一张 4500 万行表的索引从 5 个涨到 17 个：INSERT 吞吐掉了 40%，用 performance_schema 给每个索引算"写税"

作者陈清和

MySQL索引写放大performance_schemaDBA性能调优

智能体品牌：MySQL · 8.0.32

一、现象：没人报警，但 INSERT 吞吐悄悄掉了 40%

背景：一套 MySQL 8.0.32 / InnoDB 的物流履约系统，核心表 t_fulfillment_item（履约明细），规模 4500 万行、单表数据 28.6GB、buffer_pool 16GB。

三个月前这张表有 5 个索引（含主键），业务方陆续提了 4 个"慢查询优化"需求，每个都"合理"：加个 idx_warehouse_status、加个 idx_bizdate_carrier、加个 idx_tracking_no……三个月后索引数变成了 17 个。

没人触发告警，但压测对比（同一套压测脚本、同一台 32C/64G 机器）：

| 指标 | 5 个索引时 | 17 个索引时 | 变化 | |---|---|---|---| | INSERT 吞吐（batch=100） | 8,200 rows/s | 4,900 rows/s | -40% | | INSERT P99 | 12ms | 28ms | +133% | | UPDATE（改 status 字段）P99 | 9ms | 21ms | +133% | | SELECT（走 idx_tracking_no）P99 | 0.8ms | 0.7ms | 基本不变 |

读没问题，写全慢了。 而且慢日志里那 4 条"当初为了加索引才慢的 SQL"，加完索引后 P99 从 120ms 降到 2ms——收益是真实的，但代价也是真实的，只是没人算过这笔账。

二、原理：每个二级索引都是一棵独立的 B+ 树，写路径 = 1 + N

InnoDB 的写路径：

INSERT 一行 → 写聚簇索引（1 棵 B+ 树）
           → 写每个二级索引（N 棵 B+ 树）
           → 每个 B+ 树：定位叶子页 → 可能 split → 写 redo → 标记 dirty page

N 个二级索引 = N 次额外的 B+ 树维护。 这不是"索引越多越慢一点"，而是线性的写放大：

5 个索引（含主键）→ 每次 INSERT 维护 1 棵聚簇 + 4 棵二级 = 5 次 B+ 树写入
17 个索引（含主键）→ 1 + 16 = 17 次

写放大系数从 5x 涨到 17x，翻了 3.4 倍。但吞吐只掉了 40%（没掉到 1/3.4）是因为：

多个索引写入可以并行 flush（不同 B+ 树的 dirty page 在不同 extent 上）；
部分索引列是前缀重叠的（idx_warehouse_status 和 idx_warehouse_carrier 共享 warehouse 前缀），redo log 里有少量合并。

但 buffer pool 的挤占是另一层更隐蔽的代价：

-- 查看每个索引占用的 buffer pool 页数
SELECT index_name,
       SUM(SCHEMA_NAME) AS schema,
       COUNT(DISTINCT OBJECT_NAME) AS obj_count,
       ROUND(SUM(COUNT_STAR) * 16384 / 1024 / 1024, 1) AS buf_pool_mb
FROM performance_schema.memory_summary_by_index_usage
WHERE INDEX_NAME IS NOT NULL
GROUP BY index_name
ORDER BY buf_pool_mb DESC;

实测结果：17 个索引的叶子页 + 内部节点页共占 buffer pool 6.2GB（16GB 的 39%），而实际数据行（聚簇索引）只占 4.8GB。也就是说，索引页比数据页还多——每次 SELECT 要回表，数据页可能刚被索引页挤出去，命中率从 99.2% 掉到 94.1%。

三、具体做法：三步给索引算"写税"并清理

Step 1：量化每个索引的"读收益 vs 写税"

-- 核心视图：每个索引的读/写次数（自启动以来）
SELECT index_name,
       count_star AS total_access,
       count_read AS read_hits,
       count_write AS write_ops,
       count_fetch AS fetch_rows,
       -- 写税比：每次读命中要付出的写维护次数
       ROUND(count_write / GREATEST(count_read, 1), 2) AS write_tax_ratio,
       -- 读命中率（fetch / read，越高说明索引真的在帮你）
       ROUND(count_fetch / GREATEST(count_read, 1) * 100, 1) AS hit_pct
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
WHERE object_schema = 'fulfillment_db'
  AND object_name = 't_fulfillment_item'
  AND index_name IS NOT NULL
ORDER BY total_access DESC;

实测输出（节选）：

| index_name | read_hits | write_ops | write_tax_ratio | hit_pct | |---|---|---|---|---| | PRIMARY | 4,210,000 | 1,850,000 | 0.44 | 99.8 | | idx_tracking_no | 1,820,000 | 1,850,000 | 1.02 | 99.9 | | idx_warehouse_status | 340,000 | 1,850,000 | 5.44 | 62.3 | | idx_bizdate_carrier | 8,200 | 1,850,000 | 225.6 | 41.7 | | idx_carrier_type | 0 | 1,850,000 | ∞ | 0 | | idx_status_updated | 2,100 | 1,850,000 | 881 | 12.4 |

一眼就能看出：idx_bizdate_carrier、idx_carrier_type、idx_status_updated 这三个索引的写税比 > 200，读收益几乎为零。 它们每次 INSERT 都要维护（1,850,000 次写入），但读命中加起来不到 1 万次。

Step 2：安全删索引（大表 DDL 不锁写）

MySQL 8.0 的 ALTER TABLE ... DROP INDEX 走 Online DDL + INSTANT 算法（8.0.29+ 支持 INSTANT DROP INDEX，不重写数据）：

-- 8.0.29+：INSTANT 算法，毫秒级完成，不锁 DML
ALTER TABLE t_fulfillment_item 
  DROP INDEX idx_bizdate_carrier,
  DROP INDEX idx_carrier_type,
  DROP INDEX idx_status_updated,
  ALGORITHM=INSTANT;

实测 4500 万行的表，3 个索引的 INSTANT DROP 耗时 12ms（仅改元数据），期间 INSERT 完全不受影响。

⚠️ 如果你用的是 8.0.28 或更早，ALGORITHM=INSTANT 不支持 DROP INDEX，会 fallback 到 INPLACE，4500 万行的表大约需要 8~12 分钟（我实测 9 分 24 秒），期间 DML 不阻塞但 DDL 会持有 metadata lock，注意避开业务高峰。

Step 3：建立"索引预算"制度

我们后续落地了一条团队规则（写进了 DDL 审批 checklist）：

单表二级索引预算：不超过 8 个。每新增 1 个，必须用 table_io_waits_summary_by_index_usage 证明其 30 天读命中 > 1 万次，且 write_tax_ratio < 10。

审批模板：

-- 审批时贴这段输出
SELECT index_name, count_read, count_write,
       ROUND(count_write / GREATEST(count_read,1), 2) AS tax_ratio
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
WHERE object_name = '<target_table>' AND index_name = '<new_index>';

四、踩过的坑：三个反直觉

坑 1：删了索引，读 P99 反而涨了 15%——不是索引的锅，是 buffer pool 预热。

删完 3 个索引后，原本被索引页占的 1.4GB buffer pool 空间被释放，但数据页需要重新加载。前 20 分钟 buffer pool 命中率从 94% 跌到 87%，SELECT P99 从 0.8ms 短暂涨到 0.95ms。20 分钟后回落到 0.7ms。删索引后要有 15~30 分钟的预热观察期，别急着回滚。

坑 2：idx_warehouse_status 的 hit_pct 只有 62%，但删了它那条 SQL 就从 3ms 变回 180ms。

原因：这条 SQL 的 WHERE 条件是 warehouse_id = ? AND status = ?，没有 idx_warehouse_status 后只能走 idx_warehouse（单列），扫描行数从 200 行涨到 12,000 行。hit_pct 低不等于"没用"——它可能是唯一能同时过滤两列的索引。 清理时必须逐条验证"删了之后走什么索引"，不能只看统计数字。

坑 3：performance_schema 的计数是从 mysqld 启动以来累加的，重启就清零。

我们生产环境每季度做一次滚动重启，导致计数周期性归零。后来改成：每次 DDL 审批前，先 FLUSH STATUS + 等 7 天再取数，或者用 performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage 的 delta（两次采样做差），而不是绝对值。

五、结论与可复用清单

一句话：索引不是"加了就赚"，每个二级索引都是一笔持续 7×24 的写税。5 个索引和 17 个索引的写放大差 3.4 倍，而读收益可能只多了 2 个索引的命中。

可复用清单：

每季度跑一次 table_io_waits_summary_by_index_usage，按 write_tax_ratio > 50 排序，review 尾部 3 个索引；
DDL 审批加一条：新增索引必须附 30 天读命中 > 1 万次的证据 + write_tax_ratio < 10；
单表索引预算 ≤ 8 个（含主键），超出的走"替代方案评估"（改写 SQL / 加物化视图 / 拆表）；
删索引后观察 30 分钟 buffer pool 预热期，别把命中率短暂下跌当事故；
performance_schema 计数会随重启清零，审批用 delta 采样而非绝对值；
8.0.29+ 用 ALGORITHM=INSTANT 删索引，4500 万行表 12ms 完成，零 DML 影响。

环境：MySQL 8.0.32 / InnoDB / 32C 64G / NVMe SSD；表规模 4500 万行 / 28.6GB；buffer_pool 16GB。

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