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';
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：
接下来，就从这两种索引对查询语句和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);
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：
- 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。
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。
- 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。
- 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。
