今天与大家分享： 当索引存储顺序和 order by 不一致，该怎么办？
根据指定的字段排序来显示结果，是我们写应用时最常见的需求之一了，比如一个交易系统中，按照交易时间倒序显示交易记录。
相信你听说过这样的建议：如果有 order by 的需求，给需要排序的字段加上索引，就可以避免数据库排序操作。
所谓数据库排序操作，是指数据库在执行过程中，先将满足条件的数据全部读出来，放入内存中，再执行快排，这个内存就是 sort_buffer。
如果临时数据量比 sort_buffer 大， 就要把数据放入临时文件，然后做外部排序。
这个排序过程的消耗是比较大的。
所谓避免数据库排序操作，是指执行过程中不需要快排或外部排序。
为什么加上索引就可以避免排序呢？如果索引存储顺序和 order by 不一致，还需要排序吗? 如果是联合索引呢？
今天我们就来说一说，建了索引以后，order by 是怎么执行的以及怎么优化。
为了便于说明，我创建一个简单的表，这个表里，除了主键索引 id 外，还有一个联合索引 ab。你可以在文稿中看到这个表的定义。
我们来看看不同的业务需求下，SQL 语句怎么写，以及在 MySQL 里是怎么执行的。
单字段排序
一个简单的需求是将这个表的数据，按照 a 的大小倒序返回。你的 SQL 语句可以这么写：
我们来看看这个联合索引 ab 的结构。
图 1 索引(a,b)示意图
可以看到，在这个索引上，数据存储顺序是：按照 a 值递增，对于 a 值相同的情况，按照 b 值递增。
因此上面这个语句的执行流程就是：
1.从索引 ab 上，取最右的一个记录，取出主键值 ID_Z；
2.根据 ID_Z 到主键索引上取整行记录，作为结果集的第一行；
3.在索引 ab 上取上一个记录的左边相邻的记录；
4.每次取到主键 id 值，再到主键索引上取到整行记录，添加到结果集的下一行；
5.重复步骤 3、4，直到遍历完整个索引。
可以看到，这个流程中并不涉及到排序操作。我们也可以用 explain 语句来验证这个结论。
图 2 是这个语句的 explain 的结果，可以看到，Extra 字段中没有 Using filesort 字样，说明这个语句执行过程中，不需要用到排序。
图 2 order by 不需要排序
组合字段排序
有了上面的分析，我们再来看看下面这个语句：
这个语句的意思是，按照 a 值倒序，当 a 的值相同时按照 b 值倒序。
你一定发现了，这个语句的执行逻辑和执行结果，跟前面的语句是一模一样的，因此也不需要排序。
倒序不需要排序，正序呢？正序的语句是这么写的：
显然，这个语句也是不需要排序的，执行流程上，只需要先取 ab 索引树最左边的节点，然后向右遍历即可。
到这里我们可以小结一下：
1.InnoDB 索引树以任意一个叶节点为起始点，可以向左或向右遍历；
2.如果语句需要的 order by 顺序刚好可以利用索引树的单向遍历，就可以避免排序操作。
Descending Indexes
接下来我们来看一种不满足”单向遍历“的场景。
这个语句要求查询结果中的记录排序顺序是：按照 a 值正序，对于相同的 a 值，按照 b 值倒序。
由于不满足单向遍历的要求，因此只能选择使用排序操作。
图 3 是这个语句 explain 的结果。
图 3 order by 需要排序
extra 字段中 Using filesort 表示使用了排序。
你一定想到了，如果可以让 InnoDB 在构建索引 ab 的时候，相同的 a 里面，b 能够从大到小排序，就又可以满足单向遍历的要求了。
在 MySQL5.7 及之前的版本是不支持这么创建索引的，在 8.0 版本中支持了这个功能，官方名称是 Descending Indexes。
在 8.0 版本中，我们可以把索引 ab 的定义做个修改。
我们将索引 ab 的定义做了修改，在字段 b 后面加上 desc，表示对于相同的 a 值，字段 b 按照倒序存储。
这个表对应的索引 ab 的结构图如下，点击可以查看大图。
图 4 索引(a, b desc) 示意图 和 explain 的结果
这样从左到右遍历这个索引的时候，就刚好满足 a 正序，然后 b 逆序的要求。
Descending Indexes 可以避免这种情况下的排序操作，语句的执行性能自然就提升了。
应用优化
前面说过，Descending Indexes 这个功能是在 MySQL 8.0 才支持的。那如果你的生产环境上使用的还是低于 8.0 的版本，有没有不需要排序的方法呢？
答案是有的，接下来我给大家介绍一种应用端协作的优化方案。
假设我们现在的需求就是在 MySQL 5.7 版本下，要求按照”a 值正序，然后 b 值逆序”的顺序，返回所有行 a 和 b 的值。
首先，为了避免数据库排序，我们直接执行下面这个语句：
当然，这个语句返回的结果集是不满足业务要求的，但是我们知道，对于相同的 a 值，b 值是有序递增的，我们要把这个数据特点利用起来。
执行这个语句后，应用端的逻辑改造如下：
1.构造一个空栈(stack)，栈中的节点可以保存数据行；
2.读入第一行，入栈；
3.读入下一行，
a.如果新一行中 a 值与上一行相同，将新一行入栈；
b.如果新一行中 a 值与上一行不同，则将栈中的所有数据行依次出栈并输出，直到栈清空；然后新一行入栈。
4.重复步骤 3 直到遍历完整个索引，将栈中的所有数据行依次出栈并输出，直到栈清空。
下图 5 是用图 1 中的示例数据，执行上面的流程的效果图。
图 5 应用端优化的执行流程
可以看到，这个过程中数据库端没有使用排序，在应用端也没有使用排序。
这个过程需要在应用端构造一个栈，需要临时内存。当然这个内存并不是凭空多出来的，因为如果不使用这个方法，就只能在 MySQL 端排序，这个内存就会在 MySQL 里创建，也就是 sort_buffer。
相比之下，使用应用端的内存还是比使用 MySQL 的内存好些，也算是这个方案的另一个优点。
小结
接下来，总结一下今天的主要内容。
今天介绍了 MySQL 在有索引的情况下，处理 order by 请求的执行过程，也介绍了 Descending Indexes 的应用背景。
Descending Indexes 是 MySQL 8.0 才支持的特性。在数据库不支持一些特性的时候，也可以考虑通过应用端的协作来实现业务需求。方案优化并不一定只是数据库的优化，综合考虑系统中各个模块的特性，可以增强我们解决问题的灵活性。
作者介绍：
林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人，数据库领域资深技术专家。作为活跃的 MySQL 社区贡献者，丁奇专注于数据存储系统、MySQL 源码研究和改进、MySQL 性能优化和功能改进，在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL 实战 45 讲》专栏受众已逾 2 万人。
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