普通索引和唯一索引，应该怎么选择

先说结论，如果不需要通过MySQL来控制字段唯一或者字段不需要唯一的场景，优先使用普通索引

如果业务场景无法控制字段唯一但又必须保证字段唯一，使用唯一索引

假设字段k上的值都不重复，如下图：

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

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，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

综上，在查询过程中，唯一索引会比普通索引略快，但这个“略快”可以忽略不计

为了了解普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题，我们需要先了解下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，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

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

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，所以，唯一索引的更新就不能使用change buffer

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

综上，在更新过程中，唯一索引不不能使用change buffer，而普通索引可以，所以对于更新操作来说，普通索引更快

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%

通过上面的分析，我们已经清楚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

但不是所有的场景都适合使用change buffer的，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

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

普通索引 & 唯一索引