go语言-切片排序之sort.Slice 和 sort.SliceStable 的区别（数据库分页、内存分页场景注意点）

go语言-sort.Slice 和 sort.SliceStable 的区别

这两个函数都用于对切片进行排序，但它们的核心区别在于稳定性：

特性	sort.Slice	sort.SliceStable
稳定性	❌ 不稳定	✅ 稳定
排序算法	快速排序（QuickSort）	归并排序（MergeSort）
性能	更快	相对较慢
相等元素顺序	可能改变	保持原序

场景	推荐
需要保持相等元素原序	sort.SliceStable
排序多个关键字字段	sort.SliceStable
只关心排序结果，不关心相等元素顺序	sort.Slice
性能至上，数据量大	sort.Slice

使用 sort.Slice 当：

• 只关心最终的排序结果
• 相同元素的相对顺序不重要
• 对性能要求较高

使用 sort.SliceStable 当：

• 需要保证相同元素的相对顺序
• 实现分页功能
• 多级排序的第一步
• 数据一致性要求高

在分页场景中，强烈推荐使用 sort.SliceStable 或者更好的方案是使用显式的多字段排序条件

数据库分页、内存分页场景注意点

请注意：即使使用 sort.SliceStable ，如果每次查询从数据库返回的原始数据顺序本身就是不确定的，稳定排序也无法解决跨请求的一致性问题

解决思路： 辅助排序：确保相等元素有确定性顺序（这是关键！）

内存分页场景注意点: sort.SliceStable + 辅助排序字段 缺一不可。

为什么数据库不能保证顺序？

-- ❌ 不稳定
ORDER BY lastActiveTime DESC

-- ✅ 稳定
ORDER BY lastActiveTime DESC, userId ASC

ORDER BY lastActiveTime DESC 只指定了一个字段，当多个用户的 lastActiveTime 相同时，他们之间的顺序是不确定的。

原因 1: 并行查询执行
现代数据库（包括 ClickHouse）会并行执行查询：

┌─────────────┐
│  Partition 1│ → [User A, User B]
│  Partition 2│ → [User C, User D]  
│  Partition 3│ → [User E, User F]
└─────────────┘
       ↓ 并行扫描
   谁先返回不确定！

-- MySQL 8.0 支持并行查询
SET SESSION innodb_parallel_read_threads = 4;

SELECT * FROM large_table ORDER BY last_active_time DESC;

-- 并行扫描可能导致相同值的顺序不同

原因2： mysql 基于 file-sort 排序的不稳定性问题
MySQL InnoDB 使用聚簇索引（Clustered Index），数据按照主键物理排序：

MySQL InnoDB 表结构：
PRIMARY KEY (id)  ← 数据按 id 物理有序存储

物理存储：
[id=1, name=A, time=10:00]
[id=2, name=B, time=10:00]  ← 物理上就是这个顺序
[id=3, name=C, time=10:00]
[id=4, name=D, time=09:00]

即使你只写 ORDER BY time DESC ，由于数据物理上按 id 有序，相同 time 的记录看起来总是按 id 顺序返回。

-- MySQL 执行这个查询
SELECT * FROM users ORDER BY last_active_time DESC;

-- 相同 last_active_time 的记录，可能按主键顺序返回
-- 但这是 InnoDB 实现细节，不是 SQL 标准保证！

-- 如果使用了 last_active_time 索引
SELECT * FROM users 
WHERE enterprise_id = 123
ORDER BY last_active_time DESC;

-- MySQL 可能走 idx_last_active_time 索引
-- 此时顺序可能与主键顺序不同！

这只是"巧合"，不是保证！mysql官方文档说明：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/limit-optimization.html

If multiple rows have identical values in the ORDER BY columns, the server is free to return those rows in any order, and may do so differently depending on the overall execution plan. In other words, the sort order of those rows is nondeterministic with respect to the nonordered columns.
如果多行在 ORDER BY 列中具有相同的值， 则服务器可以自由地以任何顺序返回这些行，并且可能会根据 总体执行计划以不同的方式执行此操作。 换句话说， 这些行的排序顺序对于非排序的列是不确定的。

If it is important to ensure the same row order with and without LIMIT, include additional columns in the ORDER BY clause to make the order deterministic. For example, if id values are unique, you can make rows for a given category value appear in id order by sorting like this:
如果确保在有 LIMIT 和没有 LIMIT 的情况下行顺序相同非常重要，请在 ORDER BY 子句中包含额外的列，以使顺序具有确定性。

总结：MySQL vs ClickHouse 在排序上的表现
MySQL InnoDB:
物理存储就是有序的 → 即使不指定，看起来也有序，但是不要依赖这个，官方也有说明。

ClickHouse:
物理存储无序 + 高度并行 → 不指定顺序就真的无序

解决方法：

• 确保跨多次查询的分页结果完全一致，需要辅助排序字段，确保排序结果完全确定性（Deterministic），避免分页时数据重复或遗漏。
  一般使用使用主键作为辅助排序，唯一性（最重要），多字段排序时候最后一定要有唯一字段

什么是"稳定排序"？

稳定排序是指：排序前相等的元素在排序后仍保持原来的相对顺序。

package main

import (
	"fmt"
	"sort"
)

type Student struct {
	Name  string
	Score int
}

func main() {
	students := []Student{
		{"Alice", 90},
		{"Bob", 90},
		{"Charlie", 85},
		{"Diana", 90},
	}

	// 使用 sort.Slice（不稳定）
	s1 := make([]Student, len(students))
	copy(s1, students)
	sort.Slice(s1, func(i, j int) bool {
		return s1[i].Score > s1[j].Score
	})
	fmt.Println("sort.Slice 结果:")
	for _, v := range s1 {
		fmt.Printf("%s: %d\n", v.Name, v.Score)
	}

	// 使用 sort.SliceStable（稳定）
	s2 := make([]Student, len(students))
	copy(s2, students)
	sort.SliceStable(s2, func(i, j int) bool {
		return s2[i].Score > s2[j].Score
	})
	fmt.Println("\nsort.SliceStable 结果:")
	for _, v := range s2 {
		fmt.Printf("%s: %d\n", v.Name, v.Score)
	}
}

输出示例：

=== 原始顺序 ===ershe/GolandProjects/goTestProject && go run sorttest/main.go
0: Alice(score:85, age:20)
1: Bob(score:90, age:21)
2: Charlie(score:85, age:22)
3: David(score:90, age:23)
4: Eve(score:85, age:24)

=== sort.Slice 结果 ===
0: Bob(score:90, age:21)
1: David(score:90, age:23)
2: Alice(score:85, age:20)
3: Charlie(score:85, age:22)
4: Eve(score:85, age:24)

=== sort.SliceStable 结果 ===
0: Bob(score:90, age:21)
1: David(score:90, age:23)
2: Alice(score:85, age:20)
3: Charlie(score:85, age:22)
4: Eve(score:85, age:24)