普通索引与唯一索引的区别_唯一索引怎么设置

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所谓普通索引，就是在创建索引时，不附加任何限制条件(唯一、非空等限制)。该类型的索引可以创建在任何数据类型的字段上。

所谓唯一索引，就是在创建索引时，限制索引的值必须是唯一的。通过该类型的索引可以更快速地查询某条记录。

普通索引还是唯一索引？

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，这里不建议将身份证号当做主键，现在有两个选择，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。

现在需要思考的是，从性能的角度考虑，我们应该选择唯一索引还是普通索引？选择的依据又是什么呢？我们以<深入浅出索引(上)>中的例子来说明，假设字段k上的值都不重复。

普通索引与唯一索引的区别_唯一索引怎么设置 — **InnoDB的索引组织结构**

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。

查询过程

假设，执行的查询语句是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。

我们都知道，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，仍然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，需要先了解一下change buffer的概念：

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，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。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(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%。

现在，我们已经理解了change buffer的机制，我们再回过头来分析这个问题，如果要在这张表中插入一个新记录(4, 400)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。

这样看来，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。但是，这不是我们关注的重点。

第二种情况是，这个记录要更新的目标页不在内存中。这时，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，所以对更新性能的提升会很明显。现实中就发生过这样的事情，有个DBA的同学说，他负责的某个业务的库内存命中率突然从99%降低到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，才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

通过以上分析，我们了解了使用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，现在有一个问题就是：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更新的次数越多)，收益就越大。

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的概率比较小，此时change buffer的使用效果最好。这种业务模型常见的就是账单类、日志类系统。

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反而起到了副作用。

索引选择和实战

回到一开始的问题，普通索引和唯一索引应该怎么选择。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，这里建议尽量选择普通索引。如果所有的更新后，都马上伴随着对这个记录的查询，那么应该关闭change buffer。而在其他情况下，change buffer都能提升更新性能。

在实际应用中，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。特别的，在使用机械硬盘的时候，change buffer这个机制的收效是非常显著的。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，我们很容易联想到之前学习的redo log和WAL。我们知道，WAL提升性能的核心机制，也的确是尽量减少随机读写，这两个概念确实容易混淆。所以，这里把它们放到了同一个流程里来说明，便于我们区分这两个概念。

现在，我们要在表上执行这个插入语句：

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。如图所示是带change buffer的更新状态图。

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)。

这条更新语句做了如下的操作(按照图中的数字顺序)：

Page1在内存中，直接更新内存；
Page2没有在内存中，就在内存的change buffer区域，记录下”我要往Page2插入一行”这个信息。
将上述两个动作记入redo log中(图中3和4)。

做完上面这些，事务就可以完成了。所以，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，然后写了一次磁盘(两次操作合在一起写了一次磁盘)，而且还是顺序写的。同时，图中的两个虚线箭头，是后台操作，不影响更新的响应时间。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)。这里，给出了这两个请求的流程图：

从图中可以看到：

读Page1的时候，直接从内存返回。这也说明了，WAL之后如果读数据，不一定要读磁盘，也不一定要从redo log里面把数据更新以后才可以返回，图中的状态就反应了，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Page2的时候，需要把Page2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Page2的时候，这个数据页才会被读入内存。所以，如果要简单的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

这次，我们从普通索引和唯一索引的选择开始，了解了数据的查询和更新过程，然后说明了change buffer的机制以及应用场景，最好讲到了索引选择的实践。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收，从性能角度出发还是建议优先考虑非唯一索引。

最后补充：

首先，业务正确性优先，我们一开始的前提就是”业务代码已经保证不会写入重复数据”的情况下，讨论性能问题。如果业务不能保证，或者业务就是要求数据库来做约定，那么没得选，必须创建唯一索引。这种情况下，本篇文章的意义在于，如果碰上了大量插入数据慢、内存命中率低的时候，可以给你多提供一个排查的思路。
然后，在一些”归档库”的场景，你是可以考虑使用普通索引的。比如，线上数据只需要保留半年，然后历史数据保存在归档库。这时候，归档数据已经是确保没有唯一键冲突了。要提高归档效率，可以考虑把表里面的唯一索引改成普通索引。

思考：通过change buffer更新过程图可以看到，change buffer一开始是写内存的，那么如果这个时候机器掉电重启，会不会导致change buffer丢失呢？change buffer丢失可不是小事儿，再从磁盘读入数据可就没有了merge过程，就等于是数据丢失了。会不会出现这种情况呢？

答案：不会丢失。虽然只是更新内存，但是在事务提交的时候，我们把change buffer的操作也记录到了redo log里了，所以崩溃恢复的时候，change buffer也能找回来。

下面给出merge的执行流程：