09 | 普通索引和唯一索引，應該怎麼選擇？

每個人都有一個唯一的身份證號，而且業務代碼已經保證了不會寫入兩個重覆的身份證號。如果市民系統需要按照身份證號查姓名，就會執行類似這樣的 SQL 語句：

select name from CUser where id_card = 'xxxxxxxyyyyyyzzzzz';

由於身份證號欄位比較大，不建議你把身份證號當做主鍵，那麼現在有兩個選擇，要麼給 id_card 欄位創建唯一索引，要麼創建一個普通索引。

Q：從性能的角度考慮，選擇唯一索引還是普通索引呢？選擇的依據是什麼呢？

A： ans

用k來表示上面的身份證號，假設欄位 k 上的值都不重覆。

查詢過程

假設，執行查詢的語句是 select id from T where k=5。

這個查詢語句在索引樹上查找的過程，先是通過 B+ 樹從樹根開始，按層搜索到葉子節點，也就是圖中右下角的這個數據頁，然後可以認為數據頁內部通過二分法來定位記錄

• 對於普通索引來說，查找到滿足條件的第一個記錄 (5,500) 後，需要查找下一個記錄，直到碰到第一個不滿足 k=5 條件的記錄。
• 對於唯一索引來說，由於索引定義了唯一性，查找到第一個滿足條件的記錄後，就會停止繼續檢索。

性能差距：微乎其微

原因：

InnoDB 的數據是按數據頁為單位來讀寫的。也就是說，當需要讀一條記錄的時候，並不是將這個記錄本身從磁碟讀出來，而是以頁為單位，將其整體讀入記憶體。在 InnoDB 中，每個數據頁的大小預設是 16KB。

因為引擎是按頁讀寫的，所以說，當找到 k=5 的記錄的時候，它所在的數據頁就都在記憶體里了。那麼，對於普通索引來說，要多做的那一次“查找和判斷下一條記錄”的操作，就只需要一次指針尋找和一次計算。（剛好是這個數據頁的最後一個記錄，那麼要取下一個記錄，必須讀取下一個數據頁，這個操作會稍微複雜一些。）

change buffer

當需要更新一個數據頁時，如果數據頁在記憶體中就直接更新，而如果這個數據頁還沒有在記憶體中的話，在不影響數據一致性的前提下，InooDB 會將這些更新操作緩存在 change buffer 中，這樣就不需要從磁碟中讀入這個數據頁了。

在下次查詢需要訪問這個數據頁的時候，將數據頁從硬碟讀入記憶體，然後執行 change buffer 中與這個頁有關的操作。通過這種方式就能保證這個數據邏輯的正確性。

雖然名字叫作 change buffer，實際上它是可以持久化的數據。也就是說，change buffer 在記憶體中有拷貝，也會被寫入到磁碟上。

將 change buffer 中的操作應用到原數據頁，得到最新結果的過程稱為 merge。除了訪問這個數據頁會觸發 merge 外，系統有後臺線程會定期 merge。在資料庫正常關閉（shutdown）的過程中，也會執行 merge 操作。

如果能夠將更新操作先記錄在 change buffer，減少讀磁碟，語句的執行速度會得到明顯的提升。而且，數據讀入記憶體是需要占用 buffer pool 的，所以這種方式還能夠避免占用記憶體，提高記憶體利用率。

change buffer 用的是 buffer pool 里的記憶體，不能無限增大。

什麼索引可以使用 change buffer

對於唯一索引來說，所有的更新操作都要先判斷這個操作是否違反唯一性約束，不能使用 change buffer。

比如，要插入 (4,400) 這個記錄，就要先判斷現在表中是否已經存在 k=4 的記錄，而這必須要將數據頁讀入記憶體才能判斷。如果都已經讀入到記憶體了，那直接更新記憶體會更快，就沒必要使用 change buffer 了。

只有普通索引可以使用change buffer。

change buffer 的使用場景

Q：普通索引的所有場景，使用 change buffer 都可以起到加速作用嗎？

A：

因為 merge 的時候是真正進行數據更新的時刻，而 change buffer 的主要目的就是將記錄的變更動作緩存下來，所以在一個數據頁做 merge 之前，change buffer 記錄的變更越多（也就是這個頁面上要更新的次數越多），收益就越大。

因此，對於寫多讀少的業務來說，頁面在寫完以後馬上被訪問到的概率比較小，此時 change buffer 的使用效果最好。這種業務模型常見的就是賬單類、日誌類的系統。

反過來，假設一個業務的更新模式是寫入之後馬上會做查詢，那麼即使滿足了條件，將更新先記錄在 change buffer，但之後由於馬上要訪問這個數據頁，會立即觸發 merge 過程。這樣隨機訪問 IO 的次數不會減少，反而增加了 change buffer 的維護代價。所以，對於這種業務模式來說，change buffer 反而起到了副作用。

Q：merge 的過程是否會把數據直接寫回磁碟？

A：不會

merge 的執行流程：

1. 從磁碟讀入數據頁到記憶體（老版本的數據頁）；
2. 從 change buffer 里找出這個數據頁的 change buffer 記錄 (可能有多個），依次應用，得到新版數據頁；
3. 寫 redo log。這個 redo log 包含了數據的變更和 change buffer 的變更。

到這裡 merge 過程就結束了。這時候，數據頁和記憶體中 change buffer 對應的磁碟位置都還沒有修改，屬於臟頁，之後各自刷回自己的物理數據，就是另外一個過程了。

更新過程

如果要在這張表中插入一個新記錄 (4,400) 的話，InnoDB 的處理流程

第一種情況是，這個記錄要更新的目標頁在記憶體中。這時，InnoDB 的處理流程如下：

• 對於唯一索引來說，找到 3 和 5 之間的位置，判斷到沒有衝突，插入這個值，語句執行結束；
• 對於普通索引來說，找到 3 和 5 之間的位置，插入這個值，語句執行結束。

這樣看來，普通索引和唯一索引對更新語句性能影響的差別，只是一個判斷，只會耗費微小的 CPU 時間。

第二種情況是，這個記錄要更新的目標頁不在記憶體中。這時，InnoDB 的處理流程如下：

• 對於唯一索引來說，需要將數據頁讀入記憶體，判斷到沒有衝突，插入這個值，語句執行結束；
• 對於普通索引來說，則是將更新記錄在 change buffer，語句執行就結束了。

將數據從磁碟讀入記憶體涉及隨機 IO 的訪問，是資料庫裡面成本最高的操作之一。change buffer 因為減少了隨機磁碟訪問，所以對更新性能的提升是會很明顯的。

索引選擇和實踐

這兩類索引在查詢能力上是沒差別的，主要考慮的是對更新性能的影響。所以，我建議你儘量選擇普通索引。

如果所有的更新後面，都馬上伴隨著對這個記錄的查詢，那麼你應該關閉 change buffer。而在其他情況下，change buffer 都能提升更新性能。

在實際使用中，你會發現，普通索引和 change buffer 的配合使用，對於數據量大的表的更新優化還是很明顯的。

特別地，在使用機械硬碟時，change buffer 這個機制的收效是非常顯著的。所以，當你有一個類似“歷史數據”的庫，並且出於成本考慮用的是機械硬碟時，那你應該特別關註這些表裡的索引，儘量使用普通索引，然後把 change buffer 儘量開大，以確保這個“歷史數據”表的數據寫入速度。

change buffer 和 redo log

插入

在表上執行這個插入語句：

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

假設當前 k 索引樹的狀態，查找到位置後，k1 所在的數據頁在記憶體 (InnoDB buffer pool) 中，k2 所在的數據頁不在記憶體中。

下圖是帶 change buffer 的更新狀態圖。

分析這條更新語句，你會發現它涉及了四個部分：

記憶體、redo log（ib_log_fileX）、 數據表空間（t.ibd）、系統表空間（ibdata1）。

這條更新語句做瞭如下的操作（按照圖中的數字順序）：

1. Page 1 在記憶體中，直接更新記憶體；
2. Page 2 沒有在記憶體中，就在記憶體的 change buffer 區域，記錄下“我要往 Page 2 插入一行”這個信息
3. 將上述兩個動作記入 redo log 中（圖中 3 和 4）。

做完上面這些，事務就可以完成了

註意redo記錄的內容是頁面的直接變化

執行這條更新語句的成本很低，就是寫了兩處記憶體，然後寫了一處磁碟（兩次操作合在一起寫了一次磁碟），而且還是順序寫的。

同時，圖中的兩個虛線箭頭，是後臺操作，不影響更新的響應時間。

讀請求

執行查詢請求

select * from t where k in (k1, k2)

如果讀語句發生在更新語句後不久，記憶體中的數據都還在，那麼此時的這兩個讀操作就與系統表空間（ibdata1）和 redo log（ib_log_fileX）無關了。所以，在下圖沒畫出這兩部分。

• 讀 Page 1 的時候，直接從記憶體返回。
  Q：WAL 之後如果讀數據，是不是一定要讀盤，是不是一定要從 redo log 裡面把數據更新以後才可以返回？

  A：不用。你可以看一下圖 3 的這個狀態，雖然磁碟上還是之前的數據，但是這裡直接從記憶體返回結果，結果是正確的。

• 要讀 Page 2 的時候，需要把 Page 2 從磁碟讀入記憶體中，然後應用 change buffer 裡面的操作日誌，生成一個正確的版本並返回結果。直到需要讀 Page 2 的時候，這個數據頁才會被讀入記憶體。

對比這兩個機制在提升更新性能上的收益，redo log 主要節省的是隨機寫磁碟的 IO 消耗（轉成順序寫），而 change buffer 主要節省的則是隨機讀磁碟的 IO 消耗。

Q：change buffer 一開始是寫記憶體的，那麼如果這個時候機器掉電重啟，會不會導致 change buffer 丟失？change buffer 丟失可不是小事兒，再從磁碟讀入數據可就沒有了 merge 過程，就等於是數據丟失了。會不會出現這種情況呢？

A：雖然是只更新記憶體，但是在事務提交的時候，我們把 change buffer 的操作也記錄到 redo log 里了，所以崩潰恢復的時候，change buffer 也能找回來。