怎么选择使用普通索引还是唯一索引

查询过程

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。

这个不同带来的性能差距是微乎其微的。

更新过程

更新过程涉及到MySQL中的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,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。

change buffer,实际上是可以持久化的数据。change buffer 在内存中有拷贝,也会被写入到磁盘上。

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。

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%。

假设,要在这张表中插入一个新记录 (4,400) 的话,InnoDB 的处理流程如下:

  1. 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。

    普通索引和唯一索引对更新语句性能影响差别不大。

  2. 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是会很明显的。

change buffer 的使用场景

change buffer 只限于用在普通索引的场景下,而不适用于唯一索引。

但并不是普通索引的所有场景,使用 change buffer 都可以起到加速作用。

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到的概率比较小,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 反而起到了副作用。

索引选择和实践,怎么选择使用普通索引还是唯一索引

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,在业务不需要保证数据唯一性或业务上已经可以保证唯一性的前提下:尽量选择普通索引。

在“业务可能无法确保”或“业务需要确保唯一性”的情况下:

  • 首先,业务正确性优先。如果业务不能保证,或者业务就是要求数据库来做约束,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,可以多提供一个排查思路。
  • 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。

总结一下:如果所有的更新后面,都马上伴随着对这个记录的查询,那么应该关闭 change buffer。而在其他情况下,change buffer 都能提升更新性能。

实际使用中,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,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

假设,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);

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:

image-20220303101430399

分析这条更新语句,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):

  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(图中 3 和 4)。

做完上面这些,事务就可以完成了。所以,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。

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,会怎么处理呢?

比如,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。如下图所示:

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从图中可以看到:

  1. 读 Page 1 的时候,直接从内存返回。有几位同学在前面文章的评论中问到,WAL 之后如果读数据,是不是一定要读盘,是不是一定要从 redo log 里面把数据更新以后才可以返回?其实是不用的。你可以看一下图 3 的这个状态,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。

可以看到,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。