filesort 详细解析

Posted on 2020-06-21 In Database , MySQL Views: Symbols count in article: 10k Reading time ≈ 37 mins.

MySQL 技术讲解 -- filesort 详细解析

这篇文章介绍的非常好，所以给大家推荐一下
【转载】https://blog.csdn.net/n88Lpo

Abstract

排序（filesort）作为DBA绕不开的话题，也经常有朋友讨论它，比如常见的问题如下：

排序的时候，用于排序的数据会不会如Innodb一样压缩空字符存储，比如varchar(30)，我只是存储了1个字符是否会压缩，还是按照30个字符计算？
max_length_for_sort_data/max_sort_length 到底是什么含义？
original filesort algorithm（回表排序）和 modified filesort algorithm（不回表排序）的根本区别是什么？
为什么使用到排序的时候慢查询中的Rows_examined会更大，计算方式到底是什么样的？
在MySQL通常有如下算法来完成排序：
内存排序（优先队列 order by limit 返回少量行常用，提高排序效率，但是注意order by limit n,m 如果n过大可能会涉及到排序算法的切换）
内存排序（快速排序）
外部排序（归并排序）
但是由于能力有限本文不解释这些算法，并且本文不考虑优先队列算法的分支逻辑，只以快速排序和归并排序作为基础进行流程剖析。

我们在执行计划中如果出现filesort字样通常代表使用到了排序，但是执行计划中看不出来下面问题：

是否使用了临时文件。
是否使用了优先队列。
是original filesort algorithm（回表排序）还是modified filesort algorithm（不回表排序）。
如何查看将在后面进行描述。本文还会给出大量的排序接口供敢兴趣的朋友使用，也给自己留下笔记。

十四、全文总结

提前将总结列在这里，方便读者快速浏览，本文写了很多，这里需要做一个详细的总结：
总结1 ：排序中一行记录如何组织？

一行排序记录，由sort字段+addon字段组成，其中sort字段为order by 后面的字段，而addon字段为需要访问的字段，比如‘select a1,a2,a3 from test order by a2,a3’，其中sort字段为‘a2,a3’，addon字段为‘a1,a2,a3’。sort字段中的可变长度字段不能打包（pack）压缩，比如varchar，使用的是定义的大小计算空间，注意这是排序使用空间较大的一个重要因素。
如果在计算sort字段空间的时候，某个字段的空间大小大于了max_sort_length大小则按照max_sort_length指定的大小计算。
一行排序记录，如果sort字段+addon字段的长度大于了max_length_for_sort_data的大小，那么addon字段将不会存储，而使用sort字段+ref字段代替，ref字段为主键或者ROWID，这个时候就会使用original filesort algorithm（回表排序）的方式了。
如果addon字段包含可变字段比如varchar字段，则会使用打包（pack）技术进行压缩，节省空间。
可以参考第3、第4、第5、第6、第8节。
总结2：排序使用什么样的方法进行？
original filesort algorithm（回表排序）

如果使用的是sort字段+ref字段进行排序，那么必须要回表获取需要的数据，如果排序使用了临时文件（也就是说使用外部归并排序，排序量较大）则会使用批量回表，批量回表会涉及到read_rnd_buffer_size参数指定的内存大小，主要用于排序和结果返回。如果排序没有使用临时文件（内存排序就可以完成，排序量较小）则采用单行回表。

*
modified filesort algorithm（不回表排序）

如果使用的是sort字段+addon字段进行排序，那么使用不回表排序，所有需要的字段均在排序过程中进行存储，addon字段中的可变长度字段可以进行打包（pack）压缩节省空间。其次sort字段和addon字段中可能有重复的字段，比如例2中，sort字段为a2、a3，addon字段为a1、a2、a3，这是排序使用空间较大的另外一个原因。
在OPTIMIZER_TRACE中可以查看到使用了那种方法，参考12节。
总结3：每次排序一定会分配sort_buffer_size参数指定的内存大小吗？

不是这样的，MySQL会做一个初步的计算，通过比较Innodb中聚集索引可能存储的行上限和sort_buffer_size参数指定大小内存可以容纳的行上限，获取它们小值进行确认最终内存分配的大小，目的在于节省内存空间。
在OPTIMIZER_TRACE中可以看到使用的内存大小，参考第8、第12节。
总结4：关于OPTIMIZER_TRACE中的examined_rows和慢查询中的Rows_examined有什么区别？

慢查询中的Rows_examined包含了重复计数，重复的部分为where条件过滤后做了排序的部分。
OPTIMIZER_TRACE中的examined_rows不包含重复计数，为实际Innodb层扫描的行数。
可以参考11节。
总结5：外部排序临时文件的使用是什么样的？

实际上一个语句的临时文件不止一个，但是它们都以MY开头，并且都放到了tmpdir目录下，lsof可以看到这种文件。

临时文件1：用于存储内存排序的结果，以chunk为单位，一个chunk的大小就是sort buffer的大小。
临时文件2：以前面的临时文件1为基础，做归并排序。
临时文件3：将最后的归并排序结果存储，去掉sort字段，只保留addon字段（需要访问的字段）或者ref字段（ROWID或者主键），因此它一般会比前面2个临时文件小。
但是它们不会同时存在，要么临时文件1和临时文件2存在，要么临时文件2和临时文件3存在。对于临时文件的使用可以查看Sort_merge_passes，本值多少会侧面反应出外部排序量的大小。
可以参考第10节。
总结6：排序使用了哪种算法？

虽然本文不涉及算法，但是内部排序有2种算法需要知道：

内存排序（优先队列 order by limit 返回少量行常用，提高排序效率，但是注意order by limit n,m 如果n过大可能会涉及到排序算法的切换）
内存排序（快速排序）
在通过OPTIMIZER_TRACE可以查看是否使用使用了优先队列算法，参考12节。
总结7：“Creating sort index”到底是什么状态？

我们前面讲的全部排序流程都会包含在这个状态下，包括：

获取排序需要的数据（比如例子中全表扫描从Innodb层获取数据）
根据where条件过滤数据
内存排序
外部排序
总结8：如何避免临时文件过大的情况？

首先应该考虑是否可以使用索引来避免排序，如果不能则需要考虑下面的要点：

order by 后面的字段满足需求即可，尽可能的少。
order by 后面涉及的字段尽量为固定长度的字段类型，而不是可变字段类型如varchar。因为sort字段不能压缩。
不要过大的定义可变字段长度，应该合理定义，例如varchar（10）能够满足需求不要使用varchar（50），这些空间虽然在Innodb层存储会压缩，但是MySQL层确可能使用全长度（比如sort字段）。
在查询中尽量不要用（select *）而使用需要查询的字段，这将会减少addon字段的个数，在我另外一个文章还讲述了（select *）的其他的缺点参考：https://www.jianshu.com/p/ce063e2024ad

一、从一个问题出发

这是最近一个朋友遇到的案例，大概意思就是说我的表在Innodb中只有30G左右，为什么使用如下语句进行排序操作后临时文件居然达到了200多G，当然语句很变态，我们可以先不问为什么会有这样的语句，我们只需要研究原理即可，在本文的第13节会进行原因解释和问题重现。
临时文件如下：

下面是这些案例信息：

show create table  t\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: t
Create Table: CREATE TABLE `t` (
  `ID` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
  `UNLOAD_TASK_NO` varchar(50) NOT NULL ,
  `FORKLIFT_TICKETS_COUNT` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '叉车票数',
  `MANAGE_STATUS` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '管理状态',
  `TRAY_BINDING_TASK_NO` varchar(50) NOT NULL ,
  `STATISTIC_STATUS` varchar(50) NOT NULL ,
  `CREATE_NO` varchar(50) DEFAULT NULL ,
  `UPDATE_NO` varchar(50) DEFAULT NULL ,
  `CREATE_NAME` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '创建人名称',
  `UPDATE_NAME` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '更新人名称',
  `CREATE_ORG_CODE` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '创建组织编号',
  `UPDATE_ORG_CODE` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '更新组织编号',
  `CREATE_ORG_NAME` varchar(1000) DEFAULT NULL COMMENT '创建组织名称',
  `UPDATE_ORG_NAME` varchar(1000) DEFAULT NULL COMMENT '更新组织名称',
  `CREATE_TIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `UPDATE_TIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
  `DATA_STATUS` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '数据状态',
  `OPERATION_DEVICE` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作设备',
  `OPERATION_DEVICE_CODE` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作设备编码',
  `OPERATION_CODE` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '操作码',
  `OPERATION_ASSIST_CODE` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '辅助操作码',
  `CONTROL_STATUS` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '控制状态',
  `OPERATOR_NO` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '操作人工号',
  `OPERATOR_NAME` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作人名称',
  `OPERATION_ORG_CODE` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '操作部门编号',
  `OPERATION_ORG_NAME` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作部门名称',
  `OPERATION_TIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '操作时间',
  `OPERATOR_DEPT_NO` varchar(50) NOT NULL COMMENT '操作人所属部门编号',
  `OPERATOR_DEPT_NAME` varchar(200) NOT NULL COMMENT '操作人所属部门名称',
  `FORKLIFT_DRIVER_NAME` varchar(200) DEFAULT NULL ,
  `FORKLIFT_DRIVER_NO` varchar(50) DEFAULT NULL ,
  `FORKLIFT_DRIVER_DEPT_NAME` varchar(200) DEFAULT NULL ,
  `FORKLIFT_DRIVER_DEPT_NO` varchar(50) DEFAULT NULL ,
  `FORKLIFT_SCAN_TIME` datetime DEFAULT NULL ,
  `OUT_FIELD_CODE` varchar(200) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`ID`),
  KEY `IDX_TRAY_BINDING_TASK_NO` (`TRAY_BINDING_TASK_NO`),
  KEY `IDX_OPERATION_ORG_CODE` (`OPERATION_ORG_CODE`),
  KEY `IDX_OPERATION_TIME` (`OPERATION_TIME`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8



desc 
SELECT 
    ID,
    UNLOAD_TASK_NO,
    FORKLIFT_TICKETS_COUNT,
    MANAGE_STATUS,
    TRAY_BINDING_TASK_NO,
    STATISTIC_STATUS,
    CREATE_NO,
    UPDATE_NO,
    CREATE_NAME,
    UPDATE_NAME,
    CREATE_ORG_CODE,
    UPDATE_ORG_CODE,
    CREATE_ORG_NAME,
    UPDATE_ORG_NAME,
    CREATE_TIME,
    UPDATE_TIME,
    DATA_STATUS,
    OPERATION_DEVICE,
    OPERATION_DEVICE_CODE,
    OPERATION_CODE,
    OPERATION_ASSIST_CODE,
    CONTROL_STATUS,
    OPERATOR_NO,
    OPERATOR_NAME,
    OPERATION_ORG_CODE,
    OPERATION_ORG_NAME,
    OPERATION_TIME,
    OPERATOR_DEPT_NO,
    OPERATOR_DEPT_NAME,
    FORKLIFT_DRIVER_NAME,
    FORKLIFT_DRIVER_NO,
    FORKLIFT_DRIVER_DEPT_NAME,
    FORKLIFT_DRIVER_DEPT_NO,
    FORKLIFT_SCAN_TIME,
    OUT_FIELD_CODE
FROM
    t
GROUP BY id , UNLOAD_TASK_NO , FORKLIFT_TICKETS_COUNT , 
MANAGE_STATUS , TRAY_BINDING_TASK_NO , STATISTIC_STATUS , 
CREATE_NO , UPDATE_NO , CREATE_NAME , UPDATE_NAME , 
CREATE_ORG_CODE , UPDATE_ORG_CODE , CREATE_ORG_NAME , 
UPDATE_ORG_NAME , CREATE_TIME , UPDATE_TIME , DATA_STATUS , 
OPERATION_DEVICE , OPERATION_DEVICE_CODE , OPERATION_CODE , 
OPERATION_ASSIST_CODE , CONTROL_STATUS , OPERATOR_NO ,
OPERATOR_NAME , OPERATION_ORG_CODE , OPERATION_ORG_NAME , 
OPERATION_TIME , OPERATOR_DEPT_NO , OPERATOR_DEPT_NAME , 
FORKLIFT_DRIVER_NAME , FORKLIFT_DRIVER_NO , 
FORKLIFT_DRIVER_DEPT_NAME , FORKLIFT_DRIVER_DEPT_NO ,
FORKLIFT_SCAN_TIME , OUT_FIELD_CODE;


+----+-------------+-------------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
| id | select_type | table                   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | t | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 5381145 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-------------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

也许你会怀疑这个语句有什么用，我们先不考虑功能，我们只考虑为什么它会生成200G的临时文件这个问题。
接下来我将分阶段进行排序的流程解析，注意了整个排序的流程均处于状态‘Creating sort index’下面，我们以filesort函数接口为开始进行分析。

二、测试案例

为了更好的说明后面的流程我们使用2个除了字段长度不同，其他完全一样的表来说明，但是需要注意这两个表数据量很少，不会出现外部排序，如果涉及外部排序的时候我们需要假设它们数据量很大。其次这里根据original filesort algorithm和modified filesort algorithm进行划分，但是这两种方法还没讲述，不用太多理会。

original filesort algorithm（回表排序）

mysql> show create table tests1 \G
*************************** 1. row ***************************
       Table: tests1
Create Table: CREATE TABLE `tests1` (
  `a1` varchar(300) DEFAULT NULL,
  `a2` varchar(300) DEFAULT NULL,
  `a3` varchar(300) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from tests1;
+------+------+------+
| a1   | a2   | a3   |
+------+------+------+
| a    | a    | a    |
| a    | b    | b    |
| a    | c    | c    |
| b    | d    | d    |
| b    | e    | e    |
| b    | f    | f    |
| c    | g    | g    |
| c    | h    | h    |
+------+------+------+
8 rows in set (0.00 sec)

mysql> desc select * from tests1 where a1='b' order by a2,a3;
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tests1 | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    8 |    12.50 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

modified filesort algorithm（不回表排序）

mysql> desc select * from tests2 where a1='b' order by a2,a3;
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tests2 | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    8 |    12.50 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> show create table tests2 \G
*************************** 1. row ***************************
       Table: tests2
Create Table: CREATE TABLE `tests2` (
  `a1` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `a2` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `a3` varchar(20) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from tests2;
+------+------+------+
| a1   | a2   | a3   |
+------+------+------+
| a    | a    | a    |
| a    | b    | b    |
| a    | c    | c    |
| b    | d    | d    |
| b    | e    | e    |
| b    | f    | f    |
| c    | g    | g    |
| c    | h    | h    |
+------+------+------+
8 rows in set (0.00 sec)

mysql> desc select * from tests2 where a1='b' order by a2,a3;
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tests2 | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    8 |    12.50 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

整个流程我们从filesort 函数接口开始讨论。下面第3到第10节为排序的主要流程。

三、阶段1 确认排序字段及顺序

这里主要将排序顺序存入到Filesort 类的 sortorder中，比如我们例子中的order by a2,a3就是a2和a3列，主要接口为Filesort::make_sortorder，我们按照源码描述为sort字段（源码中为sort_length），显然我们在排序的时候除了sort字段以外，还应该包含额外的字段，到底包含哪些字段就与方法 original filesort algorithm（回表排序）和 modified filesort algorithm（不回表排序）有关了，下面进行讨论。

四、阶段2 计算sort字段的长度

这里主要调用使用sortlength函数，这一步将会带入max_sort_length参数的设置进行判断，默认情况下max_sort_length 为1024字节。
这一步大概步骤为：

循环每一个sort字段
计算每一个sort字段的长度：公式为 ≈ 定义长度 * 2

比如这里例子中我定义了a1 varchar(300)，那么它的计算长度 ≈ 300 * 2（600），为什么是*2呢，这应该是和Unicode编码有关，这一步可以参考函数my_strnxfrmlen_utf8。同时需要注意这里是约等于，因为源码中还是其他的考虑，比如字符是否为空，但是占用不多不考虑了。
3. 带入max_sort_length参数进行计算

好了有了上面一个sort字段的长度，那么这里就和max_sort_length进行比较，如果这个这个sort字段大于max_sort_length的值，那么以max_sort_length设置为准，这步代码如下：

1	set_if_smaller(sortorder->length, thd->variables.max_sort_length);

因此，如果sort字段的某个字段的超过了max_sort_length设置，那么排序可能不那么精确了。
到了这里每个sort字段的长度以及sort字段的总长度已经计算出来，比如前面给的两个不同列子中：

（a2 varchar(300) a3 varchar(300) order by a2,a3）：每个sort字段约为300*2字节，两个字段的总长度约为1200字节。
（a2 varchar(20) a3 varchar(20) order by a2,a3）：每个sort字段约为20*2字节，两个字段的总长度约为80字节。
并且值得注意的是，这里是按照定义大小，如varchar(300) ，以300个字符来计算长度的，而不是我们通常看到的Innodb中实际占用的字符数量。这是排序使用空间大于Innodb实际数据文件大小的一个原因。

下面我们以（a2 varchar(300) a3 varchar(300) order by a2,a3）为例实际看看debug的结果如下：

(gdb) p sortorder->field->field_name
$4 = 0x7ffe7800fadf "a3"
(gdb) p sortorder->length
$5 = 600
(gdb) p  total_length
$6 = 1202（这里a2,a3 可以为NULL各自加了1个字节）
(gdb)

可以看出没有问题。
4. 循环结束，计算出sort字段的总长度。

后面我们会看到sort字段不能使用压缩（pack）技术。

五、阶段3 计算额外字段的空间

对于排序而言，我们很清楚除了sort字段以外，通常我们需要的是实际的数据，那么无外乎两种方式如下：

original filesort algorithm：只存储rowid或者主键做为额外的字段，然后进行回表抽取数据。我们按照源码的描述，将这种关联回表的字段叫做ref字段（源码中变量叫做ref_length）。
modified filesort algorithm：将处于read_set（需要读取的字段）全部放到额外字段中，这样不需要回表读取数据了。我们按照源码的描述，将这些额外存储的字段叫做addon字段（源码中变量叫做addon_length）。
这里一步就是要来判断到底使用那种算法，其主要标准就是参数max_length_for_sort_data，其默认大小为1024字节，但是后面会看到这里的计算为（sort字段长度+addon字段的总和）是否超过了max_length_for_sort_data。其次如果使用了modified filesort algorithm算法，那么将会对addon字段的每个字段做一个pack（打包），主要目的在于压缩那些为空的字节，节省空间。
这一步的主要入口函数为Filesort::get_addon_fields下面是步骤解析。

循环本表全部字段
根据read_set过滤出不需要存储的字段

这里如果不需要访问到的字段自然不会包含在其中，下面这段源码过滤代码：

1 2	if (!bitmap_is_set(read_set, field->field_index)) //是否在read set中 continue;

获取字段的长度

这里就是实际的长度了比如我们的a1 varchar(300)，且字符集为UTF8，那么其长度≈ 300*3 （900）。
4. 获取可以pack（打包）字段的长度

和上面不同，对于int这些固定长度类型的字段，只有可变长度的类型的字段才需要进行打包技术。
5. 循环结束，获取addon字段的总长度，获取可以pack（打包）字段的总长度

循环结束后可以获取addon字段的总长度，但是需要注意addon字段和sort字段可能包含重复的字段，比如例2中sort字段为a2、a3，addon字段为a1、a2、a3。
如果满足如下条件：
addon字段的总长度+sort字段的总长度 > max_length_for_sort_data
那么将使用original filesort algorithm（回表排序）的方式，否则使用modified filesort algorithm的方式进行。下面是这一句代码：

  if (total_length + sortlength > max_length_for_sort_data) //如果长度大于了max_length_for_sort_data 则退出了
  {
    DBUG_ASSERT(addon_fields == NULL);
    return NULL;
//返回NULL值 不打包了 使用 original filesort algorithm（回表排序）
  }

我们在回到第2节例子中的第1个案例，因为我们对a1,a2,a3都是需要访问的，且他们的大小均为varchar(300) UTF8，那么addon字段长度大约为300 * 3 * 3=2700字节，其次我们前面计算了sort字段大约为1202字节，因此 2700+1202 是远远大于max_length_for_sort_data的默认设置1024字节的，因此会使用original filesort algorithm方式进行排序。

如果是第2节例子中的第2个案例呢，显然要小很多了（每个字段varchar（20）），大约就是20 * 3 * 3（addon字段）+82（sort字段）它是小于1024字节的，因此会使用modified filesort algorithm的排序方式，并且这些addon字段基本都可以使用打包（pack）技术，来节省空间。但是需要注意的是无论如何（sort字段）是不能进行打包（pack）的，而固定长度类型不需要打包（pack）压缩空间。

六、阶段4 确认每行的长度

有了上面的就计算后每一行的长度（如果可以打包是打包前的长度），下面就是这个计算过程。

if (using_addon_fields()) 
//如果使用了 打包技术  检测 addon_fields 数组是否存在  使用modified filesort algorithm算法 不回表排序
  {
    res_length= addon_length; //总的长度  3个 varchar(300) uft8 为 3*300*3
  }
  else //使用original filesort algorithm算法
  {
    res_length= ref_length;   //rowid(主键长度) 
    /* 
      The reference to the record is considered 
      as an additional sorted field
    */
    sort_length+= ref_length;  //实际上就是rowid(主键) +排序字段长度  回表排序
  }
  /*
    Add hash at the end of sort key to order cut values correctly.
    Needed for GROUPing, rather than for ORDERing.
  */
  if (use_hash)
    sort_length+= sizeof(ulonglong);

  rec_length= sort_length + addon_length; 
//modified filesort algorithm sort_length 为排序键长度 addon_lenth 为访问字段长度，original filesort algorithm rowid(主键) +排序字段长度 ，因为addon_length为0

好了我们稍微总结一下：

original filesort algorithm：每行长度为sort字段的总长度+ref字段长度（主键或者rowid）。
modified filesort algorithm：每行的长度为sort字段的总长度+addon字段的长度（需要访问的字段总长度）。
当然到底使用那种算法参考上一节。但是要注意了对于varchar这种可变长度是以定义的大小为准了，比如UTF8 varchar（300）就是300*3= 900 而不是实际存储的大小，而固定长度没有变化。

好了，还是回头看看第2节的两个例子，分别计算它们的行长度：

例子1：根据我们的计算，它将使用original filesort algorithm排序方式，最终的计算行长度应该为（sort字段长度+rowid长度）及 ≈ 1202+6 字节，下面是debug的结果：
1
2
(gdb) p rec_length
$1 = 1208
例子2：根据我们的计算，它将使用modified filesort algorithm排序方式，最终计算行长度应该为（sort字段长度+addon字段长度）及 ≈ 82 + 20 * 3 * 3 （结果为262），注意这里是约等于没有计算非空等因素和可变长度因素，下面是debug的结果：
1
2
(gdb) p rec_length
$2 = 266
可以看出误差不大。

七、阶段5 确认最大内存分配

这里的分配内存就是参数sort_buffer_size大小有关了。但是是不是每次都会分配至少sort_buffer_size大小的内存的呢？其实不是，MySQL会判断是否表很小的情况，也就是做一个简单的运算，目的在于节省内存的开销，这里我们将来描述。

大概计算出Innodb层主键叶子结点的行数

这一步主要通过（聚集索引叶子结点的空间大小/聚集索引每行大小 * 2）计算出一个行的上限，调入函数ha_innobase::estimate_rows_upper_bound，源码如下：

1 2	num_rows= table->file->estimate_rows_upper_bound(); //上限来自于Innodb 叶子聚集索引叶子结点/聚集索引长度 *2

然后将结果存储起来，如果表很小那么这个值会非常小。
2.根据前面计算的每行长度计算出sort buffer可以容下的最大行数

这一步将计算sort buffer可以容纳的最大行数如下：

1 2	ha_rows keys= memory_available / (param.rec_length + sizeof(char*)); //可以排序的行数 sort buffer 中最大可以排序的行数

3.对比两者的最小值，作为分配内存的标准

然后对比两个值以小值为准，如下：

1 2	param.max_keys_per_buffer= (uint) min(num_rows > 0 ? num_rows : 1, keys); //存储行数上限和可以排序行数的小值

4.根据结果分配内存

分配如下：

1	table_sort.alloc_sort_buffer(param.max_keys_per_buffer, param.rec_length);

也就是根据总的计算出的行长度和计算出的行数进行分配。

八、阶段6 读取数据，进行内存排序

到这里准备工作已经完成了，接下就是以行为单位读取数据了，然后对过滤掉where条件的剩下的数据进行排序。如果需要排序的数据很多，那么等排序内存写满后会进行内存排序，然后将排序的内容写入到排序临时文件中，等待下一步做外部的归并排序。作为归并排序而言，每一个归并的文件片段必须是排序好的，否则归并排序是不能完成的，因此写满排序内存后需要做内存排序。如果写不满呢，那么做一次内存排序就好了。下面我们来看看这个过程，整个过程集中在find_all_keys函数中。

读取需要的数据

实际上在这一步之前还会做read_set的更改，因为对于original filesort algorithm（回表排序）的算法来讲不会读取全部需要的字段，为了简单起见不做描述了。

这一步就是读取一行数据了，这里会进入Innodb层读取数据，具体流程不做解释了，下面是这一行代码：
error= file->ha_rnd_next(sort_form->record[0]); //读取一行数据
2. 将Rows_examined 加1

这里这个指标对应的就是慢查中的Rows_examined了，这个指标在有排序的情况下会出现重复计算的情况，但是这里还是正确的，重复的部分后面再说。
3. 过滤掉where条件

这里将会过滤掉where条件中不满足条件的行，代码如下：

1 2	if (!error && !qep_tab->skip_record(thd, &skip_record) && !skip_record) //这里做where过滤条件的比较

将行数据写入到sort buffer中

这一步将会把数据写入到sort buffer中，需要注意这里不涉及排序操作，只是存储数据到内存中。其中分为了2部分：

写入sort字段。如果是original filesort algorithm那么rowid（主键）也包含在其中了。
写入addon字段，这是modified filesort algorithm才会有的，在写入之前还会调用Field::pack对可以打包（pack）的字段进行压缩操作。对于varchar字段的打包函数就是Field_varstring::pack，简单的说存储的是实际的大小，而非定义的大小。
整个过程位于find_all_keys->Sort_param::make_sortkey 函数中。这一步还涉及到了我们非常关心的一个问题，到底排序的数据如何存储的问题，需要仔细阅读。

下面我们就debug一下第2节中两个例子的不同存储方式。既然要去看内存中的数据，我们只要看它最终拷贝的内存数据是什么就好了，那么真相将会大白，我们只需要将断点放到find_all_keys函数上，做完一行数据的Sort_param::make_sortkey操作后看内存就行了，如下：

例子1（字段都是varchar（300））：它将使用original filesort algorithm（回表排序）的方式，最终应该存储的是sort字段（a2，a3）+rowid。

排序的结果如下：

mysql> select * from test.tests1 where a1='b' order by a2,a3;
+------+------+------+
| a1   | a2   | a3   |
+------+------+------+
| b    | d    | d    |
| b    | e    | e    |
| b    | f    | f    |
+------+------+------+
3 rows in set (9.06 sec)

我们以第二行为查看目标
由于篇幅的关系，我展示其中的一部分，因为这里大约有1200多个字节，如下：

(gdb) x/1300bx start_of_rec
0x7ffe7ca79998: 0x01    0x00    0x45    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7ca799a0: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7ca799a8: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7ca799b0: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7ca799b8: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7ca799c0: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7ca799c8: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
...

这后面还有大量的0X20 0X00
我们看到了大量的0X20 0X00，这正是占位符号，实际有用的数据也就只有0x45 0x00这两个字节了，而0x45正是我们的大写字母E，也就是数据中的e，这和比较字符集有关。这里的0X20 0X00占用了大量的空间，我们最初计算sort 字段大约为1200字节，实际上只有少量的几个字节有用。
这里对于sort字段而言，比实际存储的数据大得多。

例子2（字段都是varchar（20））：它将使用modified filesort algorithm，最终应该存储的是sort字段（a2，a3）+addon字段（需要的字段，这里就是a1，a2，a3）
排序的结果如下：

mysql> select * from test.tests2 where a1='b' order by a2,a3;
+------+------+------+
| a1   | a2   | a3   |
+------+------+------+
| b    | d    | d    |
| b    | e    | e    |
| b    | f    | f    |
+------+------+------+

我们以第一行为查看目标
这里数据不大，通过压缩后只有91个字节了，我们整体查看如下：

(gdb) p rec_sz
$6 = 91
(gdb) x/91x start_of_rec 
0x7ffe7c991bc0: 0x01    0x00    0x44    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7c991bc8: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7c991bd0: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7c991bd8: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7c991be0: 0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00
0x7ffe7c991be8: 0x20    0x01    0x00    0x44    0x00    0x20    0x00    0x20
0x7ffe7c991bf0: 0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20
0x7ffe7c991bf8: 0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20
0x7ffe7c991c00: 0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20
0x7ffe7c991c08: 0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20    0x00    0x20
0x7ffe7c991c10: 0x00    0x20    0x07    0x00    0x00    0x01    0x62    0x01
0x7ffe7c991c18: 0x64    0x01    0x64

这就是整行记录了，我们发现对于sort字段而言没有压缩，依旧是0x20 0x00占位，而对于addon字段（需要的字段，这里就是a1，a2，a3）而言，这里小了很多，因为做了打包（pack）即：

0x01 0x62：数据b

0x01 0x64：数据d

0x01 0x64：数据d

而0x01应该就是长度了。
不管怎么说，对于sort字段而言依旧比实际存储的数据大很多。

如果sort buffer存满，对sort buffer中的数据进行排序，然后写入到临时文件

如果需要排序的数据量很大的话，那么sort buffer肯定是不能容下的，因此如果写满后就进行一次内存排序操作，然后将排序好的数据写入到外部排序文件中去，这叫做一个chunk。外部文件的位置由tmpdir参数指定，名字以MY开头，注意外部排序通常需要2个临时文件，这里是第1个用于存储内存排序结果的临时文件，以chunk的方式写入。如下：

if (fs_info->isfull()) //如果sort buffer满了  并且sort buffer已经排序完成
        {
          if (write_keys(param, fs_info, idx, chunk_file, tempfile)) //写入到物理文件 完成内存排序   如果内存不会满这里不会做 会在create_sort_index 中排序完成
          {
            num_records= HA_POS_ERROR;
            goto cleanup;
          }
          idx= 0;
          indexpos++;
        }

最终会调入write_keys函数进行排序和写入外部排序文件，这里核心就是先排序，然后循环每条排序文件写入到外部排序文件。下面我来验证一下写入临时文件的长度，我将第2节中的例子2数据扩大了N倍后，让其使用外部文件排序，下面是验证结果，断点write_keys即可：

1
2
3

1161        if (my_b_write(tempfile, record, rec_length))
(gdb) p rec_length
$8 = 91

可以每行的长度还是91字节（打包压缩后），和前面看到的长度一致，说明这些数据会完完整整的写入到外部排序文件，这显然会比我们想象的大得多。
好了到这里数据已经找出来了，如果超过sort buffer的大小，外部排序需要的结果已经存储在临时文件1了，并且它是分片（chunk）存储到临时文件的，它以MY开头。

九、阶段7 排序方式总结输出

这里对上面的排序过程做了一个阶段性的总结，代码如下：

Opt_trace_object(trace, "filesort_summary")
    .add("rows", num_rows)
    .add("examined_rows", param.examined_rows)
    .add("number_of_tmp_files", num_chunks)
    .add("sort_buffer_size", table_sort.sort_buffer_size())
    .add_alnum("sort_mode",
               param.using_packed_addons() ?
               "<sort_key, packed_additional_fields>" :
               param.using_addon_fields() ?
               "<sort_key, additional_fields>" : "<sort_key, rowid>");

我们解析一下：

rows：排序的行数，也就是应用where过滤条件后剩下的行数。
examined_rows：Innodb层扫描的行数，注意这不是慢查询中的Rows_examined，这里是准确的结果，没有重复计数。
number_of_tmp_files：外部排序时，用于保存结果的临时文件的chunk数量，每次sort buffer满排序后写入到一个chunk，但是所有chunk共同存在于一个临时文件中。
sort_buffer_size：内部排序使用的内存大小，并不一定是sort_buffer_size参数指定的大小。
sort_mode：这里解释如下

sort_key, packed_additional_fields：使用了modified filesort algorithm（不回表排序），并且有打包（pack）的字段，通常为可变字段比如varchar。
sort_key, additional_fields：使用了modified filesort algorithm（不回表排序），但是没有需要打包（pack）的字段，比如都是固定长度字段。
sort_key, rowid：使用了original filesort algorithm（回表排序）。

十、阶段8 进行最终排序

这里涉及2个部分如下：

如果sort buffer不满，则这里开始进行排序，调入函数save_index。
如果sort buffer满了，则进行归并排序，调入函数merge_many_buff->merge_buffers，最后调入merge_index完成归并排序。
对于归并排序来讲，这里可能会生成另外2个临时文件用于存储最终排序的结果，它们依然以MY开头，且依然是存储在tmpdir参数指定的位置。因此在外部排序中将可能会生成3个临时文件，总结如下：
临时文件1：用于存储内存排序的结果，以chunk为单位，一个chunk的大小就是sort buffer的大小。
临时文件2：以前面的临时文件1为基础，做归并排序。

临时文件3：将最后的归并排序结果存储，去掉sort字段，只保留addon字段（需要访问的字段）或者ref字段（ROWID或者主键），因此它一般会比前面2个临时文件小。
但是它们不会同时存在，要么临时文件1和临时文件2存在，要么临时文件2和临时文件3存在。
这个很容易验证，将断点放到merge_buffers和merge_index上就可以验证了，如下：
临时文件1和临时文件2同时存在：

1
2
3

[root@gp1 test]# lsof|grep tmp/MY
mysqld     8769     mysql   70u      REG              252,3   79167488    2249135 /mysqldata/mysql3340/tmp/MYt1QIvr (deleted)
mysqld     8769     mysql   71u      REG              252,3   58327040    2249242 /mysqldata/mysql3340/tmp/MY4CrO4m (deleted)

临时文件2和临时文件3共同存在：

1
2
3

[root@gp1 test]# lsof|grep tmp/MY
mysqld     8769     mysql   70u      REG              252,3     360448    2249135 /mysqldata/mysql3340/tmp/MYg109Wp (deleted)
mysqld     8769     mysql   71u      REG              252,3   79167488    2249242 /mysqldata/mysql3340/tmp/MY4CrO4m (deleted)

但是由于能力有限对于归并排序的具体过程我并没有仔细学习了，这里给一个大概的接口。注意这里每次调用merge_buffers将会增加Sort_merge_passes 1次，应该是归并的次数，这个值增量的大小可以侧面反映出外部排序使用临时文件的大小。

十一、排序的其他问题

这里将描述2个额外的排序问题。
1、original filesort algorithm（回表排序）的回表

最后对于original filesort algorithm（回表排序）排序方式而言，可能还需要做一个回表获取数据的操作，这一步可能会用到参数read_rnd_buffer_size定义的内存大小。
比如我们第2节中第1个例子将会使用到original filesort algorithm（回表排序），但是对于回表操作有如下标准：

如果没有使用到外部排序临时文件则说明排序量不大，则使用普通的回表方式，调入函数rr_from_pointers，也就是单行回表方式。
如果使用到了使用到外部排序临时文件则说明排序量较大，需要使用到批量回表方式，这个时候大概的步骤就是读取rowid（主键）排序，然后批量回表，这将会在read_rnd_buffer_size指定的内存中完成，调入函数rr_from_cache。这也是一种优化方式，因为回表一般是散列的，代价很大。
2、关于排序中Rows_examined的计算

首先这个值我说的是慢查询的中的Rows_examined，在排序中会出现重复计数的可能，前面第8节已经说明了一下，这个值在第8节还是正确的，但是最后符合where条件的数据在返回的时候还会调用函数evaluate_join_record，结果Rows_examined会增加符合where条件的行数。还是以我们第2节的两个例子为例：

mysql> select * from test.tests1 where a1='b' order by a2,a3;
+------+------+------+
| a1   | a2   | a3   |
+------+------+------+
| b    | d    | d    |
| b    | e    | e    |
| b    | f    | f    |
+------+------+------+
3 rows in set (5.11 sec)

mysql> select * from test.tests2 where a1='b' order by a2,a3;
+------+------+------+
| a1   | a2   | a3   |
+------+------+------+
| b    | d    | d    |
| b    | e    | e    |
| b    | f    | f    |
+------+------+------+
3 rows in set (5.28 sec)

mysql> desc select * from tests2 where a1='b' order by a2,a3;
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tests2 | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    8 |    12.50 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

8 rows in set (0.00 sec)

mysql> desc select * from tests2 where a1='b' order by a2,a3;
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tests2 | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    8 |    12.50 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

慢查询如下，不要纠结时间（因为我故意debug停止了一会），我们只关注Rows_examined，如下：

# Time: 2019-12-23T12:03:26.108529+08:00
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:     4
# Schema:   Last_errno: 0  Killed: 0
# Query_time: 5.118098  Lock_time: 0.000716  Rows_sent: 3  Rows_examined: 11  Rows_affected: 0
# Bytes_sent: 184
SET timestamp=1577073806;
select * from test.tests1 where a1='b' order by a2,a3;
# Time: 2019-12-23T12:03:36.138274+08:00
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:     4
# Schema:   Last_errno: 0  Killed: 0
# Query_time: 5.285573  Lock_time: 0.000640  Rows_sent: 3  Rows_examined: 11  Rows_affected: 0
# Bytes_sent: 184
SET timestamp=1577073816;
select * from test.tests2 where a1='b' order by a2,a3;

我们可以看到Rows_examined都是11，为什么是11呢？显然我们要扫描总的行数为8（这里是全表扫描，表总共8行数据），然后过滤后需要排序的结果为3条数据，这3条数据会重复计数一次。因此就是8+3=11，也就是说有3条数据重复计数了。

十二、通过OPTIMIZER_TRACE查看排序结果

要使用OPTIMIZER_TRACE只需要“SET optimizer_trace=”enabled=on”;”，跑完语句后查看information_schema.OPTIMIZER_TRACE即可。

前面第9节我们解释了排序方式总结输出的含义，这里我们来看看具体的结果，我们还是以第2节的2个例子为例：

例1：

"filesort_priority_queue_optimization": {
  "usable": false,
  "cause": "not applicable (no LIMIT)"
},
"filesort_execution": [
],
"filesort_summary": {
  "rows": 3,
  "examined_rows": 8,
  "number_of_tmp_files": 0,
  "sort_buffer_size": 1285312,
  "sort_mode": "<sort_key, rowid>"

例2：

"filesort_priority_queue_optimization": {
  "usable": false,
  "cause": "not applicable (no LIMIT)"
},
"filesort_execution": [
],
"filesort_summary": {
  "rows": 3,
  "examined_rows": 8,
  "number_of_tmp_files": 0,
  "sort_buffer_size": 322920,
  "sort_mode": "<sort_key, packed_additional_fields>"

现在我们清楚了，这些总结实际上是在执行阶段生成的，需要注意几点如下：

这里的examined_rows和慢查询中的Rows_examined不一样，因为这里不会有重复计数，是准确的。
这里还会说明是否使用了优先队列排序即“filesort_priority_queue_optimization”部分。
通过“sort_buffer_size”可以发现，这里并没有分配参数sort_buffer_size指定的大小，节约了内存，这在第7节说明了。
其他指标在第9节已经说明过了，不在描述。

十三、回到问题本身

好了，大概的流程我描述了一遍，这些流程都是主要流程，实际上的流程复杂很多。那么我们回到最开始的案例上来。他的max_sort_length和max_length_for_sort_data均为默认值1024。
案例中的group by实际就是一个排序操作，我们从执行计划可以看出来，那么先分析一下它的sort字段。很显然group by 后的都是sort字段，其中字段CREATE_ORG_NAME其定义为 varchar（1000），它的占用空间为（1000 * 2）及2000字节，但是超过了max_sort_length的大小，因此为1024字节，相同的还有UPDATE_ORG_NAME字段也是varchar（1000），也会做同样处理，其他字段不会超过max_sort_length的限制，并且在第5节说过sort 字段是不会进行压缩的。

我大概算了一下sort字段的全部大小约为（3900 * 2) 字节，可以看到一行数据的sort字段基本达到了8K的容量，而addon字段的长度（未打包压缩前）会更大，显然超过max_length_for_sort_data的设置，因此对于这样的排序显然不可能使用modified filesort algorithm（不回表排序了），使用的是original filesort algorithm（回表排序），因此一行的记录就是（sort 字段+主键）了，主键大小可以忽略，最终一行记录的大小就是8K左右，这个值通常会远远大于Innodb压缩后存储varchar字段的大小，这也是为什么本例中虽然表只有30G左右但是临时文件达到了200G以上的原因了。
好了，我们来重现一下问题，我们使用第2节的例1，我们将其数据增多，原理上我们的例1会使用到original filesort algorithm（回表排序）的方式，因为这里sort字段（a2，a3）的总长度+addon字段（a1，a2，a3）的长度约为300 * 2 * 2+300 * 3 * 3 这显示大于了max_length_for_sort_data的长度，因此这个排序一行的长度就是sort字段（a2，a3）+ref字段（ROWID），大约就是300 * 2 * 2+6=1206字节了。下面是这个表的总数据和Innodb文件大小（我这里叫做bgtest5表）：

mysql> show create table bgtest5 \G
*************************** 1. row ***************************
       Table: bgtest5
Create Table: CREATE TABLE `bgtest5` (
  `a1` varchar(300) DEFAULT NULL,
  `a2` varchar(300) DEFAULT NULL,
  `a3` varchar(300) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.01 sec)

mysql> SELECT COUNT(*) FROM bgtest5;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|    65536 |
+----------+
1 row in set (5.91 sec)

mysql> desc select * from bgtest5  order by a2,a3;
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+----------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | filtered | Extra          |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | bgtest5 | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 66034 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

注意这里是全表排序了，没有where过滤条件了，下面是这个表ibd文件的大小：

1
2
3

[root@gp1 test]# du -hs bgtest5.ibd
11M     bgtest5.ibd
[root@gp1 test]#

下面我们就需要将gdb的断点打在merge_many_buff，我们的目的就是观察临时文件1的大小，这个文件前面说过了是存储内存排序结果的，如下：

1 2	[root@gp1 test]# lsof\|grep tmp/MY mysqld 8769 mysql 69u REG 252,3 79101952 2249135 /mysqldata/mysql3340/tmp/MYzfek5x (deleted)

可以看到这个文件的大小为79101952字节，即80M左右，这和我们计算的总量1206（每行大小） * 65535（行数）约为 80M 结果一致。这远远超过了ibd文件的大小11M，并且要知道，随后还会生成一个大小差不多的文件来存储归并排序的结果如下：

1
2
3

[root@gp1 test]# lsof|grep tmp/MY
mysqld     8769     mysql   69u      REG              252,3   79167488    2249135 /mysqldata/mysql3340/tmp/MYzfek5x (deleted)
mysqld     8769     mysql   70u      REG              252,3   58327040    2249242 /mysqldata/mysql3340/tmp/MY8UOLKa (deleted)

因此得到证明，排序的临时文件远远大于ibd文件的现象是可能出现的。