不同的业务场景下，应该选择普通索引还是唯一索引？
查询过程
select id from T where k = 5
这个查询语句在索引树上查找过程:显示通过B+树从树根开始，按层搜素叶子节点，也就是图中右上角的这个数据页，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的条件记录
- 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后的记录后，就会停止搜索。
- 二者性能差异微乎其微
Innodb的数据是以数据页为单位读写的。也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是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
- 如果k=5这个记录刚好是这个数据页最后一个记录，要么取下一个记录，必须读取下一个数据页，这种情况稍微复杂一些,不过这种概率很低，所以我们计算平均性能差异，仍可以认为这个操作成本对于现在CPU来说可以忽略不计。
更新过程
change buffer
- 当需要更新一个数据页时候，如果数据页在内存中直接更新，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，Innodb会将这些更新操作缓存在changebuffer中，这样就不需要磁盘读入这个数据页了。然后再下次查询的时候访问这个数据页，将数据页读入内存，然后执行change buffer中与这个页相关操作。通过这种方式保证这个逻辑的正确性
- 如果更新操作先记录在change buffer，减少磁盘，语句执行的速度会得到很明显的提升，而且数据读入内存是占用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
什么情况下使用change buffer?
- 对于唯一性索引，所有更新操作都需要判断是否违反唯一性原则，例如插入一个数据，必须将数据读入内存才能判断，如果已经读入到内存，那直接更新内存会更快，就没有必要changebuffer
change buffer 用的是 buffer pool 里的内存，因此不能无限增大。change buffer 的大小，可以通过参数 innodb_change_buffer_max_size 来动态设置。这个参数设置为 50 的时候，表示 change buffer 的大小最多只能占用 buffer pool 的 50%。
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，这个记录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，找到3和5之间的位置，判断有没有冲突，插入这个值，语句执行结束；
- 对于普通索引，找到3和5之间的位置，插入这个值，语句执行结束
- 第二种情况，这个记录要更新的目标页不在内存中
- 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，则是更新就到changebuffer结束
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使用场景
- 通过上述分析，changbuffer对更新过程起到加速作用，也清楚change buffer只限用于普通索引下，而不适用于唯一索引，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。
- 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。
索引的选择与实现
- 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。
- 如果是那种更新后立刻查询建议关闭changebuffer
- 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。
- 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。
change buffer和redo log
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丢失怎么办？
- change buffer分为两部分，一部分是本次写入未写完的，一部分是写入完成的
- 针对未写完部分，此部分操作，还未写入redo log因此事务还未提交，所以没影响
- 针对已经完成的，可以通过redo log来进行恢复