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普通索引和唯一索引,应该怎么选择

在前面的基础篇文章中,我给你介绍过索引的基本概念,相信你已经了解了唯一索引和普通索引的区别。今天我们就继续来谈谈,在不同的业务场景下,应该选择普通索引,还是唯一索引?

假设你在维护一个市民系统,每个人都有一个唯一的身份证号,而且业务代码已经保证了不会写入两个重复的身份证号。如果市民系统需要按照身份证号查姓名,就会执行类似这样的SQL语句:

select name from CUser where id_card = 'xxxxxxxyyyyyyzzzzz';

所以,你一定会考虑在id_card字段上建索引。

由于身份证号字段比较大,我不建议你把身份证号当做主键,那么现在你有两个选择,要么给id_card字段创建唯一索引,要么创建一个普通索引。如果业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号,那么这两个选择逻辑上都是正确的。

现在我要问你的是,从性能的角度考虑,你选择唯一索引还是普通索引呢?选择的依据是什么呢?

简单起见,我们还是用第4篇文章《深入浅出索引(上)》中的例子来说明,假设字段 k 上的值都不重复。

图1 InnoDB的索引组织结构

接下来,我们就从这两种索引对查询语句和更新语句的性能影响来进行分析。

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。

那么,这个不同带来的性能差距会有多少呢?答案是,微乎其微。

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。

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,我们之前计算过,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。

更新过程

为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题,我需要先跟你介绍一下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,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。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。

那么,什么条件下可以使用change buffer呢?

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%。

现在,你已经理解了change buffer的机制,那么我们再一起来看看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。

但,这不是我们关注的重点。

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。

之前我就碰到过一件事儿,有个DBA的同学跟我反馈说,他负责的某个业务的库内存命中率突然从99%降低到了75%,整个系统处于阻塞状态,更新语句全部堵住。而探究其原因后,我发现这个业务有大量插入数据的操作,而他在前一天把其中的某个普通索引改成了唯一索引。

change buffer的使用场景

通过上面的分析,你已经清楚了使用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。那么,现在有一个问题就是: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。

索引选择和实践

回到我们文章开头的问题,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。

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,那你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

理解了change buffer的原理,你可能会联想到我在前面文章中和你介绍过的redo log和WAL。

在前面文章的评论中,我发现有同学混淆了redo log和change buffer。WAL 提升性能的核心机制,也的确是尽量减少随机读写,这两个概念确实容易混淆。所以,这里我把它们放到了同一个流程里来说明,便于你区分这两个概念。

备注:这里,你可以再回顾下第2篇文章《日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?》中的相关内容。

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。如图2所示是带change buffer的更新状态图。

图2 带change buffer的更新过程

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。所以,你会看到,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,要怎么处理呢?

比如,我们现在要执行 select * from t where k in (k1, k2)。这里,我画了这两个读请求的流程图。

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。所以,我在图中就没画出这两部分。

图3 带change buffer的读过程

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。

小结

今天,我从普通索引和唯一索引的选择开始,和你分享了数据的查询和更新过程,然后说明了change buffer的机制以及应用场景,最后讲到了索引选择的实践。

由于唯一索引用不上change buffer的优化机制,因此如果业务可以接受,从性能角度出发我建议你优先考虑非唯一索引。

最后,又到了思考题时间。

通过图2你可以看到,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?change buffer丢失可不是小事儿,再从磁盘读入数据可就没有了merge过程,就等于是数据丢失了。会不会出现这种情况呢?

你可以把你的思考和观点写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

补充:
评论区大家对“是否使用唯一索引”有比较多的讨论,主要是纠结在“业务可能无法确保”的情况。这里,我再说明一下:

  • 首先,业务正确性优先。咱们这篇文章的前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”的情况下,讨论性能问题。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,可以给你多提供一个排查思路。

  • 然后,在一些“归档库”的场景,你是可以考虑使用唯一索引的。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。

上期问题时间

上期的问题是:如何构造一个“数据无法修改”的场景。评论区里已经有不少同学给出了正确答案,这里我再描述一下。


这样,session A看到的就是我截图的效果了。

其实,还有另外一种场景,同学们在留言区都还没有提到。

这个操作序列跑出来,session A看的内容也是能够复现我截图的效果的。这个session B’启动的事务比A要早,其实是上期我们描述事务版本的可见性规则时留的彩蛋,因为规则里还有一个“活跃事务的判断”,我是准备留到这里再补充的。


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