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普通索引和唯一索引的选择
查询过程
SELECT id FROM T WHERE A=1；对于上述这条select语句，首先从B+树的树根开始，按层搜索到叶子节点，然后再根据二分法来定位记录。
- 对于普通索引来说，查到满足条件的记录后，还会继续查找下一个记录，直到碰到第一个不满足条件的记录。
- 对于唯一索引来说，由于索引具有唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。
只能说两者的查询效率差别不大，InnoDB的数据是按照页为单位来读写的，当读到一条记录的时候，并不是把这个数据从磁盘读出来，而是以页为单位，读到内存中，对于在内存中多检索几条记录，消耗很低。但是有一种特殊情况，就是这个检索的key刚好位于数据页的最后一个数，所以读取下一个记录的时候，需要把另一个数据页加载进内存。
更新过程
这里需要先引入一个概念：change buffer。当更新一个数据页的时候，如果数据在内存中就会直接更新，如果数据不在内存中的话，在不影响一致性的前提下，InnoDB会把这些更新操作缓存在change buffer中，这样就不需要从磁盘中读入数据页。当这个数据页被读进内存的时候，这个时候就会执行change buffer中与这个页有关的操作，通过这种方式来保证这个数据逻辑的准确性。
change buffer的数据和数据页数据合并的过程叫做merge，系统的后台线程会定期把数据merge到磁盘中的数据页，在数据库关闭的时候，也会进行merge操作。
- 对于唯一索引来说，更新操作需要判断这个操作是否满足唯一性约束，所以需要把整个数据页读入到内存中才能判断，而数据页加载到内存中，就没必要使用change buffer，直接更新还来得快一些。
实际上change buffer也只有普通索引能用。
了解完这个change buffer的概念，接下来看看两种索引更新的过程
数据页在内存中的情况
- 唯一索引，直接找到对应位置，判断有无冲突，并插入值，语句执行结束
- 普通索引，找到对应位置，插入值，语句结束
数据页不在内存中的情况
- 唯一索引，需要把数据页加载进内存中，判断有无冲突，插入值，语句结束
- 普通索引，把数据记录到change buffer，语句结束
如何选择这两种索引
普通索引和唯一索引在查询上区别不大，主要区别在于更新操作。普通索引具有chang buffer,而唯一索引没有。对于写多读少的场景，change buffer能够极大的提高效率。所以考虑业务场景，一般来说选择普通索引的可能性比较大
关于change buffer 一开始是写内存但是机器突然故障重启，这时候的情况分析：
change buffer有一部分数据在内存中，有一部分数据在ibdata中，做清除的时候，会把change buffer里面的数据持久化到ibdata中。
redo log日志记录了数据页的修改和change buffer中写入的消息。
如果这个时候故障，分情况来分析：
1、change buffer里面的数据已经持久化到磁盘中，这个时候就不用管了
2、没持久化到磁盘中，这个时候就分为以下几种情况
- change buffer写入了，redo log已经fsync但是没有commit，binlog没有fsync到磁盘，这部分数据就会出现丢失
- change buffer写入，redo log写入但是没有commit，binlog已经fsync到磁盘，这个时候从binlog恢复redo log，再从redo log回复change buffer
- change buffer写入，redo log和binlog都已经fsync，那么直接从redo log恢复
MySQL对索引的选择
一张数据库表可能有多个索引，但是你写SQL语句的时候，并没有主动指定使用哪个索引，说明这个索引是MySQL来确定的。
选择索引是优化器的工作，找到最优执行方案。并用最小代价去执行语句。优化器的判断标准由临时表、是否排序，扫描行数等因素决定的。
这里讲讲MySQL是怎么判断扫描行数的
在还没执行语句之前，MySQL会根据统计信息来估计记录数，这个统计信息其实就是索引的区分度。
那何为索引的区分度呢？
一个索引上不同值个数被称之为基数，这个基数越大，索引的区分度就越好。
那这里又有一个问题了，就是MySQL怎么得到索引的基数呢？
这里采用的是采样统计的方式，InnoDB默认选择N个数据页，统计页面上的不同值，得到一个平均值，将这个平均值乘索引的页面数，就可以得到其基数。数据表会不断更新，索引统计信息也不是一层不变，当变更的数据行达到一定量的时候，就会重新触发一次索引统计。因为采用的是采样统计，所以这个数据是不准确的，只是一个大概的值。
当然这个基数只是优化器的一个考虑因素，普通索引的话会有一个回表操作，这个性能消耗优化器也是会考虑在内的。当然优化器的选择不一定是正确的，但是大部分情况还是能够做出正确选择的
索引选择异常和处理
- 方法一：采用force index强行选择一个索引
- 方法二：修改SQL语句，引导MySQL使用我们期待的索引
- 方法三：新建更为合适的索引，来给优化器做选择，或者删除误用的索引
给字符串加索引
- 直接创建完整索引，这样比较占用空间
- 创建前缀索引，节省空间，但是覆盖索引将失效
- 倒序存储，再创建索引，可以绕开正序字符串区分度不够的情况
- 创建hash字段索引。
注：3、4点都不支持范围扫描