• 讀取所有需要排序的資料
• 每行資料
•     演算法1（original）：儲存排序key和行指標
•     演算法2（modified）：儲存排序key和select中的欄位
• 每次排序sort_buffer_size能容納的行數，排序結果寫入IO_CACHE物件（不妨稱為IO1），本次排序結果的位置資訊寫入另一個IO_CACHE物件（不妨稱為IO2）；
• IO_CACHE超過64k時寫入臨時檔案
• 當order by有limit n時，只需要把前n條排序結果寫入IO_CACHE；
• 排序KEY長度<=20且排序KEY數量在一千和十萬之間時使用radixsort，否則使用quicksort
• Merge buffer
• 讀取排序結果（演算法2直接從臨時檔案讀取結果；演算法1從臨時檔案讀取行指標，再從表中讀取資料）

filesort algorithm選擇

select bgid from bigt order by bgname;

Create Table: CREATE TABLE `bigt` (

`bgid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`bgname` varchar(100) DEFAULT NULL,

`status` tinyint(4) DEFAULT ’0′,

PRIMARY KEY (`bgid`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

bgid（4位元組）、bgname（102位元組）、(null_fields+7)/8=1

其中null_fields是1，bgname是可以為空的欄位

length=4+102+1=107

sort_length=101（bgname長度）

• 滿足下兩個條件之一時選擇original演算法
•       有text或者blob欄位
•       length+sortlength > max_length_for_sort_data
• 否則選擇modified演算法
• 本例選擇了modified演算法
•       沒有text和blob欄位
•       length+sortlength=208
•       max_length_for_sort_data=1024

Sort buffer記憶體使用

• keys= sort_buff_size/(rec_length+sizeof(char*))
• rec_length=length+sortlength
• 本例中
•     rec_length=208
•     sizeof(char*)=4
•     sort_buff_size=2097116
•     keys=9892
•     即能在記憶體中一次排序的key為9892個

倒序的實現

• 不是在比較KEY值大小時實現
•     發現正序、倒序，在比較KEY值大小的函式中沒有區別對待
•     差點以為把整個排序過程看錯了
• 是在向排序區寫入KEY值時實現
•     在跟蹤字元型別倒序倒序時
•     make_sortkey中對每個位元組取反
•     這樣後續的正序排序就相當於倒序排序

正序排序Merge buffer示例

• 實際mysql原始碼中是每7個buffer進行合併
• 本例做了簡化，只對5個buffer進行合併
• 所謂buffer是一次排序結果，儲存在臨時檔案(IO_CACHE)中
• 5個buffer就是臨時檔案中的五個段，每段儲存一次排序的結果
• Merge buffer的演算法是heapsort實現的mergesort
• 首先每個段取第一個排序key，加入heap
• 加入時保證heap的排序

Merge buffer總結

•MySQL原始碼中，周而復始進行合併 •每次合併7個buffer，直到全部合併 •合併時仍然使用sort buffer記憶體 •最後一次合併時不再向排序結果中寫入排序KEY，只寫需要的欄位值 •各buffer自己的最小值，在一起再取最小值，就是所有buffer資料的最小值 •除去當前取得的最小值，再算當前buffer最小值的最小值，以此類推，得到排序的所有buffer資料 •用heapsort實現的mergesort

為什麼用heapsort？

• 每次合併若干buffer時，不能拿到所有buffer的全部資料 •對能取到sort buffer內的所有資料完全排序是沒意義的 •以順序排序舉例，這些資料中，只有當前各buffer的最小值中的最小值能夠保證是所有buffer中最小的值，依次得到這個最小值，則得到完全排序的所有資料 •heapsort也恰好是不完全排序，只保證root是最小的

運維上的思考

•計算一個SQL是否能在記憶體中完成排序 •計算一個SQL使用哪種filesort演算法 •Merge buffer的代價？ •filesort舊演算法與新演算法資源消耗的評估？