本文内容为博主对极客时间《MySQL 实战45讲》的学习笔记：原文链接：https://time.geekbang.org/column/article/70848
假设需要维护一个市民系统，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 = 'xxxxxxxyyyyyyyzzzzzz';所以，你一定在考虑在 id_card 字段上建索引。
由于身份证号字段比较大，不建议你把身份证号当作主键，那么现在可以有两个选择：
1、给 id_card 字段创建一个唯一索引；
2、给 id_card 字段创建一个普通索引。
因为业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号，那么两个选择逻辑上都是正确的。
那么，从性能的角度考虑，我们应该选择唯一索引还是普通索引呢？
这里还是用前面索引的概述文章中的例子，假设字段 k 上的值都不重复：
那么，下面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。
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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+ 树从书根开始，按层搜索到叶子节点，也就是上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。
1、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，知道碰到第一个不满足 k = 5 条件的记录；
2、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。
InnoDB 的数据是按数据页为单位来进行读写的。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。
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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，需要先介绍以下：change buffer。
当需要一个数据页的时候，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。
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，得到最新的结果的过程称为：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，什么情况下可以使用 change buffer 呢？
对于唯一索引来说，所有的操作都要先判断这个操作是否违反了唯一性约束。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，而这必须将数据页读入内存才能判断。如果已经读入到内存了，那就直接更新内存会更快，就没有必要使用 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才可以使用。
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%。
了解了 change buffer 的机制，下面一起看下如果在这张表中插入一个新记录（4，400）的话，InnoDB 的处理流程是怎么样的？
第一种情况：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：
1、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；
2、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。这并不是我们关注的重点。
第二种情况：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：
1、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；
2、对于普通索引来说：则是将更新记录在 change buffer，语句执行结束。
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。
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change buffer 的使用场景
通过上面的介绍，可以看出来 change buffer 对更新过程是有加速作用的，但是 change buffer 只限于在普通索引的场景下，而不适用于唯一索引。那么，现在考虑这样一个问题：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，假设一个业务系统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。
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索引的选择和实践
那么对于普通索引和唯一索引究竟该怎么选择呢？其实，这两类索引在查询能力上是没有差别的，主要考虑的是对更新性能的影响。所以，建议尽量选择普通索引。
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，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 这个机制的收益是非常显著的。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，那就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。
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change buffer 和 redo log
理解了 change buffer 的原理，你可能会联想到 redo log 和 WAL。可能会有人混淆 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。
现在，我们要在表上插入下面这个语句：
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。如下图所示是带 change buffer 的更新状态图。
分析这条更新语句，你会发现它涉及四个部分：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、Page1 在内存中，直接更新内存；
2、Page2 没有在内存中，就在内存的 change buffer 区域，记录下“我要往 Page2 插入一行”这个信息；
3、将上诉两个动作记入 redo log 中（图中 3 和 4）
做完上面这些，事务就可以完成了。所以，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)下图中画了两个连续请求的流程图。如果读语句在更新语句后不久，内存中的数据都还在，那么此时的这两个操作就与系统表空间（ibdata1）和 redo log（ib_log_fileX）无关了。因此，在下图中就画了这两部分。
从图中可以看到：
1、读取 Page1 的时候，直接从内存返回。
2、要读 Page2 的时候，需要把 Page2 从磁盘读入到内存中，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 Page2 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。