什么时候使用唯一索引和普通索引

唯一或普通索引的选择

• 业务需求

  • 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';

  • 在不考虑身份证好字段大小的情况下，需要给id_card建立索引，是选择普通索引还是唯一索引呢？

• 查询过程

  • 比如 select id from T where k=5
  • 在B+树的树根开始，按层搜索找到叶子节点，先找到数据页，在根据二分法，在数据页中定位记录。
  • 对于普通索引，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。
  • 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。
  • 引擎是按页读取的，对于普通索引来说，只是多做了一次查找和判断下一条记录的操作，如果该记录刚好是最后一条就会复杂一些，但是一个数据页可以存放近千个key，这种概率也很低，所以我们可以认为差距很小。

• 更新过程

  • change buffer概念
    • 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，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。
  • 使用change buffer的条件
    • 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。
    • 当要更新的记录目标页不再内存中，如果是普通索引就会将更新记录在buffer上，语句执行结束，减少了磁盘读入内存的io访问，性能提升。
  • change buffer的使用场景
    • 对于写多读少的业务，使用change buffer的效果比较好，比如账单，日志类的系统。
    • 对于读多写少的话，由于马上访问数据页，需要将buffer中的数据更新到数据页，会触发merge过程，使得io次数不会减少，增加了change buffer的维护代价，反而起了副作用。

• change buffer 和 redo log的区别

  • 例子：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 bufferpool)中，k2所在的数据页不在内存中

  • 唯一或普通索引的选择

• 业务需求

  • 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';

  • 在不考虑身份证好字段大小的情况下，需要给id_card建立索引，是选择普通索引还是唯一索引呢？

• 查询过程

  • 比如 select id from T where k=5
  • 在B+树的树根开始，按层搜索找到叶子节点，先找到数据页，在根据二分法，在数据页中定位记录。
  • 对于普通索引，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。
  • 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。
  • 引擎是按页读取的，对于普通索引来说，只是多做了一次查找和判断下一条记录的操作，如果该记录刚好是最后一条就会复杂一些，但是一个数据页可以存放近千个key，这种概率也很低，所以我们可以认为差距很小。

• 更新过程

  • change buffer概念
    • 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，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。
  • 使用change buffer的条件
    • 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。
    • 当要更新的记录目标页不再内存中，如果是普通索引就会将更新记录在buffer上，语句执行结束，减少了磁盘读入内存的io访问，性能提升。
  • change buffer的使用场景
    • 对于写多读少的业务，使用change buffer的效果比较好，比如账单，日志类的系统。
    • 对于读多写少的话，由于马上访问数据页，需要将buffer中的数据更新到数据页，会触发merge过程，使得io次数不会减少，增加了change buffer的维护代价，反而起了副作用。

• change buffer 和 redo log的区别

  • 例子：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 bufferpool)中，k2所在的数据页不在内存中
  • 

• 这条语句操作如下

  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. 1. 将上述两个动作记入redo log中（图中3和4）。
     执行时写了两处内存，一次磁盘。
• 接下来的读请求：
  • 读Page 1的时候，直接从内存返回。WAL之后如果读数据，不要读盘，不用从redo log里面把数据更新以后才可以返回。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。