普通索引和唯一索引

普通索引

普通索引（由关键字KEY或INDEX定义的索引）的唯一任务是加快对数据的访问速度。

因此，应该只为那些最经常出现在查询条件（WHERE column=）或排序条件（ORDERBY column）中的数据列创建索引。

只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列（如一个整数类型的数据列）来创建索引。

唯一索引

它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

在对该列进行增或改时，首先会检查是否重复，在执行增改操作，否则报出duplicate错误，拒绝操作。

两种索引对性能的影响

查询过程

假设，执行查询的语句是 select id from T where k=5。这个查询语句在索引树上查找的过程，先是通过B+树从树根开始，按层搜索到叶子节点，也就是图中右下角的这个数据页，然后可以认为数据页内部通过二分法来定位记录。

对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录(5,500)后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足k=5条件的记录。

对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。

那么，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是，微乎其微。

你知道的，InnoDB的数据是按数据页为单位来读写的。也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。在InnoDB中，每个数据页的大小默认是16KB。

因为引擎是按页读写的，所以说，当找到k=5的记录的时候，它所在的数据页就都在内存里了。那么，对于普通索引来说，要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作，就只需要一次指针寻找和一次计算。

当然，如果k=5这个记录刚好是这个数据页的最后一个记录，那么要取下一个记录，必须读取下一个数据页，这个操作会稍微复杂一些

但是，我们之前计算过，对于整型字段，一个数据页可以放近千个key，因此出现这种情况的概率会很低。所以，我们计算平均性能差异时，仍可以认为这个操作成本对于现在的CPU来说可以忽略不计。

更新过程

比如，要插入(4,400)这个记录，就要先判断现在表中是否已经存在k=4的记录，而这必须要将数据页读入内存才能判断。如果都已经读入到内存了，那直接更新内存会更快，就没必要使用change buffer了。

change buffer

现在，你已经理解了change buffer的机制，那么我们再一起来看看如果要在这张表中插入一个新记录(4,400)的话，InnoDB的处理流程是怎样的。

第一种情况是，这个记录要更新的目标页在内存中。这时，InnoDB的处理流程如下：

对于唯一索引来说，找到3和5之间的位置，判断到没有冲突，插入这个值，语句执行结束；

对于普通索引来说，找到3和5之间的位置，插入这个值，语句执行结束。

这样看来，普通索引和唯一索引对更新语句性能影响的差别，只是一个判断，只会耗费微小的CPU时间。

但，这不是我们关注的重点。

第二种情况是，这个记录要更新的目标页不在内存中。这时，InnoDB的处理流程如下：

对于唯一索引来说，需要将数据页读入内存，判断到没有冲突，插入这个值，语句执行结束；

对于普通索引来说，则是将更新记录在change buffer，语句执行就结束了。

将数据从磁盘读入内存涉及随机IO的访问，是数据库里面成本最高的操作之一。change buffer因为减少了随机磁盘访问，所以对更新性能的提升是会很明显的。

之前我就碰到过一件事儿，有个DBA的同学跟我反馈说，他负责的某个业务的库内存命中率突然从99%降低到了75%，整个系统处于阻塞状态，更新语句全部堵住。而探究其原因后，我发现这个业务有大量插入数据的操作，而他在前一天把其中的某个普通索引改成了唯一索引。

change buffer 和 redo log

现在，我们要在表上执行这个插入语句：


insert into t(id,k) values(id1,k1),(id2,k2);

这里，我们假设当前k索引树的状态，查找到位置后，k1所在的数据页在内存(InnoDB buffer pool)中，k2所在的数据页不在内存中。如图2所示是带change buffer的更新状态图

分析这条更新语句，你会发现它涉及了四个部分：内存、redo log（ib_log_fileX）、数据表空间（t.ibd）、系统表空间（ibdata1）。

这条更新语句做了如下的操作（按照图中的数字顺序）：

Page 1在内存中，直接更新内存；

Page 2没有在内存中，就在内存的change buffer区域，记录下“我要往Page 2插入一行”这个信息

将上述两个动作记入redo log中（图中3和4）。

做完上面这些，事务就可以完成了。所以，你会看到，执行这条更新语句的成本很低，就是写了两处内存，然后写了一处磁盘（两次操作合在一起写了一次磁盘），而且还是顺序写的。

同时，图中的两个虚线箭头，是后台操作，不影响更新的响应时间。

那在这之后的读请求，要怎么处理呢？

比如，我们现在要执行 select * from t where k in (k1, k2)。这里，我画了这两个读请求的流程图。

如果读语句发生在更新语句后不久，内存中的数据都还在，那么此时的这两个读操作就与系统表空间（ibdata1）和 redo log（ib_log_fileX）无关了。所以，我在图中就没画出这两部分。

从图中可以看到：

读Page 1的时候，直接从内存返回。有WAL之后如果读数据，是不是一定要读盘，是不是一定要从redo log里面把数据更新以后才可以返回？其实是不用的。你可以看一下图3的这个状态，虽然磁盘上还是之前的数据，但是这里直接从内存返回结果，结果是正确的。

要读Page 2的时候，需要把Page 2从磁盘读入内存中，然后应用change buffer里面的操作日志，生成一个正确的版本并返回结果。

可以看到，直到需要读Page 2的时候，这个数据页才会被读入内存。

所以，如果要简单地对比这两个机制在提升更新性能上的收益的话，redo log 主要节省的是随机写磁盘的IO消耗（转成顺序写），而change buffer主要节省的则是随机读磁盘的IO消耗。

change buffer一开始是写内存的，那么如果这个时候机器掉电重启，会不会导致change buffer丢失呢？change buffer丢失可不是小事儿，再从磁盘读入数据可就没有了.merge过程，就等于是数据丢失了。会不会出现这种情况呢?

这个问题的答案是不会丢失。虽然是只更新内存，但是在事务提交的时候，我们把 change buffer 的操作也记录到 redo log 里了，所以崩溃恢复的时候，change buffer 也能找回来。

在评论区有同学问到，merge 的过程是否会把数据直接写回磁盘，这是个好问题。这里，我再为你分析一下。

merge 的执行流程是这样的：

1. 从磁盘读入数据页到内存（老版本的数据页）；2. 从 change buffer 里找出这个数据页的 change buffer 记录 (可能有多个），依次应用，得到新版数据页；3. 写 redo log。这个 redo log 包含了数据的变更和 change buffer 的变更。

到这里 merge 过程就结束了。这时候，数据页和内存中 change buffer 对应的磁盘位置都还没有修改，属于脏页，之后各自刷回自己的物理数据，就是另外一个过程了。

普通索引和唯一索引的选择方法

普通索引和唯一索引应该怎么选择。其实，这两类索引在查询能力上是没差别的，主要考虑的是对更新性能的影响。所以，我建议你尽量选择普通索引。

如果所有的更新后面，都马上伴随着对这个记录的查询，那么你应该关闭change buffer。而在其他情况下，change buffer都能提升更新性能。

在实际使用中，你会发现，普通索引和change buffer的配合使用，对于数据量大的表的更新优化还是很明显的。

特别地，在使用机械硬盘时，change buffer这个机制的收效是非常显著的。所以，当你有一个类似“历史数据”的库，并且出于成本考虑用的是机械硬盘时，那你应该特别关注这些表里的索引，尽量使用普通索引，然后把change buffer 尽量开大，以确保这个“历史数据”表的数据写入速度。