技术

agentic chat 图数据库的一些考量 LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 向量数据库的一些考量 fastapi+sqlalchemy进行项目开发 LLM微调实践 Python协程实现 Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 Python虚拟机 LLM工作流编排 Python实践 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Python一些比较有意思的库 Transformers源码学习 LangChain源码学习 通用分布式计算引擎Ray Python并发 go依赖注入 go collection gc的基本原理 golang性能分析及优化 数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办？ 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占资源怎么办？ Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 线程排队 jib源码分析之细节 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用？ 串一串一致性协议 当我在说PaaS时，我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂？ 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践（二） Thrift基本原理与实践（一） 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring（八） 支持AOP 自己动手写spring（七） 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring（六） 支持FactoryBean 自己动手写spring（九） 总结 自己动手写spring（五） bean的生命周期管理 自己动手写spring（四） 整合xml与注解方式 自己动手写spring（三） 支持注解方式 自己动手写spring（二） 创建一个bean工厂 自己动手写spring（一） 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 24

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 74

agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


mysql 索引

2021年01月22日

前言

选择索引是优化器的工作。而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。优化器主要会根据以下条件考虑：查询语句中的条件、索引的选择性（基数）、索引的大小和数据类型、数据块的大小、索引的覆盖度。

索引是在存储引擎层实现的。在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的，B+ 树适配磁盘读写特性，减少查询所需的磁盘 I/O。根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。主键索引（聚簇索引）直接存储数据行，而非主键索引（二级索引）存储主键值，并在查询时可能涉及“回表”操作，即先查二级索引再查主键索引。主键索引因需维护唯一性约束，在插入性能上有时逊于非主键索引。

索引

假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？

  1. 自增主键的插入数据模式，每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。而身份证号做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。
  2. 每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节。主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。
  3. 典型的 KV 场景适合用业务字段直接做主键：只有一个索引；该索引必须是唯一索引。

基数（优化器选择索引时会参考基数值）：一个索引上不同的值越多，这个索引的区分度就越好。而一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。我们可以使用 show index 方法，看到一个索引的基数。基数是一个估计值，MySQL 使用采样统计的方法得到索引的基数：InnoDB 会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。当变更的数据行数超过 一定数量时，会自动触发重新做一次索引统计。

select count(*) 优化：InnoDB 是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树小很多。对于 count(*) 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。

唯一索引和普通索引在查询性能上差别不大，在插入/更新性能上，如果相关数据页不在内存中时，还需将相关数据页加载到内存以判断是否违反了唯一性约束。

索引

《MySQL实战45讲》索引是在存储引擎层实现的

  1. 哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景
  2. 有序数组索引只适用于静态存储引擎，，在需要更新数据的时候就麻烦了
  3. 二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N 叉”树。这里，“N 叉”树中的“N”取决于数据块的大小。以 InnoDB 的一个整数字段索引为例，这个 N 差不多是 1200。这棵树高是 4 的时候，就可以存 1200 的 3 次方个值，这已经 17 亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个 10 亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问 3 次磁盘。其实，树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。
  4. innodb 采用聚簇索引，所以必须存在主键（一级索引）作为真实数据的存储载体。倘若表中未显式声明主键，则会隐藏字段 row_id 作为一级索引。

为什么是B+树——B+树的逻辑结构

查询需求：

  1. 基本查询：即根据主键查询
  2. 范围查询
  3. 前缀匹配模糊查询
  4. 排序和分页

每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上。

InnoDB存储B+Tree节点的方式确实非常精巧，MyISAM主要是记录了主键与对应记录地址（偏移）的映射关系。

B+树的物理结构——按页批量读写索引数据

与操作系统操作磁盘块的逻辑基本一致，操作时以块/页为单位，而不是直接从磁盘上读取记录。事实上，哪怕是访问内存，os也从未按字节读取过数据， 全部是按批量方式读取。

  读取过程 写回磁盘  
操作系统读取磁盘块 判断目标数据所在的磁盘块是否在内存（对应的缓冲块），若在则修改数据，不在则读取磁盘块到内存。 操作系统负责将缓冲块同步到磁盘上。修改的缓冲块称为脏块，操作系统会根据脏块的占比决定同步到磁盘期间，是否继续响应用户操作。 磁盘块有超级块和一般数据块的不同，不准确的说，超级块的数据加载到磁盘，刚好是一个superblock list、inode list
innodb引擎读取页 类似 mysql有专门线程负责将脏页（有改动的页）写入到磁盘。因为redo 日志的存在，msyql会根据redo log的剩余空间占比决定在master thread中同步还是异步 将脏页写入到磁盘。 数据页组织在一起刚好是一个B+Tree
  1. 有些文件格式（二进制文件），必须整体读取才能解析和展示，有些（主要是文本文件）则可以一部分一部分的解析和展示，比如txt。
  2. 有些文件格式，在内存的数据结构与磁盘一致。有些则需要转换后写入到磁盘上。

读取记录，一次读取一页，还带来一个好处，一个页的数据结构是一个整体，支持复杂的数据结构。假设一个记录10byte，无需页offset 0~9就是第一条记录，offset10~19是第二条记录（以前我就是这么想的），即用链表而不是位置维持数据的有序性。

这其实解决了笔者一直以来的一个困惑：假设一个数据库表的主键按1~1亿分布，我先插入一条主键=1的记录，再插入主键=1000的记录，再插入主键从2~100的记录。无论采用何种索引方式，每次插入，都意味着数据文件或者索引文件中数据记录的移动，操作起磁盘来就不太高效。

一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。在mysql中，将一个B+Tree节点的大小设为等于一个内存页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。B-Tree中一次检索最多需要h（树的高度）-1次I/O（根节点常驻内存）。

B+树的物理结构——如何映射逻辑结构

逻辑结构 物理结构
非叶子节点 索引页
叶子节点 数据页

File Header 比较重要的几个字段

名称 大小 描述
FIL_PAGE_PREV 4 该页的上一个页
FIL_PAGE_NEXT 4 该页的下一个页
FIL_PAGE_LSN 8 该页最后被修改的LSN
FIL_PAGE_TYPE 2 该页的类型，0x45BF为数据页

Page Header 比较重要的几个字段

名称 大小 描述
PAGE_LAST_INSERT 2 最后插入记录的位置
PAGE_N_RECS 2 该页中记录（User Record）的数量
PAGE_LEVEL 2 该页在索引树中位置，0000代表叶子节点

数据页存放的是完整的每行的记录，而在非数据页的索引页中，存放的仅仅是键值及指向数据页的偏移量（页号），而不是一个完整的行级录。

Page 与 Page 之前组成双向链表（PS：貌似只有同级的页由双向链表关联），页按照主键的顺序排序，这样page 与page 可以在磁盘上隔的好远，但逻辑上是连续的。

B+树的物理结构——页的写入与读取

按页的方式进行内存和磁盘的交互，并且几个页组织在一起刚好是一个完整的数据结构（B+Tree），在内存中改变B+Tree的操作负担不大，然后有一个周期性的机制将页刷新回磁盘。

查询时

  1. 树的高度一般是2~4，假设树的高度是3，则page level=2 即表示根节点。先加载根节点，然后按需加载下一个page level的页 直到叶子/数据页。
  2. B+Tree索引本身并不能直接找到具体的一行记录，只能找到该行记录所在的页。
  3. 数据库把页载入到内存中，然后通过Page Directory（存放着行级录在页内的相对位置）再进行二分查找

《MySQL实战45讲》当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容就一致了，称为“干净页”。平时执行很快的更新操作，其实就是在写内存和日志，而 MySQL 偶尔“抖”一下的那个瞬间，可能就是在刷脏页（flush）。什么情况会引发数据库的 flush 过程呢？

  1. InnoDB 的 redo log 写满了。这时候系统会停止所有更新操作，把 checkpoint 往前推进，redo log 留出空间可以继续写。checkpoint 可不是随便往前修改一下位置就可以的，需要将两个点之间的日志，对应的所有脏页都 flush 到磁盘上。
  2. 系统内存不足。当需要新的内存页，而内存不够用的时候，就要淘汰一些数据页，空出内存给别的数据页使用。如果淘汰的是“脏页”，就要先将脏页写到磁盘。
  3. MySQL 认为系统“空闲”的时候，刷一点“脏页”
  4. MySQL 正常关闭

你要正确地告诉 InnoDB 所在主机的 IO 能力（innodb_io_capacity），这样 InnoDB 才能知道需要全力刷脏页的时候，可以刷多快。此外，innodb 会根据脏页比例（innodb_max_dirty_pages_pct） 和 redo log 写盘速度 来计算 刷盘速度。MySQL 中的一个机制（innodb_flush_neighbors具体控制），可能让你的查询会更慢：在准备刷一个脏页的时候，如果这个数据页旁边的数据页刚好是脏页，就会把这个“邻居”也带着一起刷掉；而且这个把“邻居”拖下水的逻辑还可以继续蔓延/连坐，也就是对于每个邻居数据页，如果跟它相邻的数据页也还是脏页的话，也会被放到一起刷。找“邻居”这个优化在机械硬盘时代是很有意义的，而如果使用的是 SSD 这类 IOPS 比较高的设备的话，建议你把 innodb_flush_neighbors 的值设置成 0。

为什么SELECT * 效率低

为什么大家都说SELECT * 效率低 其中一个原因是非聚簇索引/辅助索引。

有一个表为t(a,b,c,d,e,f)，其中，a为主键，b列有索引。那么，在磁盘上有两棵 B+ 树，即聚集索引和辅助索引（包括单列索引、联合索引），分别保存(a,b,c,d,e,f)和(a,b)，如果查询条件中where条件可以通过b列的索引过滤掉一部分记录，查询就会先走辅助索引，如果用户只需要a列和b列的数据，直接通过辅助索引就可以知道用户查询的数据。

如果用户使用select *，获取了不需要的数据，则首先通过辅助索引过滤数据，然后再通过聚集索引获取所有的列，这就多了一次b+树查询，速度必然会慢很多。

由于辅助索引的数据比聚集索引少很多，很多情况下，通过辅助索引进行覆盖索引（通过索引就能获取用户需要的所有列），都不需要读磁盘，直接从内存取，而聚集索引很可能数据在磁盘（外存）中（取决于buffer pool的大小和命中率），这种情况下，一个是内存读，一个是磁盘读，速度差异就更显著了，几乎是数量级的差异。

其它

索引可以提高查询效率，是不是一张表上索引越多越好呢，其实不然。索引可以提高效率也可以降低效率，因为MySQL优化器在选择如何优化SQL查询时，会对每一个索引进行评估，以生成一个最好的执行计划，如果同时有很多索引都可以使用，就会增加MySQL优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。所以一般建议单表索引不超过5个，根据实际频繁查询的字段设置索引。

唯一索引由于需要进行唯一性检查，不能利用change buffer进行更新优化。

  1. 在InnoDB存储引擎中，change buffer是一种优化机制，它允许对不在内存中的数据页的更新操作先记录在change buffer中，而不是立即从磁盘读取数据页进行更新。这样做可以减少随机磁盘I/O操作，提高更新性能。
  2. 对于普通索引，如果更新的数据页不在内存中，InnoDB可以将更新操作记录在change buffer中，然后在适当的时候（如查询访问该数据页时）再将这些操作应用到实际的数据页上，这个过程称为merge操作。但是，对于唯一索引，每次插入或更新操作都必须检查是否违反了唯一性约束。这种检查要求数据页必须首先被加载到内存中，以便进行唯一性判断。