为什么order by子句可以利用索引？

Question

假设在tableX中我们有id （主键） name和age ， phone ，都有索引。

在此查询中： select phone from tableX where name='Dennis' order by age

我猜过程是

1. 使用name索引获取与Dennis匹配的 ID。 表示S设置的id

2. 用age索引对1中得到的ids做order by，得到一个排序好的id列表，记为L

3. 使用排序后的 id 列表L获取phone

我假设在步骤 2 中它可能使用沿 B+ 树叶节点的顺序扫描，检查该叶节点中的 id 是否在步骤 1 中获得的 id 集合S中。如果是，将其添加到列表L中，然后我们可以得到按age排序的 id 列表L

但这比简单的顺序扫描好在哪里呢？ 他们不是都是顺序扫描吗？

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编辑：

explain说它使用索引name并进行filesort

+----+-------------+--------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra          |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | tableX | NULL       | ref  | idx_name      | idx_name | 123     | const |    1 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+----------------+

实际上我不确定索引在什么情况下可以用于order by子句，所以我想出了一个不好的例子来说明我的疑问。

但是 Tim Biegeleisen 提供的示例非常棒。

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（如果您有兴趣，请查看更多表格详情：）

mysql> create table tableX(
    -> id int primary key,
    -> name varchar(30),
    -> age int,
    -> phone varchar(30)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.07 sec)

mysql> create index idx_name on tableX(name);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> create index idx_age on tableX(age);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> create index idx_phone on tableX(phone);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> show index from tableX;
+--------+------------+-----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| Table  | Non_unique | Key_name  | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+--------+------------+-----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| tableX |          0 | PRIMARY   |            1 | id          | A         |           1 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
| tableX |          1 | idx_name  |            1 | name        | A         |           1 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
| tableX |          1 | idx_age   |            1 | age         | A         |           1 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
| tableX |          1 | idx_phone |            1 | phone       | A         |           1 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
+--------+------------+-----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
4 rows in set (0.01 sec)

mysql> select * from tableX;
+----+--------+------+-------+
| id | name   | age  | phone |
+----+--------+------+-------+
|  1 | Jack   |   20 | 180   |
|  2 | Dennis |   22 | 180   |
|  3 | Dennis |   18 | 1790  |
+----+--------+------+-------+

Answer 1

实际上，应该在这里提供帮助的索引是一个复合索引：

CREATE INDEX idx ON tableX (name, age, phone)

如果使用上述索引，可能会有以下步骤：

• 可以通过搜索丹尼斯姓名记录来查找 B 树。
• 一旦找到 B 树的那个区域，记录就会按年龄排序
• 可以执行扫描以使用 Dennis 记录填充结果集，按年龄排序
• 该索引还包括phone列，使其成为查询的覆盖索引； 它需要的所有列都可以直接从索引中读取。