一:概述

  - 如果业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号。

  - 从性能的角度考虑,你会为这个身份证号,选择唯一索引还是普通索引呢?选择的依据是什么呢?

  - 这就要从他们的执行过程看起。

二:唯一索引 和 普通索引 的查询过程?

  - 例如

    -  执行查询的语句是 select id from T where k=5

  - 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,定位数据页

    - 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 k=5 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。

三:唯一索引 和 普通索引 的查询性能比较?

  - 性能之差 微乎其微

  - 原因

    - InnoDB 的数据是按数据页为单位来读写的。

      - 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(InnoDB 中,每个数据页的大小默认是 16KB)为单位,将其整体读入内存。

    - 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。

四:既然在查询性能一致,那么他们的更新性能呢,在讨论更新之前,我们来看下 InnoDB 对于更新的优化 Chage Buffer.

五:Change Buffer

  - 原理(当需要更新一个数据时)

    - 如果数据页在内存中就直接更新。

    - 如果数据页不在内存中。

      - 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 什么时候会真正的更新 ?

    - 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。

  - 为什么需要 Change Buffer ?

    - 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。

  - Change buffer 的使用场景?

    - 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。 

六:在看 唯一索引 和 普通索引的性能问题?

  - 唯一索引

    - 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。

  - 普通索引

    - 正常使用 change buffer 更新。

  - 结论

    - 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。

    - 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。

七:Redo log 和 Change Buffer

  - 能力

    - Redo log 用于写入内存,完成更改,提供 cash-safe 的能力。

    - Change Buffer 用于记录更新内容,批量更新。

  - 共同工作流程

    - 更新数据

      - 在内存中,直接更新内存;

      - 没有在内存中,就在内存的 change buffer 区域,记录下“我要更改 xxx”这个信息

    - 将上述两个动作记入 redo log 中.

    - 事务完成。

    - 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。

  -优势

    - 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。

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