MySQL45讲唯一索引和普通索引的选择

Posted 2021-07-30 sysu_lluozh

一、案例背景

针对唯一索引和普通索引的区别，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，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，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
• 要么给id_card字段创建普通索引

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？

简单起见，还是使用【MySQL45讲】深入浅出索引（上） 中的例子来说明：

表中有字段k，假设设字段 k 上的值都不重复，InnoDB的索引组织结构如下：

接下来，从这两种索引对查询语句和更新语句的性能影响来分析

二、查询过程

假设执行查询的语句：

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(也就是右下角这个数据页)，然后数据页内部通过二分法来定位记录

1. 普通索引
   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

2. 唯一索引
   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

InnoDB的数据是按数据页为单位来读写，也就是说，当需要读一条记录时，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

三、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

3.1 更新数据页的逻辑

1. 如果数据页在内存中就直接更新
2. 如果这个数据页还没有在内存中，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
   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

注： 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

3.2 merge

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

3.3 merge触发时机：

访问这个数据页会触发merge
系统有后台线程会定期merge
在数据库正常关闭(shutdown)的过程中会执行merge操作

3.4 change buffer优势

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？

3.5 唯一索引

唯一索引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，那直接更新内存会更快，就没必要使用change buffer

因此，唯一索引的更新不能使用change buffer，只有普通索引可以使用

注：
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%

3.6 插入数据InnoDB处理流程

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，InnoDB的处理流程如下：

• 唯一索引
  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

• 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

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。InnoDB的处理流程如下：

• 唯一索引
  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

• 普通索引
  则是将更新记录在change buffer，语句执行就结束

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

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， 发现这个业务有大量插入数据的操作，而在前一天把其中的某个普通索引改成了唯一索引

四、change buffer的使用场景

通过上面的分析，已经清楚使用change buffer对更新过程的加速作用，也清楚change buffer只限于用在普通索引的场景下，而不适用于唯一索引

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？

4.1 原因分析

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(即这个页面上要更新的次数越多)，收益就越大

4.2 不同业务的影响

• 写多读少的业务

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

• 更新后立即查询的业务

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，change buffer反而起到了副作用

五、索引选择和实践

那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，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，那么应该关闭change buffer，而在其他情况下，change buffer都能提升更新性能

当一 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，那需要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

六、change buffer 和 redo log

WAL 提升性能的核心机制是尽量减少随机读写

redo log和change buffer的概念很容易混淆，所以，在同一个流程里来说明，以便于区分这两个概念

现在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，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

带change buffer的更新状态图：

分析这条更新语句，发现它涉及了四个部分：

1. 内存
2. redo log(ib_log_fileX)
3. 数据表空间(t.ibd)
4. 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，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，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

从图中可以看到：

1. 读Page 1的时候，直接从内存返回
   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
2. 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