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第八讲：普通索引和唯一索引，应该怎么选择？
日常
日常开头：
在前面的基础篇文章中，我给你介绍过索引的基本概念，相信你已经了解了唯一索引和普通索引的区别。今天我们就继续来谈谈，在不同的业务场景下，应该选择普通索引，还是唯一索引？
假设你在维护一个市民系统，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：
select name from CUser where id_card = 'xxxxxxxyyyyyyzzzzz';
所以，你一定会考虑在 id_card 字段上建索引。
由于身份证号字段比较大，我不建议你把身份证号当做主键，那么现在你有两个选择，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。
日常提问：
现在我要问你的是，从性能的角度考虑，你选择唯一索引还是普通索引呢？选择的依据是什么呢？
简单起见，我们还是用第 4 篇文章《深入浅出索引（上）》中的例子来说明，假设字段 k 上的值都不重复。
接下来，我们就从这两种索引对查询语句和更新语句的性能影响来进行分析。
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。
（批注：先通过B+树找到树根，再在叶子结点通过二分查找定位记录）
- 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。
日常答案
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
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，我需要先跟你介绍一下 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，InnoDB 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。
那么，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。
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%。
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。
不同索引的更新
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。
一个更新事故：
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 的使用场景
通过上面的分析，你已经清楚了使用 change buffer 对更新过程的加速作用，也清楚了 change buffer 只限于用在普通索引的场景下，而不适用于唯一索引。那么，现在有一个问题就是：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
回到我们文章开头的问题，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。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。
change buffer 和 redo log
理解了 change buffer 的原理，你可能会联想到我在前面文章中和你介绍过的 redo log 和 WAL。
在前面文章的评论中，我发现有同学混淆了 redo log 和 change buffer。WAL 提升性能的核心机制，也的确是尽量减少随机读写，这两个概念确实容易混淆。所以，这里我把它们放到了同一个流程里来说明，便于你区分这两个概念。
深入分析：
现在，我们要在表上执行这个插入语句：
mysql> 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。有几位同学在前面文章的评论中问到，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。
小结
今天，我从普通索引和唯一索引的选择开始，和你分享了数据的查询和更新过程，然后说明了 change buffer 的机制以及应用场景，最后讲到了索引选择的实践。由于唯一索引用不上 change buffer 的优化机制，因此如果业务可以接受，从性能角度出发我建议你优先考虑非唯一索引。
补充：
评论区大家对“是否使用唯一索引”有比较多的讨论，主要是纠结在“业务可能无法确保”的情况。这里，我再说明一下：
- 首先，业务正确性优先。咱们这篇文章的前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”的情况下，讨论性能问题。如果业务不能保证，或者业务就是要求数据库来做约束，那么没得选，必须创建唯一索引。这种情况下，本篇文章的意义在于，如果碰上了大量插入数据慢、内存命中率低的时候，可以给你多提供一个排查思路。
- 然后，在一些“归档库”的场景，你是可以考虑使用普通索引的。比如，线上数据只需要保留半年，然后历史数据保存在归档库。这时候，归档数据已经是确保没有唯一键冲突了。要提高归档效率，可以考虑把表里面的唯一索引改成普通索引。
深入：
NO1：
普通索引跟唯一索引执行上的区别： 普通索引的等值查询，会继续遍历到第一个不相等的值才会结束，而唯一索引等值查询，命中则结束（性能差距微乎其微）
No2：
因为遍历的链表是有序的，所以往后一个不满足，就都不满足了，没必要往下继续遍历到最后一个啦，普通索引也是排序的，如果不是唯一索引，那么可能会出现多个重复的索引值，所以找到第一个满足条件的数据后，顺着往后找(排序了嘛)，直到找到第一个不等的值为止。
No3：
普通索引存放的索引是可重复的，因此查找到满足的第一个记录的时候还是要继续往下查找；而对于唯一索引，因为是唯一的，不重复，所以找到满足的就可以结束了。 俩者的性能差距主要体现在，如果要查找的正好处于一个数据页的末尾上。具体来说，如果是唯一索引，那么就直接结束，因为后面肯定不会在出现满足条件的索引了；而对于普通索引来说，就还得从磁盘中取一个数据页到内存当中，多了一次IO操作，性能也自然就下去了。另一个方面，唯一索引只需判断一次，普通索引还需要向后继续寻找，直到不满足才结束。当然这对于CPU来说影响较小，主要问题还是在一个数据页的末尾的情况下。 (如果不在数据页的末尾，就不需要进行IO取下一页的数据，此时性能差距微乎其微，所以一般来说性能差距很小) 因为遍历的链表是有序的，所以往后一个不满足，就都不满足了，没必要往下继续遍历到最后一个啦
No4：
普通索引和唯一索引的查询性能几乎一样, 但是写性能是普通索引快, 因为可以用到change buffer, 唯一索引会导致内存命中率下降
No5：
理解change buffer，首先要明确概念： （1）mysql数据存储在主键索引树的叶子节点。 （2）普通索引和唯一索引也都有自己的索引树，树的叶子节点存储的是主键ID。 （3）做更新操作（插入，更新，删除）会同时更新所有的索引树结构。---------insert：主键索引树和唯一建索引树的肯定都要更新，肯定是无法用到change buffer的；但是普通索引树的更新，是可以使用change buffer的。 update：只要涉及到相关字段更新，就要同时更新相应的索引树。道理同上。 【显然，insert操作的影响更大，如果有多个唯一索引，insert对内存命中率会有极大影响】 1、减少读磁盘：仅仅是减少的是对二级普通索引页的读磁盘操作，而对于其他类型的页(唯一索引，主键索引)还是要读磁盘的。 2、减少内存占用：change buffer虽然还是需要内存占用(记录数据更新动作)，但相比于数据页来说(默认16K)，所占的内存还是小了很多的。
No6：
数据表空间：就是一个个的表数据文件，对应的磁盘文件就是“表名.ibd”； 系统表空间：用来放系统信息，如数据字典等，对应的磁盘文件是“ibdata1”
数据的更新（数据与主键聚簇索引-数据结构为B+树）落地到磁盘，就是写入到ibd数据文件 更新数据的同时 更新二级索引（B+树）落地到磁盘，是写入ibdata1文件
No7：
更新语句主要做这几件事情：
-
k1所在Page1已在内存中，那么直接更新内存
-
k2所在Page2不在内存中，则在change-bufffer记录”add k2 to page2“这样的信息
-
上述两个动作记入到redo log中
-
在适当的时机写入到磁盘。
(总结：在内存直接更新内存，否则更新change buffer,操作内存或者操作change buffer都需要记录到redo log,方便后台将数据同步到内存)
在此之后，若读取这两条数据应是如下操作：
- 因为Page1数据已在内存，那么读取k1数据直接从内存返回
- 因为Page2不在内存，那么要先将page2读入内存，再将change_buffer所更改信息合并到page2,生成一个正确结构再返回。
问题
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？
答案：
这个问题的答案是不会丢失，
留言区的很多同学都回答对了。
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：从磁盘读入数据页到内存（老版本的数据页）；
-
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；
-
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。
标签：buffer,第八,更新,唯一,索引,内存,数据,change From： https://www.cnblogs.com/guixiangyyds/p/18323276/mysql8