MySQL 实战：日志和索引
普通索引和唯一索引，应该怎么选择？
查询过程
你知道的，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。
更新过程
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。
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。
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。
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%。
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。
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。
Change Buffer的使用场景
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。
merge 的执行流程是这样的：
- 从磁盘读入数据页到内存（老版本的数据页）；
- 从 change buffer 里找出这个数据页的 change buffer 记录 (可能有多个），依次应用，得到新版数据页；
- 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，就是另外一个过程了。
索引的选择和实践
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，我建议你尽量选择普通索引。
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。
现在，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);
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。
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）：
- 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。
比如，我们现在要执行 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。
- 1 读 Page 1 的时候，直接从内存返回。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。
最后，又到了思考题时间。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？
This chapter requires login to view full content. You are viewing a preview.
Login to View Full ContentCourse Curriculum
编程根基：数据结构、算法与系统基础
Java 内核：JVM 与并发编程
框架与 I/O：Spring、Netty 与 Web 容器
高性能中间件：消息、缓存与存储
架构能力：高可用、DDD 与系统设计
云原生：容器化、可观测性与工程效能
Speaker
