普通索引和唯一索引，应该怎么选择
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';
所以，你一定会考虑在id_card字段上建索引。由于身份证号字段比较大，我不建议你把身份证号当做主键，那么现在你有两个选择，要么给id_card字段创建唯一索引，要么创建一个普通索引。如果业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号，那么这两个选择逻辑上都是正确的。现在我要问你的是，从性能的角度考虑，你选择唯一索引还是普通索引呢？ 选择的依据是什么呢？假设字段 k 上的值都不重复。
接下来，我们就从这两种索引对查询语句和更新语句的性能影响来进行分析。
等值查询效率:普通≈唯一
假设，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，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是，微乎其微。 这样看来，普通索引和唯一索引对查询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。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。
更新和插入效率普通>唯一(changebuffer)
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。
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。
什么是InnoDB的写缓冲？
在MySQL5.5之前，叫插入缓冲(insert buffer)，只针对insert做了优化；现在对delete和update也有效，叫做写缓冲(change buffer)。
它是一种应用在非唯一普通索引页(non-unique secondary index page)不在缓冲池中，对页进行了写操作，并不会立刻将磁盘页加载到缓冲池，而仅仅记录缓冲变更(buffer changes)，等未来数据被读取时，再将数据合并(merge)恢复到缓冲池中的技术。写缓冲的目的是降低写操作的磁盘IO，提升数据库性能。
insert into t(id,k) values(id1,k1),(id2,k2);
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。
第一种情况:这个记录要插入的目标页在缓冲池内存中,两者效率差不多。
· 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:这个记录要更新的目标页不在缓冲池内存中,普通索引比唯一索引快。
· 对于唯一索引来说，必须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，则是将插入的行记录在change buffer，写入redo log，语句执行就结束了。
使用change buffer的性能与这个索引页在缓冲池中相近。并且数据库异常奔溃，能够从redo log中恢复数据；
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，所以对更新性能的提升是会很明显的。唯一索引用不到changeBuffer
之前我就碰到过一件事儿，有个DBA的同学跟我反馈说，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，更新语句全部堵住。
而探究其原因后，我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。
ChangeBuffer工作原理
如果数据页在内存中就直接更新。
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。
Merge
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。
merge流程
1.从磁盘读入数据页到内存（老版本的数据页）；
2.从change buffer里找出这个数据页的change buffer 记录(可能有多个）
3.依次应用，得到新版数据页；
4.写redo log。这个redo log包含了数据的变更和change buffer的变更。
到这里merge过程就结束了。这时候，数据页和内存中change buffer对应的磁盘位置都还没有修改，属于脏页，之后各自刷回自己的物理数据，就是checkpoint相关的过程了。
在另外一篇文章中详细介绍过ChangeBuffer: 16.Update语句执行流程之ChangeBuffer
