普通索引 唯一索引 区别
分析唯一索引和普通索引在查询语句和更新语句中的性能影响。
查询过程
假设执行以下语句
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，然后可以在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。
以上看起来唯一索引比普通索引少了一步判断，其实带来的性能差距微乎其微，因为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。因为引擎是按页读写的（在 InnoDB 中，每个数据页的大小默认是 16KB），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。所以性能差距并不是很大。
更新过程
change buffer
更新过程会涉及到一个重要的概念 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。
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
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。
change buffer 的使用情形
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。
假设在这张表中插入一个新记录 (4,400) 的话
- 第一种情况是，这个记录要更新的目标页在内存中，此时的更新流程是
- 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
- 第二种情况是，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 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
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。
change buffer 和 redo log
假设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);
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。
这条更新语句做了如下的操作
- 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（3 和 4）。
做完以上动作，一个事务就完成了，可以看出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。（其余的是后台操作）
那之后的读请求会怎样呢？
假如执行 select * from t where k in (k1, k2)
- 读 Page 1 的时候，直接从内存返回。
- 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
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。
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