# 37 什么时候会使用内部临时表？

<figure><img src="https://4021568157-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FZd3BioERPxnjd2lahSFX%2Fuploads%2F8CrqMiPTYalwtfqNLVMP%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=73cfe3e9-a063-4069-a057-c643cea93c3f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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！

在[第16](https://time.geekbang.org/column/article/73479)和[第34](https://time.geekbang.org/column/article/79700)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。

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/40/4e/402cbdef84eef8f1b42201c6ec4bad4e.png)

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：

1. 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。
2. 执行第一个子查询，得到1000这个值，并存入临时表中。
3. 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。
4. 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：

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/5d/0e/5d038c1366d375cc997005a5d65c600e.jpg)

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。

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/c1/6d/c1e90d1d7417b484d566b95720fe3f6d.png)

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：

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/3d/98/3d1cb94589b6b3c4bb57b0bdfa385d98.png)

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：

1. 创建内存临时表，表里有两个字段m和c，主键是m；
2. 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；
3. 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：

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/03/54/0399382169faf50fc1b354099af71954.jpg)

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](https://time.geekbang.org/column/article/73795)中已经有过介绍，我把图贴过来，方便你回顾。

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/b5/68/b5168d201f5a89de3b424ede2ebf3d68.jpg)

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：

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/ae/55/ae6a28d890efc35ee4d07f694068f455.png)

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。

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/03/eb/036634e53276eaf8535c3442805dfaeb.png)

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。

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/a7/6e/a76381d0f3c947292cc28198901f9e6e.png)

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。

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/5c/19/5c4a581c324c1f6702f9a2c70acddd19.jpg)

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，结果集里的第一行就是(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：

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/c9/b9/c9f88fa42d92cf7dde78fca26c4798b9.png)

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：

1. 初始化sort\_buffer，确定放入一个整型字段，记为m；
2. 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；
3. 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）；
4. 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。

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/82/6a/8269dc6206a7ef20cb515c23df0b846a.jpg)

图12 使用 SQL\_BIG\_RESULT的执行流程图

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/83/ec/83b6cd6b3e37dfbf9699cf0ccc0f1bec.png)

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？

1. 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；
2. join\_buffer是无序数组，sort\_buffer是有序数组，临时表是二维表结构；
3. 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：

1. 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；
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；
3. 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；
4. 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。

![](https://static001.geekbang.org/resource/image/09/77/09c1073f99cf71d2fb162a716b5fa577.jpg)