建索引时,该选择普通索引还是唯一索引?

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建索引时,该选择普通索引还是唯一索引?

前言

索引的基本概念这里不啰嗦,相信你已经了解了唯一索引和普通索引的区别。今天就来聊下,在不同的业务场景下,给表建立索引时,该选择普通索引还是唯一索引?

假设现在维护一个用户信息系统,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。如果用户信息系统需要按照身份证号查姓名,应该就会执行大概这样的 SQL 语句:

select f_name from t_user_nfo where f_id_card = 'xxxxxx';
复制代码

所以,应该会考虑在 f_id_card 字段上建索引。由于身份证号字段比较大,所以不建议把身份证号当做主键,此时就会有两个选择:

  • 给 f_id_card 字段创建唯一索引;
  • 要么创建一个普通索引;

业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号,则这两个选择逻辑上都是可以的。 但是从性能的角度考虑,应该选择唯一索引还是普通索引好呢?选择的依据有哪些?

在回答之前,先来看如下索引图:

innodb索引结构.png

接下来,就从这两种索引对查询语句更新语句的性能影响来分析下。

查询过程

如果执行查询的语句是 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,这个不同检索带来的性能差距会有多少呢?答案是:微乎其微。

我们知道 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。因为存储引擎是按页读写的,所以说,当找到 k=5 的记录的时候,它所在的数据页的数据都在内存里了。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,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相对来说比较低。

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,需要先说下 change buffer

当需要更新一个数据页时,如果数据页在内存中,则直接更新;如果这个数据页还没有在内存中的话,则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。

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 (3,300) 这个记录,就要先判断现在表中是否已经存在 k=3 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%。

执行更新操作流程

现在,大家应该理解了 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 (3,300) 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 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 的位置,插入这个值,语句执行结束。

可以知道,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。可以忽略不计。

第二种情况是,这个记录要更新的目标页不在内存中。此时,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,因此对更新性能的提升是比较明显的。

之前有个 DBA 的同事反馈说,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,更新语句大部分也被阻塞。而探究其原因后,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,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,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记录更新的次数越多,优势就越大。

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 的使用效果比较好。

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 反而得不偿失。

索引选择

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 这个机制的优势是非常显著的。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 redo log

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);
复制代码

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。

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)。

这条更新语句大概做了如下的操作:

  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。

做完上面这些,事务就可以完成了。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。

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。

  1. 读 Page 1 的时候,直接从内存返回。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。
  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。

可以知道,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。

总结

今天主要从普通索引和唯一索引的选择开始,分享了数据的查询和更新过程,然后说明 change buffer 的机制以及应用场景,最后讲到了索引选择的使用场景。

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。

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后端
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