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想象这样一个场景,在设计一张用户表时,每人的身份证号是唯一的,需要搜索。但由于身份证号字段较大,欠好将其作为主键。在营业代码已经保证插入身份证唯一的情形下,可以选择确立唯一索引和通俗通俗索引,这时该若何选择呢?接下来,将从查询和更新的执行历程举行剖析。

查询历程

假设 k 是表 t 上的索引,在搜索 select id from t where k=5 时,会先从 k 这棵 B+ 的树根最先,按层搜索叶子节点,找到 k=5 的数据页,然后在数据页内容举行二分法定位。

对于通俗索引,找到 k=5 的纪录后,会继续向下查找一个,直到碰着第一个不是 5 的纪录竣事。

对于唯一索引,由于取值唯一,找到后直接住手。

由于 InnoDB 是根据数据页为单元(数据页默认 16 KB)举行读写的,在读取一条数据时,会将整个数据页整体读到内存。 在读入内存的数据页中,若是包罗 k=5 的纪录,在查询的情形下,唯一索引比通俗索引多了一次查找和判断的历程,可以忽略。

若是 k=5 是当前数据页的最后一条,就需要在读取下一个数据页。但这发生的概率较低,也可以忽略。

以是总得来说,通俗索引和唯一索引在查询的历程中差异不大。

change buffer

在剖析唯一索引和通俗索引的影响前,先来认识一下 change buffer 这个结构。

什么是 change buffer ?

在执行更新操作时,若是要更新的数据页在内存中就直接更新,否则的话,在不影响数据一致性的前提下,InnoDB 会将更新操作缓存在 change buffer 中,从而省去了从磁盘读取数据页的历程。在下次查询操作读取到正好需要更新的数据页时,会将 change buffer 的更新语句执行,写入数据页。将操作应用到硬盘的历程叫,merge. 后台线程会定期 merge 或 数据库正常关闭时,也会举行 merge 操作。

change buffer 实际上是可以持久化到硬盘中的数据,也就是说在内存和硬盘上都 change buffer 的存在。change buffer 之前交 insert buffer,最先只对 insert buffer 有优化,厥后加上了对 delete 和 update 的支持。

可以看到,先将更新操作纪录在 change buffer,削减了将磁盘数据页读取到内存的历程,语句的执行速率会有很明显的提升。同时,将数据读入内存,会占用 buffer pool 内存,以是削减读操作,还提高了内存使用率。

Buffer Pool 是内存中的一个区域,InnoDB 在接见表和索引数据时会在其中举行缓存。允许在内存中直接更新经常使用的数据,来加速处置速率。在一些专用的服务器上,会将 80% 的物理内存分为 buffer pool.

可以通过 innodb_change_buffer_max_size 来设置 change buffer 占用 buffer pool 的巨细。

change buffer 应用场景

如上面提到,change buffer 预先保留了更新纪录,削减了读取数据页的历程,从而提高性能。也就是说若是 change buffer 中针对差别的数据页若是包罗的更新纪录越多,实在收益也就越大。

因此对于写多读少的营业(更新完立刻查询)change buffer 施展的作用也就越大。如常见的账单类,日志类等系统。

若是营业是更新完立刻查询,虽然可以将更新纪录放在 change buffer 中,但由于之后要马上查询数据页,以是会立刻触发 merge 历程。这样随机接见 IO 次数并不会削减,反而增加了 change buffer 的维护价值,起到反效果。

更新历程

对于唯一索引来说,所有的更新操作都需要判断是否违反唯一性约束。以是必须把所需要的数据页读入内存,然后直接更新就可以,不需要使用 change buffer. 以是 change buffer 只对通俗索引有用。

具体剖析下,对于一张表插入一个新纪录:

若是新纪录要更新的数据页在内存中:

对于唯一索引,找到合适的位置,判断有没有冲突,插入值,语句竣事。

对于通俗索引:找到位置,插入值,语句竣事。

以是数据页在内存时,唯一和通俗索引就差一个判断的历程。可以忽略。

若是新纪录要更新的数据页不在内存中:

对于唯一索引,将数据页读入内存,判断冲突,插入,语句竣事。

对于通俗索引,将语句纪录在 change buffer 中,语句竣事。

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由于从磁盘到内存涉及随机 IO 接见,是数据库成本最高的操作之一。通俗索引比唯一索引削减的读入操作,可以有很好的性能提升。

唯一或通俗索引的选择

通过在查询和更新方面,两者的对照。我们知道,在查询历程中,除了极特殊情形,实在两者的差异并不大。

主要的差异是在更新历程中,要更新的数据页并不在内容中的情形。这时唯一索引,由于需要唯一性检查,不能行使 change buffer. 多了从磁盘到内容读取数据的历程,其中涉及随机 IO 的接见,相对来说效率就低了。

以是若是营业需要更新不错的性能,这时可以选用通俗索引。固然一切都是确立在能保证数据准确性的前提下。

当若是更新厥后紧接着查询操作,可以思量关掉 change buffer. 其他的情形,change buffer 都能有很好的提升。

稀奇针对机械硬盘,change buffer 效果很显著。

redo log 和 change buffer 的对照

InnoDB 中 redo log 的泛起使其具有了 crash-safe 的能力,同时还提高了效率,通过 WAL 先写日志,再写磁盘。

而 change buffer 是节省了从磁盘读入数据页到内存的随机IO历程。

下面通过一条插入语句来剖析下两者间的关系:

mysql> insert into t(id,k) values(id1,k1),(id2,k2);

假设 k 为通俗索引,k1 所插入的数据页在内存中, k2 不在。

执行插入操作时,主要涉及了图中这四部门的内容:

InnoDB buffer pool:内存区域

redo log:日志

system table space(ibdata1):系统表空间

data(t.idb): 数据表空间

innodb_file_per_table 开启时,表被创建在自力的表空间下,否则的话被创建在系统的表空间下。

执行历程如下:

  1. k1 所在的 page1 在内存中,直接更新内存
  2. k2 所在的 page2 不在内存中,纪录在 change buffer.
  3. 将 k1 和 k2 的操作纪录在 redo log.
  4. 提交事务。

可以看到这条更新语句(包罗插入,删除,更新操作)执行成本很低,两次写入内存,1次顺序写入磁盘。虚线的操作,是后台操作,不影响响应时间。

再来看一条查询语句:

select * from t where k in (k1, k2)

假设读语句发生在更新语句不久,内存数据还在,此时读操作就和系统表空间和 redo log 无关。

执行历程:

  1. 读取 k1 所在的 page1,在内存中,直接返回。注重,并没有读磁盘上的数据,而且磁盘上的数据另有可能是之前的版本的。
  2. 读取 k2 所在的 page2,这时需要将 page2 从磁盘加载到内存,并应用 change buffer 的内容,然后返回准确的效果。从这里也能看出,change buffer 不适用于更新完立马去读的情形。

从更新的历程来看, redo log 将随机写磁盘的 IO 转换成了顺序写,而 change buffer 则是节省了随机读磁盘的 IO 消耗。

参考

Buffer Pool

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