这里先假设定义一张表结构如下：
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;复制
那么要查询城市是“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。
select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000 ;复制
在city字段上创建索引之后，我们用explain命令来看看这个语句的执行情况。
Extra这个字段中的“Using filesort”表示的就是需要排序，MySQL会给每个线程分配一块内存用于排序，称为sort_buffer。
这个语句的执行流程如下所示：
初始化sort_buffer，确定放入name、city、age这三个字段；
从索引city找到第一个满足city='杭州’条件的主键id，也就是图中的ID_X；
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；
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，对应的主键id也就是图中的ID_Y；
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。
暂且把这个排序过程，称为全字段排序，执行流程的示意图如下所示
图中“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。
可以通过查看 OPTIMIZER_TRACE 的结果来确认的，你可以从 number_of_tmp_files中看到是否使用了临时文件
/* 打开optimizer_trace，只对本线程有效 */SET optimizer_trace='enabled=on';/* @a保存Innodb_rows_read的初始值 */select VARIABLE_VALUE into @a from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';/* 执行语句 */select city, name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000;/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G/* @b保存Innodb_rows_read的当前值 */select VARIABLE_VALUE into @b from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';/* 计算Innodb_rows_read差值 */select @b-@a;复制
number_of_tmp_files表示的是，排序过程中使用的临时文件数。
这里的12个文件可以理解成 MySQL将需要排序的数据分成12份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这12个有序文件再合并成一个有序的大文件。
examined_rows=4000，表示参与排序的行数是4000行。
sort_mode 里面的packed_additional_fields的意思是，排序过程对字符串做了“紧凑”处理。即使name字段的定义是varchar(16)，在排序过程中还是要按照实际长度来分配空间的。
那么，如果MySQL认为排序的单行长度太大会怎么做呢？
先修改一个参数
SET max_length_for_sort_data = 16;复制
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。
city、name、age 这三个字段的定义总长度是36，我们把max_length_for_sort_data设置为16，那么放入sort_buffer的字段，只有要排序的列（即name字段）和主键id。
初始化sort_buffer，确定放入两个字段，即name和id；
从索引city找到第一个满足city='杭州’条件的主键id，也就是图中的ID_X；
到主键id索引取出整行，取name、id这两个字段，存入sort_buffer中；
从索引city取下一个记录的主键id；
重复步骤3、4直到不满足city='杭州’条件为止，也就是图中的ID_Y；
对sort_buffer中的数据按照字段name进行排序；
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。
执行流程的示意图如下，把它称为rowid排序
会发现，rowid排序多访问了一次表t的主键索引，就是步骤7。
这个时候执行select @b-@a
从中可以看到
sort_mode变成了<sort_key, rowid>，表示参与排序的只有name和id这两个字段。
number_of_tmp_files变成10了，是因为这时候参与排序的行数虽然仍然是4000行，但是每一行都变小了，因此需要排序的总数据量就变小了，需要的临时文件也相应地变少了。
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。
所以，我们可以在这个市民表上创建一个city和name的联合索引，对应的SQL语句是：
alter table t add index city_user(city, name);复制
在这个索引里面，我们依然可以用树搜索的方式定位到第一个满足city='杭州’的记录，并且额外确保了，接下来按顺序取“下一条记录”的遍历过程中，只要city的值是杭州，name的值就一定是有序的。
查询过程的流程如下：
从索引(city,name)找到第一个满足city='杭州’条件的主键id；
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；
从索引(city,name)取下一个记录主键id；
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。
从图中可以看到，Extra字段中没有Using filesort了，也就是不需要排序了。而且由于(city,name)这个联合索引本身有序，所以这个查询也不用把4000行全都读一遍，只要找到满足条件的前1000条记录就可以退出了。也就是说，在我们这个例子里，只需要扫描1000次。
那这个语句的执行流程是否还能进一步简化呢？
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);复制
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。
查询过程的流程如下：
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；
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；
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。
可以看到，Extra字段里面多了“Using index”，表示的就是使用了覆盖索引，性能上会快很多。
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。
