sort buffer、内存临时表和join buffer，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。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。

union 执行流程

• 示例表
  

• 创建数据
  
  执行如下SQL：
  

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。重复的行只保留一行。

• key=PRIMARY，说明第二个子句用索引id。
• Extra字段，表示在对子查询的结果集做union时，使用了临时表(Using temporary)

该语句的执行流程：

1. 创建一个内存临时表，该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。

• union 执行流程
  
  这里内存临时表用于暂存数据，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语义。

若把上面语句的union改成union all，就失去了“去重”语义。执行时，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。也就不需要临时表了。

• union all的执行计划
  
  Extra=Using index，只使用了覆盖索引，没有用临时表。

group by 执行流程

把t1里的数据，按照 id%10 进行分组统计，并按m的结果排序后输出。

• group by 的执行计划
  

在Extra字段里面，我们可以看到三个信息：

• Using index，使用覆盖索引，选择了索引a，不需回表
• Using temporary，使用临时表
• Using filesort，需要排序

group by执行流程：

1. 创建内存临时表，表里有字段m、c，主键m
2. 扫描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，根据m排序，得到结果集返回给客户端

图中最后一步，对内存临时表的排序

• 内存临时表排序流程
  
  临时表的排序过程就是图中虚线框

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，直接从临时表取数据返回：

• group + order by null 的结果（内存临时表）

由于t1中的id值从1开始，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

由于临时表只有10行，内存可以放得下，因此全程只使用内存临时表。
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16M。

若执行

把内存临时表的大小限制为最大1024K，并把语句改成id % 100，这样返回结果里有100行数据。但这时内存临时表大小存不下这100行。
此时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：

• group + order by null 的结果（磁盘临时表）
  
  若t1的数据量很大，可能该查询需要的磁盘临时表就会占用大量磁盘空间。

优化group by

索引

无论内存临时表还是磁盘临时表，group by都需要构造一个带唯一索引的表，执行代价较高。若表数据量较大，上面这个group by执行就很慢。

为何执行group by需要临时表？

group by是统计不同的值出现的个数。但由于每行的id%100结果无序，所以需要有一个临时表，来记录并统计结果。

若扫描过程可保证出现的数据有序，是不是简单了？
假设，现在有一个类似如下这么一个数据结构，我们来看看group by可以怎么做。

• group by算法优化-有序输入
  
  所以，若确保输入数据有序，则计算group by时，就只需从左到右，顺序扫描，依次累加：
• 当碰到第一个1时，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，即可拿到group by的结果，无需临时表，也无需额外排序。

InnoDB索引刚好满足这个输入有序。
MySQL 5.7支持generated column，以实现列数据的关联更新。

创建一个列z，然后在z创建索引（≤5.6，也可以创建普通列和索引）。

alter table t1
    add column z int generated always as (id % 100),
    add index (z);

这样，索引z上的数据就有序了。上面的group by即可改成：

select z, count(*) as c
from t1
group by z;

• group by 优化的执行计划
  
  从 Extra 可知该语句不再需要临时表，也无需排序。

直接排序

若可以通过加索引完成group by自然很棒。但若碰上不适合创建索引的场景，还是要做排序。
此时group by怎么优化？

若我们明知道，一个group by需要放到临时表上的数据量很大，却还是要“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”，就很蠢了

那这MySQL有无直接走磁盘临时表的方法？
有的。

在group by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。所以，既然你告诉我数据量很大，那从磁盘空间考虑，还是直接用数组存。

因此，下面这个语句

select SQL_BIG_RESULT id % 100 as m, count(*) as c
from t1
group by m;

执行流程：

1. 初始化sort_buffer，确定放入一个整型字段，记为m
2. 扫描t1的索引a，依次取出里面的id值, 将 id%100值存入sort_buffer
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，得到数组里不同值，以及每个值的出现次数。

• 使用 SQL_BIG_RESULT的执行流程
  
• SQL_BIG_RESULT的explain
  
  该语句没有使用临时表，而直接用排序算法。

所以

MySQL什么时候会使用内部临时表？

若语句执行过程可以一边读数据，一边直接得到结果，就无需额外内存，否则就需额外内存，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

若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