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。