在平常的开发过程中，一定遇到过根据某字段进行排序的需求。
以市民表为例，假设你要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返回前1000个人的姓名、年龄。假设这个表的部分定义是这样的：

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `city` varchar(16) NOT NULL,
  `name` varchar(16) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `addr` varchar(128) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `city` (`city`)
) ENGINE=InnoDB;

这时，你的 SQL 语句可以这么写：

select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000  ;

我们了解一下这个语句是怎么执行的，以及有什么参数会影响执行的行为。

全字段排序

为避免全表扫描，我们需要在 city 字段加上索引。
通常情况下，这个语句执行流程如下所示 ：
1、初始化 sort_buffer，确定放入 name、city、age 这三个字段；
2、从索引 city 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id；
3、到主键 id 索引取出整行，取 name、city、age 三个字段的值，存入 sort_buffer 中；
4、从索引 city 取下一个记录的主键 id；重复步骤 3、4 直到 city 的值不满足查询条件为止；
5、对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 做快速排序；按照排序结果取前 1000 行返回给客户端。
我们暂且把这个排序过程，称为全字段排序。
按 name 排序这个动作，可能在内存中完成，也可能需要使用外部排序，这取决于排序所需的内存和参数 sort_buffer_size。
sort_buffer_size，就是 MySQL 为排序开辟的内存（sort_buffer）的大小。如果要排序的数据量小于 sort_buffer_size，排序就在内存中完成。但如果排序数据量太大，内存放不下，则不得不利用磁盘临时文件辅助排序。
内存放不下时，就需要使用外部排序，外部排序一般使用归并排序算法。可以这么简单理解，MySQL 将需要排序的数据分成n份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这n个有序文件再合并成一个有序的大文件。如果 sort_buffer_size 超过了需要排序的数据量的大小，number_of_tmp_files 就是 0，表示排序可以直接在内存中完成。否则就需要放在临时文件中排序。sort_buffer_size 越小，需要分成的份数越多，number_of_tmp_files 的值就越大。

rowid 排序

在上面这个算法过程里面，只对原表的数据读了一遍，剩下的操作都是在 sort_buffer 和临时文件中执行的。但这个算法有一个问题，就是如果查询要返回的字段很多的话，那么 sort_buffer 里面要放的字段数太多，这样内存里能够同时放下的行数很少，要分成很多个临时文件，排序的性能会很差。所以如果单行很大，这个方法效率不够好。那么，如果 MySQL 认为排序的单行长度太大会怎么做呢？接下来，我来修改max_length_for_sort_data参数，让 MySQL 采用另外一种算法。

SET max_length_for_sort_data = 16;

max_length_for_sort_data，是MySQL中专门控制用于排序的行数据的长度的一个参数。它的意思是，如果单行的长度超过这个值，MySQL 就认为单行太大，要换一个算法。

新的算法放入sort_buffer的字段，只有要排序的列（即name字段）和主键id。但这时，排序的结果就因为少了 city 和 age 字段的值，不能直接返回了，整个执行流程就变成如下所示的样子：
1、初始化sort_buffer，确定放入两个字段，即name和id；
2、从索引city 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id；
3、到主键 id 索引取出整行，取 name、id 这两个字段，存入 sort_buffer 中；
4、从索引 city 取下一个记录的主键 id；
5、重复步骤 3、4 直到不满足 city='杭州’条件为止；
6、对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 进行排序；
7、遍历排序结果，取前 1000 行，并按照id的值回到原表中取出city、name和age三个字段返回给客户端。
对比全字段排序流程你会发现，rowid 排序多访问了一次表 t 的主键索引，就是步骤 7。

全字段排序 VS rowid 排序

如果 MySQL 实在是担心排序内存太小，会影响排序效率，才会采用 rowid 排序算法，这样排序过程中一次可以排序更多行，但是需要再回到原表去取数据。
如果 MySQL 认为内存足够大，会优先选择全字段排序，把需要的字段都放到 sort_buffer 中，这样排序后就会直接从内存里面返回查询结果了，不用再回到原表去取数据。
这也就体现了 MySQL 的一个设计思想：如果内存够，就要多利用内存，尽量减少磁盘访问。对于 InnoDB 表来说，rowid 排序会要求回表多造成磁盘读，因此不会被优先选择。
其实，并不是所有的 order by 语句，都需要排序操作的。从上面分析的执行过程，我们可以看到，MySQL 之所以需要生成临时表，并且在临时表上做排序操作，其原因是原来的数据都是无序的。
我们可以在这个上面的表上创建一个 city 和 name 的联合索引，对应的 SQL 语句是：

alter table t add index city_user(city, name);

这样整个查询过程的流程就变成了：
1、从索引 (city,name) 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id；
2、到主键 id 索引取出整行，取 name、city、age 三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
3、从索引 (city,name) 取下一个记录主键 id；
4、重复步骤 2、3，直到查到第 1000 条记录，或者是不满足 city='杭州’条件时循环结束。
可以看到，这个查询过程不需要临时表，也不需要排序。
既然说到这里了，我们再往前讨论，这个语句的执行流程有没有可能进一步简化呢？
这里我们可以再稍微了解一下覆盖索引。覆盖索引是指，索引上的信息足够满足查询请求，不需要再回到主键索引上去取数据。
针对这个查询，我们可以创建一个 city、name 和 age 的联合索引，对应的 SQL 语句就是：

alter table t add index city_user_age(city, name, age);

这时，对于 city 字段的值相同的行来说，还是按照 name 字段的值递增排序的，此时的查询语句也就不再需要排序了。这样整个查询语句的执行流程就变成了：
1、从索引 (city,name,age) 找到第一个满足 city='杭州’条件的记录，取出其中的 city、name 和 age 这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
2、从索引 (city,name,age)取下一个记录，同样取出这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
3、重复执行步骤 2，直到查到第 1000 条记录，或者是不满足 city='杭州’条件时循环结束。
当然，这里并不是说要为了每个查询能用上覆盖索引，就要把语句中涉及的字段都建上联合索引，毕竟索引还是有维护代价的。这是一个需要权衡的决定。