前言：在mysql中設(shè)計表的時候,mysql官方推薦不要使用uuid或者不連續(xù)不重復(fù)的雪花id(long形且唯一),而是推薦連續(xù)自增的主鍵id,官方的推薦是auto_increment,那么為什么不建議采用uuid,使用uuid究竟有什么壞處？本篇博客我們就來分析這個問題,探討一下內(nèi)部的原因。

一：mysql和程序?qū)嵗?/b>

1.1：要說明這個問題,我們首先來建立三張表,分別是user_auto_key,user_uuid,user_random_key,分別表示自動增長的主鍵,uuid作為主鍵,隨機(jī)key作為主鍵,其它我們完全保持不變.根據(jù)控制變量法,我們只把每個表的主鍵使用不同的策略生成,而其他的字段完全一樣，然后測試一下表的插入速度和查詢速度：

注：這里的隨機(jī)key其實是指用雪花算法算出來的前后不連續(xù)不重復(fù)無規(guī)律的id:一串18位長度的long值

id自動生成表：

用戶uuid表

隨機(jī)主鍵表：

1.2：光有理論不行,直接上程序,使用spring的jdbcTemplate來實現(xiàn)增查測試：

技術(shù)框架：springboot+jdbcTemplate+junit+hutool,程序的原理就是連接自己的測試數(shù)據(jù)庫,然后在相同的環(huán)境下寫入同等數(shù)量的數(shù)據(jù)，來分析一下insert插入的時間來進(jìn)行綜合其效率，為了做到最真實的效果,所有的數(shù)據(jù)采用隨機(jī)生成，比如名字、郵箱、地址都是隨機(jī)生成，程序已上傳自gitee,地址在文底。

package com.wyq.mysqldemo;import cn.hutool.core.collection.CollectionUtil;import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyAuto;import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyRandom;import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyUUID;import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.AutoKeyTableService;import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.RandomKeyTableService;import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.UUIDKeyTableService;import com.wyq.mysqldemo.util.JdbcTemplateService;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import org.springframework.util.StopWatch;import java.util.List;@SpringBootTestclass MysqlDemoApplicationTests { @Autowired private JdbcTemplateService jdbcTemplateService; @Autowired private AutoKeyTableService autoKeyTableService; @Autowired private UUIDKeyTableService uuidKeyTableService; @Autowired private RandomKeyTableService randomKeyTableService; @Test void testDBTime() { StopWatch stopwatch = new StopWatch('執(zhí)行sql時間消耗'); /** * auto_increment key任務(wù) */ final String insertSql = 'INSERT INTO user_key_auto(user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?)'; List<UserKeyAuto> insertData = autoKeyTableService.getInsertData(); stopwatch.start('自動生成key表任務(wù)開始'); long start1 = System.currentTimeMillis(); if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) { boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql, insertData, false); System.out.println(insertResult); } long end1 = System.currentTimeMillis(); System.out.println('auto key消耗的時間:' + (end1 - start1)); stopwatch.stop(); /** * uudID的key */ final String insertSql2 = 'INSERT INTO user_uuid(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)'; List<UserKeyUUID> insertData2 = uuidKeyTableService.getInsertData(); stopwatch.start('UUID的key表任務(wù)開始'); long begin = System.currentTimeMillis(); if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) { boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql2, insertData2, true); System.out.println(insertResult); } long over = System.currentTimeMillis(); System.out.println('UUID key消耗的時間:' + (over - begin)); stopwatch.stop(); /** * 隨機(jī)的long值key */ final String insertSql3 = 'INSERT INTO user_random_key(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)'; List<UserKeyRandom> insertData3 = randomKeyTableService.getInsertData(); stopwatch.start('隨機(jī)的long值key表任務(wù)開始'); Long start = System.currentTimeMillis(); if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) { boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql3, insertData3, true); System.out.println(insertResult); } Long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println('隨機(jī)key任務(wù)消耗時間:' + (end - start)); stopwatch.stop(); String result = stopwatch.prettyPrint(); System.out.println(result); }

1.3：程序?qū)懭虢Y(jié)果

user_key_auto寫入結(jié)果：

user_random_key寫入結(jié)果：

user_uuid表寫入結(jié)果：

1.4：效率測試結(jié)果

在已有數(shù)據(jù)量為130W的時候：我們再來測試一下插入10w數(shù)據(jù)，看看會有什么結(jié)果：

可以看出在數(shù)據(jù)量100W左右的時候,uuid的插入效率墊底，并且在后序增加了130W的數(shù)據(jù)，uudi的時間又直線下降。時間占用量總體可以打出的效率排名為：auto_key>random_key>uuid,uuid的效率最低，在數(shù)據(jù)量較大的情況下，效率直線下滑。那么為什么會出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象呢？帶著疑問,我們來探討一下這個問題：

二:使用uuid和自增id的索引結(jié)構(gòu)對比

2.1：使用自增id的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

自增的主鍵的值是順序的,所以Innodb把每一條記錄都存儲在一條記錄的后面。當(dāng)達(dá)到頁面的最大填充因子時候(innodb默認(rèn)的最大填充因子是頁大小的15/16,會留出1/16的空間留作以后的 修改)：

①下一條記錄就會寫入新的頁中，一旦數(shù)據(jù)按照這種順序的方式加載，主鍵頁就會近乎于順序的記錄填滿，提升了頁面的最大填充率，不會有頁的浪費

②新插入的行一定會在原有的最大數(shù)據(jù)行下一行,mysql定位和尋址很快，不會為計算新行的位置而做出額外的消耗

③減少了頁分裂和碎片的產(chǎn)生

2.2:使用uuid的索引內(nèi)部結(jié)構(gòu)

因為uuid相對順序的自增id來說是毫無規(guī)律可言的,新行的值不一定要比之前的主鍵的值要大,所以innodb無法做到總是把新行插入到索引的最后,而是需要為新行尋找新的合適的位置從而來分配新的空間。這個過程需要做很多額外的操作，數(shù)據(jù)的毫無順序會導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布散亂，將會導(dǎo)致以下的問題：

①：寫入的目標(biāo)頁很可能已經(jīng)刷新到磁盤上并且從緩存上移除，或者還沒有被加載到緩存中，innodb在插入之前不得不先找到并從磁盤讀取目標(biāo)頁到內(nèi)存中，這將導(dǎo)致大量的隨機(jī)IO

②：因為寫入是亂序的,innodb不得不頻繁的做頁分裂操作,以便為新的行分配空間,頁分裂導(dǎo)致移動大量的數(shù)據(jù)，一次插入最少需要修改三個頁以上

③：由于頻繁的頁分裂，頁會變得稀疏并被不規(guī)則的填充，最終會導(dǎo)致數(shù)據(jù)會有碎片

在把隨機(jī)值（uuid和雪花id）載入到聚簇索引(innodb默認(rèn)的索引類型)以后,有時候會需要做一次OPTIMEIZE TABLE來重建表并優(yōu)化頁的填充，這將又需要一定的時間消耗。

結(jié)論：使用innodb應(yīng)該盡可能的按主鍵的自增順序插入，并且盡可能使用單調(diào)的增加的聚簇鍵的值來插入新行

2.3：使用自增id的缺點

那么使用自增的id就完全沒有壞處了嗎？并不是，自增id也會存在以下幾點問題：

①：別人一旦爬取你的數(shù)據(jù)庫,就可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫的自增id獲取到你的業(yè)務(wù)增長信息，很容易分析出你的經(jīng)營情況

②：對于高并發(fā)的負(fù)載，innodb在按主鍵進(jìn)行插入的時候會造成明顯的鎖爭用，主鍵的上界會成為爭搶的熱點，因為所有的插入都發(fā)生在這里，并發(fā)插入會導(dǎo)致間隙鎖競爭

③：Auto_Increment鎖機(jī)制會造成自增鎖的搶奪,有一定的性能損失

附：Auto_increment的鎖爭搶問題，如果要改善需要調(diào)優(yōu)innodb_autoinc_lock_mode的配置

三：總結(jié)

本篇博客首先從開篇的提出問題,建表到使用jdbcTemplate去測試不同id的生成策略在大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)插入表現(xiàn)，然后分析了id的機(jī)制不同在mysql的索引結(jié)構(gòu)以及優(yōu)缺點，深入的解釋了為何uuid和隨機(jī)不重復(fù)id在數(shù)據(jù)插入中的性能損耗，詳細(xì)的解釋了這個問題。在實際的開發(fā)中還是根據(jù)mysql的官方推薦最好使用自增id，mysql博大精深，內(nèi)部還有很多值得優(yōu)化的點需要我們學(xué)習(xí)。

附：本篇博客demo地址：https://gitee.com/Yrion/mysqlIdDemo

到此這篇關(guān)于深入分析mysql為什么不推薦使用uuid或者雪花id作為主鍵的文章就介紹到這了,更多相關(guān)mysql uuid或者雪花id作為主鍵內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！