17 | 如何正确地显示随机消息？
场景：从一个单词表中随机选出三个单词。
表的建表语句和初始数据的命令如下，在这个表里面插入了 10000 行记录：
CREATE TABLE words (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
word varchar(64) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=0;
while i
内存临时表
用 order by rand() 来实现这个逻辑，随机排序取前 3 个。
select word from words order by rand() limit 3;
虽然这个 SQL 语句写法很简单，但执行流程却有点复杂的。
使用 explain 命令查看语句的执行情况
Extra 字段显示 Using temporary，表示的是需要 使用临时表；Using filesort，表示的是需要 执行排序操作。因此这个 Extra 的意思就是， 需要临时表，并且需要在临时表上排序。
Q：对于临时 内存表的排序来说，它会选择全字段排序算法还是rowid算法？
A：回顾一下上一篇文章的一个结论： 对于 InnoDB 表来说，执行全字段排序会减少磁盘访问，因此会被优先选择。
对于内存表，回表过程只是简单地根据数据行的位置，直接访问内存得到数据，根本不会导致多访问磁盘。优化器没有了这一层顾虑，那么它会优先考虑的，就是 用于排序的行越小越好了，所以，MySQL 这时就会选择 rowid 排序。
这条语句的执行流程是这样的：
- 创建一个临时表。 这个临时表使用的是 memory 引擎，表里有两个字段，第一个字段是 double 类型，为了后面描述方便，记为字段 R，第二个字段是 varchar(64) 类型，记为字段 W。 并且，这个表没有建索引。
- 从 words 表中，按主键顺序取出所有的 word 值。对于每一个 word 值， 调用 rand() 函数生成一个大于 0 小于 1 的随机小数，并把这个随机小数和 word 分别存入临时表的 R 和 W 字段中，到此，扫描行数是 10000。
- 现在临时表有 10000 行数据了， 接下来要在这个没有索引的内存临时表上，按照字段 R 排序。
- 初始化 sort_buffer。sort_buffer 中有两个字段，一个是 double 类型，另一个是整型。
- 从内存临时表中一行一行地取出 R 值和 位置信息，分别存入 sort_buffer 中的两个字段里。这个过程要对内存临时表做全表扫描，此时扫描行数增加 10000，变成了 20000。
- 在 sort_buffer 中根据 R 的值进行排序。注意，这个过程没有涉及到表操作，所以不会增加扫描行数。
- 排序完成后，取出前三个结果的位置信息，依次到内存临时表中取出 word 值，返回给客户端。这个过程中，访问了表的三行数据，总扫描行数变成了 20003。
通过慢查询日志（slow log）来验证分析得到的扫描行数是否正确。
Query_time: 0.900376 Lock_time: 0.000347 Rows_sent: 3 Rows_examined: 20003
SET timestamp=1541402277;
select word from words order by rand() limit 3;
完整的排序执行流程图
MySQL 的表是用什么方法来定位”一行数据”
如果把一个 InnoDB 表的主键删掉，是不是就没有主键，就没办法回表了？
其实不是的。如果你创建的表没有主键，或者把一个表的主键删掉了，那么 InnoDB 会自己生成一个 长度为 6 字节的 rowid 来作为主键
如果你创建的表没有主键，或者把一个表的主键删掉了，那么 InnoDB 会自己生成一个长度为 6 字节的 rowid 来作为主键。
这也就是排序模式里面，rowid 名字的来历。实际上它表示的是： 每个引擎用来唯一标识数据行的信息。
- 对于有主键的 InnoDB 表来说，这个 rowid 就是 主键 ID（上一节的ID）；
- 对于没有主键的 InnoDB 表来说，这个 rowid 就是由系 统生成的；
- MEMORY 引擎不是索引组织表。在这个例子里面，你可以认为 它就是一个数组。因此， 这个 rowid 其实就是数组的下标。
小结
order by rand() 使用了内存临时表，内存临时表排序的时候使用了 rowid 排序方法。
磁盘临时表
tmp_table_size 这个配置限制了内存临时表的大小，默认值是 16M。 如果临时表大小超过了 tmp_table_size，那么内存临时表就会转成磁盘临时表。
磁盘临时表使用的引擎默认是 InnoDB，是由参数 internal_tmp_disk_storage_engine 控制的。
当使用磁盘临时表的时候，对应的就是 一个没有显式索引的 InnoDB 表的排序过程。
为了复现这个过程，把 tmp_table_size 设置成 1024，把 sort_buffer_size 设置成 32768, 把 max_length_for_sort_data 设置成 16。
set tmp_table_size=1024;
set sort_buffer_size=32768;
set max_length_for_sort_data=16;
/* 打开 optimizer_trace，只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on';
/* 执行语句 */
select word from words order by rand() limit 3;
/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE\G
OPTIMIZER_TRACE 的结果如下：
因为将 max_length_for_sort_data 设置成 16， 小于 word 字段的长度定义，所以我们看到 sort_mode 里面显示的是 rowid 排序，这个是符合预期的，参与排序的是 随机值 R 字段和 rowid 字段组成的行。
Q：R 字段存放的随机值就 8 个字节，rowid 是 6 个字节，数据总行数是 10000，这样算出来就有 140000 字节，超过了 sort_buffer_size 定义的 32768 字节了。但是，number_of_tmp_files 的值居然是 0，难道不需要用临时文件吗？
A：这个 SQL 语句的排序确实没有用到临时文件，采用是 MySQL 5.6 版本引入的一个新的排序算法，即： 优先队列排序算法
优先队列排序算法
现在的 SQL 语句，只需要取 R 值最小的 3 个 rowid。但是，如果使用归并排序算法的话，虽然最终也能得到前 3 个值，但是这个算法结束后，已经将 10000 行数据都排好序了。也就是说，后面的 9997 行也是有序的了。但查询并不需要这些数据是有序的，这 浪费了非常多的计算量。
优先队列算法，就可以精确地只得到三个最小值，执行流程如下：
- 对于这 10000 个准备排序的 (R,rowid)，先取前三行，构造成一个堆；（可以设想成这是一个由三个元素组成的数组）
- 取下一个行 (R’,rowid’)，跟当前堆里面最大的 R 比较，如果 R’小于 R，把这个 (R,rowid) 从堆中去掉，换成 (R’,rowid’)；
- 重复第 2 步，直到第 10000 个 (R’,rowid’) 完成比较。
优先队列排序过程的示意图如下，模拟 6 个 (R,rowid) 行，通过优先队列排序找到最小的三个 R 值的行的过程。整个排序过程中，为了最快地拿到当前堆的最大值， 总是保持最大值在堆顶，因此这是一个最大堆。
上面的OPTIMIZER_TRACE 结果中，filesort_priority_queue_optimization 这个部分的 chosen=true，就表示使用了优先队列排序算法，这个过程不需要临时文件，因此对应的 number_of_tmp_files 是 0。
这个流程结束后，我们构造的堆里面，就是这个 10000 行里面 R 值最小的三行。然后，依次把它们的 rowid 取出来，去临时表里面拿到 word 字段，这个过程就跟上一篇文章的 rowid 排序的过程一样了。
Q：上一篇也用了limit，为什么没有用优先队列排序算法？
select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000 ;
A：
这条 SQL 语句是 limit 1000，如果使用优先队列算法的话，需要维护的堆的大小就是 1000 行的 (name,rowid)，超过了设置的 sort_buffer_size 大小，所以只能使用归并排序算法。
tmp_table_size 管是内存临时表还是磁盘临时表
sort_buffer_size 管归并还是其他
max_length_for_sort_data 控制是否是全字段
小结：
不论是使用哪种类型的临时表， order by rand() 这种写法都会让计算过程非常复杂，需要大量的扫描行数，因此排序过程的资源消耗也会很大。
随机排序方法
尽量将业务逻辑写在业务代码中，让数据库只做”读写数据”的事情
简化问题，如果只随机选择 1 个 word 值，可以怎么做：
方法一：
- 取得这个表的主键 id 的最大值 M 和最小值 N;
- 用随机函数生成一个最大值到最小值之间的数 X = (M-N)*rand() + N;
- 取不小于 X 的第一个 ID 的行。
select max(id),min(id) into @M,@N from t ;
set @X= floor((@M-@N+1)*rand() + @N);
select * from t where id >= @X limit 1;
这个方法效率很高，因为取 max(id) 和 min(id) 都是不需要扫描索引的，而第三步的 select 也可以用索引快速定位， 可以认为就只扫描了 3 行。但实际上，这个算法本身 并不严格满足题目的随机要求，因为 I D 中间可能有空洞， 因此选择不同行的概率不一样，不是真正的随机。
比如你有 4 个 id，分别是 1、2、4、5，如果按照上面的方法，那么取到 id=4 的这一行的概率是取得其他行概率的两倍。如果这四行的 id 分别是 1、2、40000、40001 ，这个算法 bug 了。
方法二：
为了得到严格随机的结果，可以用下面这个流程:
- 取得整个表的 行数，并记为 C。
- 取得 Y = floor(C * rand())。 floor 函数在这里的作用，就是取整数部分。
- 再用 limit Y,1 取得一行。
select count(*) into @C from t;
set @Y = floor(@C * rand());
set @sql = concat("select * from t limit ", @Y, ",1");
prepare stmt from @sql;
execute stmt;
DEALLOCATE prepare stmt;
MySQL 处理 limit Y,1 的做法就是按顺序一个一个地读出来，丢掉前 Y 个，然后把下一个记录作为返回结果，因此这一步需要扫描 Y+1 行。再加上，第一步扫描的 C 行，总共需要扫描 C+Y+1 行，执行代价比随机算法 1 的代价要高。
按照随机算法 2 的思路，要随机取 3 个 word 值
- 取得整个表的行数，记为 C；
- 根据相同的随机方法得到 Y1、Y2、Y3；
- 再执行三个 limit Y, 1 语句得到三行数据。
select count(*) into @C from t;
set @Y1 = floor(@C * rand());
set @Y2 = floor(@C * rand());
set @Y3 = floor(@C * rand());
select * from t limit @Y1，1； // 在应用代码里面取 Y1、Y2、Y3 值，拼出 SQL 后执行
select * from t limit @Y2，1；
select * from t limit @Y3，1；
总扫描行数是 C+(Y1+1)+(Y2+1)+(Y3+1)
Q：怎么做来减少扫描行数呢？说说你的方案，并说明你的方案需要的扫描行数。
A：
让表里面保存一个无空洞的自增值，这样就可以用算法 1 来实现
Original: https://www.cnblogs.com/ydssx7/p/16518838.html
Author: ydssx
Title: MySQL实战45讲 17
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