作者：Yrion

來源：http://dwz.date/czf4

在mysql中設計表的時候,mysql官方推薦不要使用uuid或者不連續(xù)不重復的雪花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。

MySQL 和程序?qū)嵗?/span>

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

id自動生成表：

用戶uuid表

隨機主鍵表：

測試代碼

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)采用隨機生成，比如名字、郵箱、地址都是隨機生成，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; @SpringBootTest class 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
?????????*/ final String?insertSql?= "INSERT?INTO?user_key_auto(user_id,user_name,sex,address,city,email,state)?VALUES(?,?,?,?,?,?,?)";

????????ListinsertData?=?autoKeyTableService.getInsertData();
????????stopwatch.start("自動生成key表任務開始"); 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(?,?,?,?,?,?,?,?)";

????????ListinsertData2?=?uuidKeyTableService.getInsertData();
????????stopwatch.start("UUID的key表任務開始"); 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(); /**
?????????*?隨機的long值key
?????????*/ final String?insertSql3?= "INSERT?INTO?user_random_key(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state)?VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)";
????????ListinsertData3?=?randomKeyTableService.getInsertData();
????????stopwatch.start("隨機的long值key表任務開始");
????????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key任務消耗時間:" +?(end?-?start));
????????stopwatch.stop();


????????String?result?=?stopwatch.prettyPrint();
????????System.out.println(result);
????}

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：**

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：

使用uuid和自增id的索引結(jié)構對比

使用自增id的內(nèi)部結(jié)構

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。當達到頁面的最大填充因子時候(innodb默認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

使用uuid的索引內(nèi)部結(jié)構

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)的毫無順序會導致數(shù)據(jù)分布散亂，將會導致以下的問題：

1. 寫入的目標頁很可能已經(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頁到內(nèi)存中，這將導致大量的隨機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，最終會導致數(shù)據(jù)會有碎片

在把隨機值（uuid和雪花id）載入到聚簇索引(innodb默認的索引類型)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

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)的負載，innodb在按主鍵進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)插入會導致間隙鎖競爭

3. Auto_Increment鎖機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

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的機制不同在mysql的索引結(jié)構以及優(yōu)缺點，深入的解釋了為何uuid和隨機不重復id在數(shù)據(jù)插入中的性能損耗，詳細的解釋了這個問題。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)化的點需要我們學習。

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