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MySQL · 特性分析 · 内部临时表

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MySQL中的两种临时表

外部临时表

通过CREATE TEMPORARY TABLE 创建的临时表，这种临时表称为外部临时表。这种临时表只对当前用户可见，当前会话结束的时候，该临时表会自动关闭。这种临时表的命名与非临时表可以同名（同名后非临时表将对当前会话不可见，直到临时表被删除）。

内部临时表

内部临时表是一种特殊轻量级的临时表，用来进行性能优化。这种临时表会被MySQL自动创建并用来存储某些操作的中间结果。这些操作可能包括在优化阶段或者执行阶段。这种内部表对用户来说是不可见的，但是通过EXPLAIN或者SHOW STATUS可以查看MYSQL是否使用了内部临时表用来帮助完成某个操作。内部临时表在SQL语句的优化过程中扮演着非常重要的角色， MySQL中的很多操作都要依赖于内部临时表来进行优化。但是使用内部临时表需要创建表以及中间数据的存取代价，所以用户在写SQL语句的时候应该尽量的去避免使用临时表。

内部临时表有两种类型：一种是HEAP临时表，这种临时表的所有数据都会存在内存中，对于这种表的操作不需要IO操作。另一种是OnDisk临时表，顾名思义，这种临时表会将数据存储在磁盘上。OnDisk临时表用来处理中间结果比较大的操作。如果HEAP临时表存储的数据大于MAX_HEAP_TABLE_SIZE（详情请参考MySQL手册中系统变量部分），HEAP临时表将会被自动转换成OnDisk临时表。OnDisk临时表在5.7中可以通过INTERNAL_TMP_DISK_STORAGE_ENGINE系统变量选择使用MyISAM引擎或者InnoDB引擎。

本篇文章主要介绍哪些操作可能会利用到内部临时表。如果用户在书写SQL语句的时候能够尽量少的使用内部临时表进行查询优化，将有效的提高查询执行的效率。

首先我们定义一个表t1，
CREATE TABLE t1( a int, b int); INSERT INTO t1 VALUES(1,2),(3,4);

下面所有的操作都是基于表t1进行举例的。

在SQL语句中使用SQL_BUFFER_RESULT hint

SQL_BUFFER_RESULT主要用来让MySQL尽早的释放表上的锁。因为如果数据量很大的话，需要较长时间将数据发送到客户端，通过将数据缓冲到临时表中可以有效的减少读锁对表的占用时间。
例如：

	mysql> explain format=json select SQL_BUFFER_RESULT * from t1;
	EXPLAIN
	{
	  "query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "2.00"
		},
		"buffer_result": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "table": {
			"table_name": "t1",
			"access_type": "ALL",
		...

如果SQL语句中包含了DERIVED_TABLE。

在5.7中，由于采用了新的优化方式，我们需要使用 set optimizer_switch=’derived_merge=off’来禁止derived table合并到外层的Query中。
例如：

	mysql> explain format=json select * from (select * from t1) as tt;
	EXPLAIN
	{
	  "query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "2.40"
		},
		"table": {
		  "table_name": "tt",
		  "access_type": "ALL",
		  ...
		  "materialized_from_subquery": {
			"using_temporary_table": true,
		...

如果我们查询系统表的话，系统表的数据将被存储到内部临时表中。

我们当前不能使用EXPLAIN来查看是否读取系统表数据需要利用到内部临时表，但是可以通过SHOW STATUS来查看是否利用到了内部临时表。
例如：

	mysql> select * from information_schema.character_sets;
	mysql> show status like ‘CREATE%‘;

如果DISTINCT语句没有被优化掉，即DISTINCT语句被优化转换为GROUP BY操作或者利用UNIQUE INDEX消除DISTINCT, 内部临时表将会被使用。

	mysql> explain format=json select distinct a from t1;
	EXPLAIN
	{
	{
	  "query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "1.60"
		},
		"duplicates_removal": {
		  "using_temporary_table": true,
		...

如果查询带有ORDER BY语句，并且不能被优化掉。下面几种情况会利用到内部临时表缓存中间数据，然后对中间数据进行排序。

1）如果连接表使用BNL（Batched Nestloop）/BKA(Batched Key Access)
例如：

1))BNL默认是打开的

mysql> explain format=json select * from t1, t1 as t2 order by t1.a;
EXPLAIN
{
  "query_block": {
  "select_id": 1,
  "cost_info": {
	"query_cost": "22.00"
  },
  "ordering_operation": {
	"using_temporary_table": true,
  ...

2))关掉BNL后，ORDER BY将直接使用filesort。

mysql> set optimizer_switch=‘block_nested_loop=off‘;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> explain format=json select * from t1, t1 as t2 order by t1.a;
EXPLAIN
{
   "query_block": {
	"select_id": 1,
	"cost_info": {
	  "query_cost": "25.00"
	},
	"ordering_operation": {
	  "using_filesort": true,
	...

2）ORDER BY的列不属于执行计划中第一个连接表的列。
例如：

mysql> explain format=json select * from t as t1, t as t2 order by t2.a;
EXPLAIN
{
   "query_block": {
	"select_id": 1,
	"cost_info": {
	  "query_cost": "25.00"
	},
	"ordering_operation": {
	  "using_temporary_table": true,
	...

3）如果ORDER BY的表达式是个复杂表达式。

那么什么样的ORDER BY表达式，MySQL认为是复杂表达式呢？

1))如果排序表达式是SP或者UDF。
例如：

drop function if exists func1;
delimiter |
create function func1(x int)
returns int deterministic
begin
declare z1, z2 int;
set z1 = x;
set z2 = z1+2;
return z2;
end|
delimiter ;
explain format=json select * from t1 order by func1(a);
{
	"query_block": {
	"select_id": 1,
	"cost_info": {
	  "query_cost": "2.20"
	},
	"ordering_operation": {
	  "using_temporary_table": true,
	...

2))ORDER BY的列包含聚集函数

为了简化执行计划，我们利用INDEX来优化GROUP BY语句。
例如：

  create index idx1 on t1(a);
  explain format=json SELECt a FROM t1 group by a order by sum(a);
  | {
	   "query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "1.20"
		},
		"ordering_operation": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "using_filesort": true,
		  "grouping_operation": {
			"using_filesort": false,
		...
  drop index idx1 on t1;

3))ORDER BY的列中包含有SCALAR SUBQUERY,当然该SCALAR SUBQUERY没有被优化掉。
例如：

explain format=json select (select rand() from t1 limit 1) as a from t1 order by a;		
| {
	  "query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "1.20"
		},
		"ordering_operation": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "using_filesort": true,
			...

4) 如果查询既带有ORDER BY同时也有GROUP BY语句，但是两个语句使用的列不相同。

注意: 如果是5.7，我们需要将sql_mode设置为非only_full_group_by模式，否则会报错。

同样为了简化执行计划，我们利用INDEX来优化GROUP BY语句。
例如：

set sql_mode=‘‘;
create index idx1 on t1(b);
explain format=json select t1.a from t1 group by t1.b order by 1;
| {
	 "query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "1.40"
		},
	"ordering_operation": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "using_filesort": true,
		  "grouping_operation": {
			"using_filesort": false,
	...
drop index idx1 on t1;

如果查询带有GROUP BY语句，并且不能被优化掉。下面几种情况会利用到内部临时表缓存中间数据，然后对中间数据进行GROUP BY。

1）如果连接表使用BNL（Batched Nestloop）/BKA(Batched Key Access)。
例如：

	explain format=json select t2.a from t1, t1 as t2 group by t1.a;
	| {
		"query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "8.20"
		},
		"grouping_operation": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "using_filesort": true,
		  "cost_info": {
			"sort_cost": "4.00"
		...

2) 如果GROUP BY的列不属于执行计划中的第一个连接表。
例如：

	explain format=json select t2.a from t1, t1 as t2 group by t2.a;
	| {
		"query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "8.20"
		},
		"grouping_operation": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "using_filesort": true,
		  "nested_loop": [
		...

3) 如果GROUP BY语句使用的列与ORDER BY语句使用的列不同。
例如：

	set sql_mode=‘‘;
	explain format=json select t1.a from t1 group by t1.b order by t1.a;
	| {
	   "query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "1.40"
		},
		"ordering_operation": {
		  "using_filesort": true,
		  "grouping_operation": {
			"using_temporary_table": true,
			"using_filesort": false,
		...

4) 如果GROUP BY带有ROLLUP并且是基于多表外连接。
例如：

	explain format=json select sum(t1.a) from t1 left join t1 as t2 on true group by t1.a with rollup;
	| {
		"query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "7.20"
		},
		"grouping_operation": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "using_filesort": true,
		  "cost_info": {
			"sort_cost": "4.00"
		  },
		...

5) 如果GROUP BY语句使用的列来自于SCALAR SUBQUERY，并且没有被优化掉。
例如：

	explain format=json select (select avg(a) from t1) as a from t1 group by a;
	| {
		"query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "3.40"
		},
		"grouping_operation": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "using_filesort": true,
		  "cost_info": {
			"sort_cost": "2.00"
		  },
		...

IN表达式转换为semi-join进行优化
1) 如果semi-join执行方式为Materialization
例如：

set optimizer_switch=‘firstmatch=off,duplicateweedout=off‘;
explain format=json select * from t1 where a in (select b from t1);
| {
	"query_block": {
	"select_id": 1,
	"cost_info": {
	  "query_cost": "5.60"
	},
	"nested_loop": [
	  {
		 "rows_examined_per_scan": 1,
			  "materialized_from_subquery": {
				"using_temporary_table": true,
				"query_block": {
				  "table": {
					"table_name": "t1",
					"access_type": "ALL",

	...

2) 如果semi-join执行方式为Duplicate Weedout
例如：

	set optimizer_switch=‘firstmatch=off‘;
	explain format=json select * from t1 where a in (select b from t1);
	 | {
		"query_block": {
		"select_id": 1,
		"cost_info": {
		  "query_cost": "4.80"
		},
		"duplicates_removal": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "nested_loop": [
				{
		...

如果查询语句带有UNION，MySQL将利用内部临时表帮助UNION操作消除重复。
例如：

	explain format=json select * from t1 union select * from t1;
	| {
		"query_block": {
		"union_result": {
		  "using_temporary_table": true,
		  "table_name": "<union1,2>",
		...

如果查询语句使用多表更新。
这里Explain不能看到内部临时表被利用，所以需要查看status。
例如：

update t1, t1 as t2 set t1.a=3;
show status like ‘CREATE%‘;

如果聚集函数中包含如下函数，内部临时表也会被利用。

1) count(distinct *)
例如：
	explain format=json select count(distinct a) from t1;
2) group_concat
例如：
	explain format=json select group_concat(b) from t1;

总之，上面列出了10种情况，MySQL将利用内部临时表进行中间结果缓存，如果数据量比较大的话，内部临时表将会把数据存储在磁盘上，这样显然会对性能有所影响。为了尽可能的减少性能损失，我们需要尽量避免上述情况的出现。

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