本文是基于 极客时间——MySQL 实战 45 讲 整理的学习笔记。
课程重点：
- 对于不同业务场景下，应该选择普通索引，还是唯一索引
- 理解 change buffer 的机制
假如现在需要维护一个市民系统，每个人都有一个唯一的身份证号，而且业务代码已经保证了不会写入两个重复的身份证号。如果市民系统需要按照身份证号查姓名，就会执行类似这样的 SQL 语句：
1 | select name from CUser where id_card = 'xxxxxxxyyyyyyzzzzz'; |
由于身份证号字段比较大，不建议把身份证号当做主键，那么现在有两个选择，要么给 id_card 字段创建唯一索引，要么创建一个普通索引。如果业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号，那么这两个选择逻辑上都是正确的。
现在的问题就是，从性能的角度考虑，选择唯一索引还是普通索引呢？选择的依据是什么呢？
InnoDB 的索引组织结构：
查询过程
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。
查询过程的性能消耗，两者的差距几乎微乎其微。
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
为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题，需要先介绍一下 change buffer。
当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InooDB 会将这些更新操作缓存在 change buffer 中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行 change buffer 中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。
需要说明的是，虽然名字叫作 change buffer，实际上它是可以持久化的数据。也就是说，change buffer 在内存中有拷贝，也会被写入到磁盘上。
将 change buffer 中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为 merge。除了访问这个数据页会触发 merge 外，系统有后台线程会定期 merge。在数据库正常关闭（shutdown）的过程中，也会执行 merge 操作。
显然，如果能够将更新操作先记录在 change buffer，减少读磁盘，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用 buffer pool 的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率。
所以，什么条件下可以使用 change buffer 呢？
对于唯一索引来说，所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一性约束。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。
因此，唯一索引的更新就不能使用 change buffer，实际上也只有普通索引可以使用。
在理解了 change buffer 机制之后，再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。
如果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。
如果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。
change buffer 的使用场景
通过上面的分析已经清楚了，使用 change buffer 对更新过程有加速作用，change buffer 仅限于普通索引使用，不适用唯一索引。
那么，普通索引的所有场景，使用 change buffer 都可以起到加速作用吗?
因为 merge 的时候是真正进行数据更新的时刻，而 change buffer 的主要目的就是将记录 的变更动作缓存下来，所以在一个数据页做 merge 之前，change buffer 记录的变更越多 (也就是这个页面上要更新的次数越多)，收益就越大。
因此，对于写多读少的业务来说，页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，此时 change buffer 的使用效果最好。这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。
反过来，假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询，那么即使满足了条件，将更新 先记录在 change buffer，但之后由于马上要访问这个数据页，会立即触发 merge 过程。 这样随机访问 IO 的次数不会减少，反而增加了 change buffer 的维护代价。所以，对于这 种业务模式来说，change buffer 反而起到了副作用。
索引选择和实践
回到开头的问题，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。因此如果业务可以接受，从性能角度出发建议优先考虑非唯一索引。
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。
总结
- change buffer 的机制：当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InooDB 会将这些更新操作缓存在 change buffer 中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。
- change buffer 的优势：不需要从磁盘中读入这个数据页，减少 I/O 访问次数
- 哪些操作会触发 merge：访问数据页、系统有后台线程会定期 merge、在数据库正常关闭 (shutdown)的过程中，也会执行 merge 操作
- 普通索引可以使用change buffer，唯一索引不用使用 change buffer
- 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。
