的话,distinct 快些。 漂亮的回答👍

    共 4 条评论
    110
  • 长杰
    2019-02-06
    图九使用的是磁盘临时表,磁盘临时表使用的引擎是innodb,innodb是索引组织表,按主键顺序存储数据,所以是按照m字段有序的。

    作者回复: 👍🏿 春节快乐

    共 3 条评论
    71
  • 天王
    2019-02-28
    内部临时表,和sort buffer,join buffer一样,都用来存放语句执行过程中的中间数据,辅助语句的执行。 使用用法 using temporary。 使用场景:1 数据一边查询,一边直接得到结果,不需要额外内存。比如:group by 需要计算。 2 join_buffer 是无序数组(单字段,可以重复),sort_buffer 有序数组,内部临时表是二维结构 3 用到二维表的特性需要用到内部临时表,比如 distinct ,group by 优化:1 group by 字段加索引 2 扩大临时表内存大小 3 如果数据量比较大,直接使用磁盘临时表 4 如果分组之后,不需要排序,手工 order by null group by 的顺序 1 创建一个内部临时表,初始化字段 a(分组字段) b(数量) 2 扫描表,一个个的判断,a字段值在临时表不存在,则插入(2,1),如果存在,比如(2,1),则加1,成为(2,2) 3 分组之后,默认会进行排序,如果不需要顺序,用 order by null。
    展开

    作者回复: 👍很好的总结

    47
  • Sinyo
    2019-02-28
    老师好, 我用infobright列式存储引擎explain出来一个group by语句, 发现也会用到内存临时表和文件排序、然后使用SQL_BIG_RESULT也有同样优化效果; 这是不是说明sort_buffer、join_buffer、内存临时表和磁盘临时表与数据库引擎类型其实是独立开的呢?

    作者回复: 是的,非常好的验证和思考👍 sort_buffer、join_buffer、内存临时表和磁盘临时表 都是server层的,引擎间共用

    共 3 条评论
    40
  • IceGeek17
    2019-02-21
    文中说,SQL_BIG_RESULT这个hint,用来告诉优化器直接用磁盘临时表, 对于文中的例子 select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m; 则没有使用临时表,直接用了排序算法,这里有点不太明白,SQL_BIG_RESULT这个hint到底用来提示的是什么(是用磁盘临时表,还是就是直接使用排序,不用临时表)? 文中 “MySQL优化器一看,磁盘临时表B+数存储,存储效率不如数据来的高。那从磁盘空间考虑,还是直接用数组来存”,这段怎么理解? 是指MySQL优化器,直接忽略B+数的磁盘临时表(这里忽略的依据是什么?),并且从文中后续的分析来看,也没有用内存临时表,而是直接sort buffer排序,老师再详细解释下? 对于InnoDB的磁盘临时表,索引结构是B+数;那对于内存临时表,是不是就是数组结构?数组临时表的主键就是每个数组元素?
    展开

    作者回复: 1. 最后的结果是“直接使用排序” 2. 就是认为用sort_buffer直接排序性能更好,所以就没有使用内存临时表或磁盘临时表 3. 没有索引的内存表可以认为就是数组; 主键不是,内存表的表结构,可以看一下38篇

    共 3 条评论
    26
  • Geek_41d472
    2019-04-21
    老师您好,课课后小结 2.尽量让 group by 过程用上表的索引,确认方法是 explain 结果里没有 Using temporary 和 Using filesort; 这里我有个疑问,文章的例子中explain 结果里,既出现了using index ,又出现了Using temporary 和 Using filesort,好像也是使用了所以啊,如果用你这个方法判断,那到底有没有使用索引呢?
    展开

    作者回复: 只要是有Using filesort就表示有排序; Using index是表示使用了覆盖索引; 三个都出现就是使用了覆盖索引,但是覆盖索引的顺序扫描不能满足需求,只能排序,而排序过程用到了临时表

    15
  • Li Shunduo
    2019-02-07
    请问Group By部分的第一个语句 explain select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;为什么选择的是索引a,而不是primary key?如果字段a上有空值,使用索引a岂不是就不能取到所有的id值了?

    作者回复: 因为索引c的信息也足够,而且比主键索引小,使用索引c更会好。 “如果字段a上有空值,使用索引a岂不是就不能取到所有的id值了?”,不会的

    13
  • Long
    2019-02-10
    老师,新年好! :-) 有几个版本差异的问题: (1)图1中的执行计划应该是5.7版本以后的吧,貌似没找到说在哪个环境,我在5.6和5.7分别测试了,id = 2的那个rows,在5.6版本(5.6.26)是1000,在5.7版本是2行。应该是5.7做的优化吧? (2)图 9 group + order by null 的结果(此盘临时表),这里面mysql5.6里面执行的结果是(1,10),(2,10)...(10,10),执行计划都是只有一样,没找到差异。 跟踪下了下optimizer trace,发现问题应该是在临时表空间满的的时候,mysql5.7用的是:converting_tmp_table_to_ondisk "location": "disk (InnoDB)",,而mysql 5.6用的是converting_tmp_table_to_myisam "location": "disk (MyISAM)"的原因导致的。 查了下参数: default_tmp_storage_engine。(5.6,5.7当前值都是innodb) internal_tmp_disk_storage_engine(只有5.7有这个参数,当前值是innodb),5.6应该是默认磁盘临时表就是MyISAM引擎的了,由于本地测试环境那个临时表的目录下找不到临时文件,也没法继续分析了。。。 至于为什么MySQL 5.6中结果展示m字段不是0-9而是1-10,还得请老师帮忙解答下了。 还有几个小问题,为了方便解答,序号统一了: (3)在阅读mysql执行计划的时候,看了网上有很多说法,也参考了mysql官网对id(select_id)的解释: id (JSON name: select_id) The SELECT identifier. This is the sequential number of the SELECT within the query.(感觉这个读起来也有点歧义,这个sequential字面解释感觉只有顺序的号码,并咩有说执行顺序) 比如图1,文中解释就是从ID小的往大的执行的,网上有很多其他说法,有的是说ID从大到小执行,遇到ID一样的,就从上往下执行。有的说是从小往大顺序执行。不知道老师是否可以官方讲解下。 (4)我发现想搞懂一个原理,并且讲清楚让别人明白,真的是很有难度,非常感谢老师的分享。这次专栏结束,还会推出的新的专栏吗? 非常期待。
    展开

    作者回复: 1. 是的,我默认是用5.7做的验证,这里5.7做了优化。 2. 其实你已经找到原因了,就是因为5.6的默认临时表是myisam表,而myisam表是堆表,这里的堆表,跟38篇介绍的memory引擎是类似的,你看了那篇应该就能知道为什么堆表是最后显示0那行了 3. 好问题,不同id从大到小,相同id从上到下 4. 多谢你的鼓励,还没定,先休息下^_^ 不好意思,你发的第一天就看到了,回复晚了😆

    10
  • 兔斯基
    2019-02-11
    老师,关于排序有几个问题。 order by id,主键 order by null, 不加order by 这三种写法哪种执行效率更高一些?后面两者是不是等价的?

    作者回复: 这三种写法语义上不一样。。 如果对返回结果没有顺序要求,那写上order by null肯定是好的。 “order by null”和“不加order by”不等价,咱们文中有说哈

    8
  • 梦康
    2019-02-11
    实践发现文中描述的 group by 执行过程中解释不通。案例如下 select `aid`,sum(`pv`) as num from article_rank force index(idx_day_aid_pv) where `day`>20190115 group by aid order by num desc LIMIT 10; 内存临时表不够,需要写入磁盘 select `aid`,sum(`pv`) as num from article_rank force index(idx_aid_day_pv) where `day`>20190115 group by aid order by num desc LIMIT 10; 内存临时表足够。 选的索引不一样,但是最后筛选出来的总行应该是一样的呀,所以现在更加困惑了。
    展开

    作者回复: 看索引的名字猜测, idx_aid_day_pv 就是(adid, day,pv)这三个字段的联合索引? 这样的话,第二个语句就会顺序遍历索引,只要找到10个不同的aid就可以了,这个索引不用全部遍历;这样可以减少很多写入临时表的数据; 但是第一个语句是day开头的, 这样就必须将所有`day`>20190115的记录都存到临时表中,这个要写入内存表的数据行数肯定比第二个语句多的 所以核心就是这两个语句需要放入临时表的行数不同。

    共 6 条评论
    7
  • 否极泰来
    2020-04-19
    请教一个问题:mysql正常一条sql的基本执行顺序是:from > where > group by > select > order by select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m; 为什么这条SQL语句没有m字段能正常执行了?是因为select as 语句先于group by执行吗?? 感觉比较奇怪不是太理解
    展开
    共 1 条评论
    5
  • Sinyo
    2019-03-01
    谢谢老师解惑, 再次请教老师,那其他引擎数据库在server层建的磁盘临时表是什么引擎呢?

    作者回复: 需要创建临时表的时候,与当前访问数据的引擎无关,都是默认创建内存临时表,内存不够了转磁盘临时表(默认是innodb 表)

    5
  • 路过
    2019-03-28
    请教: 文章中的第一个案例语句,如果把limit 2去掉,即如下: (select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc); 按照我的理解,应该得到从1000到1的降序排列数据。但结果出乎意料: 1000 1 2 。。。 999 这是为何啊? 如果把上面的语句加上limit 1000,即: (select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc limit 1000); 结果就是从1000到1的降序排列。搞不懂,请老师解惑!
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    共 2 条评论
    2
  • 进阶的码农
    2019-03-07
    select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m; 我执行这条语句 第一行是1 没有经过排序,我explain 这条语句也没有显示sort 但是显示用了临时表,可能是什么原因的,和mysql版本有关吗?还是配置?
    共 3 条评论
    2
  • 黄文韬
    2019-02-15
    老师,有两个问题不是很清楚: 1. 图三显示union all没有使用临时表,但是我本地explain看到union all和union的执行计划是一样的,不知道为什么?是和版本有关系还是其他设置?本地版本5.6 2.图四 不太理解为什么会用filesort,因为我看你后面执行流程是说会创建一个临时表,主键是m,那为啥不可以直接根据m来排序,而要用到filesort外部排序,还是这个filesort是指的不是按表中索引的排序都会是filesort?? 感谢
    展开

    作者回复: 1. 啊 比较奇怪,你可否给一下截图,(比如发个微博,贴图at我),带上表结构哈 2. 好问题,其实这个是要结合下一篇文章的知识点,内存表的主键不是保证有序的

    共 3 条评论
    2
  • Smile
    2019-02-11
    当碰到第一个 2 的时候,已经知道累积了 Y 个 1,结果集里的第一行就是 (1,Y); ---- 应该是 结果集里的第 二 行 吧
    展开

    作者回复: 对的,👍🏿细致 发起勘误了,新年快乐

    2
  • poppy
    2019-02-06
    老师,春节快乐,过年还在更新,辛苦辛苦。 关于思考题,我的理解是图8中的查询是使用了内存临时表,存储的顺序就是id%10的值的插入顺序,而图9中的查询,由于内存临时表大小无法满足,所以使用了磁盘临时表,对于InnoDB来说,就是对应B+树这种数据结构,这里会按照id%100(即m)的大小顺序来存储的,所以返回的结果当然也是有序的

    作者回复: 新年好~ 👍

    2
  • W_波
    2021-11-05
    老师你好,请问一下使用union all的时候不会产生临时表吗?
    1
  • null
    2019-08-09
    疑问: set tmp_table_size=1024; select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10; 结果不需要排序,为什么不像第 17 章《如何正确显示随机消息》,采用优先队列排序算法。这里只需要维护一个 10 个元素的堆就可以了。 ---- 课后思考题: 使用磁盘临时表(engine=innodb),排首位的是 0,而内存临时表(engine=memory)却是 1。为何会有这种区别? 扫描计算的过程都是一样的,扫描 a 索引的时候,都是先扫描 1,再扫描 10。 m 字段是磁盘临时表和内存临时表的主键。 磁盘临时表是以 B+ 树存储数据,插入 m=0 时,会被动态调整到首位。而内存临时表是以数组保存数据,每次都是往数组末端添加元素,不会动态调整。因此产生了这个差异。
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    1
  • Sinyo
    2019-03-07
    老师好,好奇怪我用infobright列式存储引擎explain一条union语句,发现是不用临时表的,测试了很多次: 比如: EXPLAIN (SELECT 111) UNION (SELECT 222) ; EXPLAIN (SELECT 111) UNION (SELECT id from aaa) ; EXPLAIN (SELECT id from bbb) UNION (SELECT id from aaa) 以上都没有用到临时表; 这应该说明不同引擎的逻辑层还是存在差异的把。
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    1