查询过程
假设，执行查询的语句是 select id fromTwhere 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，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是，微乎其微。 你知道的，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。
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，我需要先跟你介绍一下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，InoDB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，什么条件下使用change buffer？
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。 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%。
