mysql学习 实践(1) 普通索引和唯一索引的选择

问题

1、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。

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，举个例子来说明，假设字段 k 上的值都不重复。

假设，我们有一个主键列为 ID 的表，表中有字段 k，并且在 k 上有索引。

这个表的建表语句是：

mysql> create table T(id int primary key, k int not null, name varchar(16),index (k))engine=InnoDB;

表中 R1~R5 的 (ID,k) 值分别为 (100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5) 和 (600,6)，两棵树的示例示意图如下。

 

  

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

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，首先要了解一下 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。

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。

 

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。

 

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，建议尽量选择普通索引。

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，你可能会联想到前面文章中介绍过的 redo log 和 WAL。日常容易混淆了 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。

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。

 

图 2 带 change buffer 的更新过程

 

分析这条更新语句，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）

1. Page 1 在内存中，直接更新内存；
2. 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
3. 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)

 

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，图中就没画出这两部分。

 

图 3 带 change buffer 的读过程

 

从图中可以看到：

• 读 Page 1 的时候，直接从内存返回。有问到，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。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。

 

 

 

 

 

问答

1、通过图 2 你可以看到，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：

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

有问到，merge 的过程是否会把数据直接写回磁盘，这是个好问题。

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。

 

1）change buffer有一部分在内存有一部分在ibdata，做purge操作，应该就会把change buffer里相应的数据持久化到ibdata

2）redo log里记录了数据页的修改以及change buffer新写入的信息。如果掉电，持久化的change buffer数据已经purge，不用恢复。

主要分析没有持久化的数据，情况又分为以下几种:

• change buffer写入，redo log虽然做了fsync但未commit，binlog未fsync到磁盘，这部分数据丢失
• change buffer写入，redo log写入但没有commit，binlog以及fsync到磁盘，先从binlog恢复redo log，再从redo log恢复change buffer
• change buffer写入，redo log和binlog都已经fsync。那么直接从redo log里恢复。

 

2、如果是针对非唯一索引和唯一索引的更新和delete而且条件是where 索引值=这种情况，是否二级索引和唯一索引就没有区别呢

答：这时候要“先读后写”，读的时候数据会读入内存，更新的时候直接改内存，就不需要change buffer了

 

3、rr模式下，非唯一索引还会加gap，开销应该也不算小吧

答：Gap锁取决于业务怎么用

4、怎么判断内存命中率的，是hit rate嘛？

答：Hit rate

 

5、想请教一下老师系统表空间跟数据表空间这两个概念各是什么意思

答：系统表空间就是用来放系统信息的，比如数据字典什么的，对应的磁盘文件是ibdata1，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

 

6、redo log 和 change buffer?

答：首先明确一个观点，redo log最大的作用，就是用于数据库异常宕机的恢复工作。
如果数据库永远不会宕机，那么不需要 redo log。redo log 和 change buffer其实关注的是两个事情，不能混为一谈。

其次，数据库缓冲池中有如下内容：数据页，索引页，插入缓冲，等等其他页（其他页目前不需要了解），数据页可以理解为叶子节点，索引页可以理解为非叶子节点，插入缓冲就是老师这节课讲的 change buffer。

当做insert update delete操作时，会涉及到两方面的更新，一类是主键索引B+树，另一类的非主键索引B+树。针对，主键索引B+树和 非主键索引中的唯一索引B+树，如果在内存中，直接更新内存；如果不在内存，直接从数据库中读取页到内存中来，更新内存即可。针对非主键索引的普通索引B+树，如果树在内存中，直接更新内存；如果不在内存中，更新change buffer，等到后面需要使用这个树的时候，会从磁盘中读取，然后做merge操作。

有同学问，到底是依据change buffer磁盘还是依据redo log更新磁盘，我的回答是，他们都不会直接更新磁盘，刷新磁盘的工作是innodb存储引擎中的线程去做的。redo log负责的是 异常宕机的恢复；change buffer用于 提高普通索引更新的性能。

继续补充一下，刷新磁盘的工作是innodb存储引擎中的线程去做的，并且依据的是数据库缓冲池中的脏页来做，既不是依据redo log，也不是依据change buffer。

 

change buffer是用来 更新 非主键/唯一索引的二级索引B+树的
redolog 是保障crash-safe的，所以 对于change buffer的保存落地也要有保障，所以会记录redolog