您好,登錄后才能下訂單哦!
這篇文章給大家介紹普通索引與唯一索引在MySQL 中有什么區別,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
普通索引和唯一索引
普通索引可重復,唯一索引和主鍵一樣不能重復。 唯一索引可作為數據的一個合法驗證手段,例如學生表的身份證號碼字段,我們人為規定該字段不得重復,那么就使用唯一索引。(一般設置學號字段為主鍵)
主鍵和唯一索引
主鍵保證數據庫里面的每一行都是唯一的,比如身份證,學號等,在表中要求唯一,不重復。唯一索引的作用跟主鍵的作用一樣。 不同的是,在一張表里面只能有一個主鍵,主鍵不能為空,唯一索引可以有多個,唯一索引可以有一條記錄為空,即保證跟別人不一樣就行。 比如學生表,在學校里面一般用學號做主鍵,身份證則弄成唯一索引;而到了教育局,他們就把身份證號弄成主鍵,學號換成了唯一索引。 選誰做表的主鍵,要看實際應用,主鍵不能為空。
某居民系統,每人有唯一身份證號。如果系統需要按身份證號查姓名,就會執行類似如下SQL:
select name from CUser where id_card = 'ooxx';
然后你肯定會在id_card字段建索引。但id_card字段較大,不推薦將其做主鍵。于是現有倆選擇:
給id_card字段創建唯一索引
創建一個普通索引
假定業務代碼已保證不會寫入重復的身份證號,這兩個選擇邏輯上都正確。但從性能角度考慮,唯一索引還是普通索引呢?
再看如下案例:假設字段 k 上的值都不重復。
InnoDB的索引組織結構:
接下來分析性能。
select id from T where k=4
通過B+樹從樹根開始層序遍歷到葉節點,可認為數據頁內部是通過二分法搜索。
普通索引,查找到滿足條件的第一個記錄(4,400)后,需查找下個記錄,直到碰到第一個不滿足k=4的記錄
唯一索引,由于索引具備唯一性,查找到第一個滿足條件的記錄后,就會停止檢索
看起來性能差距很微小。
InnoDB數據按數據頁單位讀寫。即讀一條記錄時,并非將該一個記錄從磁盤讀出,而以頁為單位,將其整體讀入內存。
因此普通索引,要多做一次“查找和判斷下一條記錄”的操作,也就一次指針尋找和一次計算。 如果k=4記錄恰為該數據頁最后一個記錄,那么要取下個記錄,還得讀取下個數據頁,操作稍微復雜。 對整型字段,一個數據頁可存近千key,因此這種情況概率其實也很低。因此計算平均性能差異時,可認為該操作成本對現在CPU開銷忽略不計。
我們知道 MySQL 有 change buffer。
現在來看往表中插入一個新記錄(4,400),InnoDB會做什么?
需要區分該記錄要更新的目標頁是否在內存:
唯一索引
找到3和5之間位置,判斷到沒有沖突,插入值,語句執行結束。
普通索引
找到3和5之間位置,插入值,語句執行結束。
普通索引和唯一索引對更新語句性能影響的差別,只是一個判斷,耗費微小CPU時間。
唯一索引
需將數據頁讀入內存,判斷到沒有沖突,插入值,語句執行結束。
普通索引
將更新記錄在change buffer,語句執行結束。
將數據從磁盤讀入內存涉及隨機IO訪問,是數據庫里面成本最高操作之一。而change buffer減少隨機磁盤訪問,所以更新性能提升明顯。
普通索引和唯一索引究竟如何抉擇?這兩類索引在查詢性能上沒差別,主要考慮對更新性能影響。所以,推薦盡量選擇普通索引。
如果所有更新后面,都緊跟對該記錄的查詢,那么該關閉change buffer。 而在其他情況下,change buffer都能提升更新性能。 普通索引和change buffer的配合使用,對于數據量大的表的更新優化還是很明顯的。
在使用機械硬盤時,change buffer機制的收效非常顯著。 所以,當你有一個類似“歷史數據”的庫,并且出于成本考慮用機械硬盤時,應該關注這些表里的索引,盡量使用普通索引,把change buffer 開大,確保“歷史數據”表的數據寫速度。
WAL 提升性能的核心機制,也是盡量減少隨機讀寫,這兩個概念易混淆。 所以,這里我把它們放到了同一個流程里來說明區分。
insert into t(id,k) values(id1,k1),(id2,k2);
假設當前k索引樹的狀態,查找到位置后,k1所在數據頁在內存(InnoDB buffer pool),k2數據頁不在內存。
帶change buffer的更新流程圖,圖中兩個箭頭都是后臺操作,不影響更新響應。
該更新做了如下操作:
Page1在內存,直接更新內存
Page2不在內存,就在change buffer區,緩存下“往Page2插一行記錄”的信息
將前兩個動作記入redo log
之后事務完成。執行該更新語句成本很低,只寫兩處內存,然后寫一處磁盤(前兩次操作合在一起寫了一次磁盤),還是順序寫。
select * from t where k in (k1, k2);
讀語句緊隨更新語句,內存中的數據都還在,此時這倆讀操作就與系統表空間和 redo log 無關。所以在圖中就沒畫這倆。
帶change buffer的讀過程
讀Page1時,直接從內存返回。 WAL之后如果讀數據,是不是一定要讀盤,是不是一定要從redo log里面把數據更新以后才可以返回?其實不用。 看上圖狀態,雖然磁盤上還是之前數據,但這里直接從內存返回結果,結果正確。
要讀Page2時,需把Page2從磁盤讀入內存,然后應用change buffer里面的操作日志,生成一個正確版本并返回結果。 可見直到需讀Page2時,該數據頁才被讀入內存。
所以,要簡單對比這倆機制對更新性能影響
redo log 主要節省隨機寫磁盤的IO消耗(轉成順序寫)
change buffer主要節省隨機讀磁盤的IO消耗
由于唯一索引用不了change buffer的優化機制,因此如果業務可以接受,從性能角度,推薦優先考慮非唯一索引。
主要糾結在“業務可能無法確保”。本文前提是“業務代碼已經保證不會寫入重復數據”下,討論性能問題。
如果業務不能保證,或者業務就是要求數據庫來做約束,那么沒得選,必須創建唯一索引。這種情況下,本文意義在于,如果碰上大量插入數據慢、內存命中率低時,多提供一個排查思路。
然后,在一些“歸檔庫”的場景,可考慮使用唯一索引的。比如,線上數據只需保留半年,然后歷史數據保存在歸檔庫。此時,歸檔數據已是確保沒有唯一鍵沖突。要提高歸檔效率,可考慮把表的唯一索引改普通索引。
不會丟失。 雖然是只更新內存,但在事務提交時,我們把change buffer的操作也記錄到redo log,所以崩潰恢復時,change buffer也能找回。
從磁盤讀入數據頁到內存(老版本數據頁)
從change buffer找出該數據頁的change buffer 記錄(可能有多個),依次應用,得到新版數據頁
寫redo log
該redo log包含數據的變更和change buffer的變更
至此merge過程結束。 這時,數據頁和內存中change buffer對應磁盤位置都尚未修改,是臟頁,之后各自刷回自己物理數據,就是另外一過程。
在構造第一個例子的過程,通過session A的配合,讓session B刪除數據后又重新插入一遍數據,然后就發現explain結果中,rows字段從10001變成37000多。 而如果沒有session A的配合,只是單獨執行delete from t 、call idata()、explain這三句話,會看到rows字段其實還是10000左右。這是什么原因呢?
如果沒有復現,檢查
隔離級別是不是RR(Repeatable Read,可重復讀)
創建的表t是不是InnoDB引擎
為什么經過這個操作序列,explain的結果就不對了? delete 語句刪掉了所有的數據,然后再通過call idata()插入了10萬行數據,看上去是覆蓋了原來10萬行。 但是,session A開啟了事務并沒有提交,所以之前插入的10萬行數據是不能刪除的。這樣,之前的數據每行數據都有兩個版本,舊版本是delete之前數據,新版本是標記deleted的數據。 這樣,索引a上的數據其實有兩份。
然后你會說,不對啊,主鍵上的數據也不能刪,那沒有使用force index的語句,使用explain命令看到的掃描行數為什么還是100000左右?(潛臺詞,如果這個也翻倍,也許優化器還會認為選字段a作為索引更合適) 是的,不過這個是主鍵,主鍵是直接按照表的行數來估計的。而表的行數,優化器直接用的是show table status
的值。 大家的機器如果IO能力比較差的話,做這個驗證的時候,可以把innodb_flush_log_at_trx_commit
和 sync_binlog
都設置成0。
關于普通索引與唯一索引在MySQL 中有什么區別就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。