mysql为什么不推荐使用uuid或者雪花id作为主键

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-11-01 15:54 158阅读 0赞

前言：在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto\_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处？本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。

## 一：mysql和程序实例 ##

1.1：要说明这个问题,我们首先来建立三张表,分别是user\_auto\_key,user\_uuid,user\_random\_key,分别表示自动增长的主键,uuid作为主键,随机key作为主键,其它我们完全保持不变.根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度：

**注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id:一串18位长度的long值**

id自动生成表：

![图片][fa35f361e50bcaa5cca7fe9d7031bd3a.png]

用户uuid表

![图片][ad8b273a6e333a7efc997f70ffae12fc.png]

随机主键表：

![图片][9bb515acafd460e22f9565025b1f11fe.png]

### 1.2：光有理论不行,直接上程序,使用spring的jdbcTemplate来实现增查测试： ###

技术框架：springboot+jdbcTemplate+junit+hutool,程序的原理就是连接自己的测试数据库,然后在相同的环境下写入同等数量的数据，来分析一下insert插入的时间来进行综合其效率，为了做到最真实的效果,所有的数据采用随机生成，比如名字、邮箱、地址都是随机生成，程序已上传自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("执行sql时间消耗");
    
    
            /**
             * auto_increment key任务
             */
            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("自动生成key表任务开始");
            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消耗的时间:" + (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表任务开始");
            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消耗的时间:" + (over - begin));
    
            stopwatch.stop();
    
    
            /**
             * 随机的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("随机的long值key表任务开始");
            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("随机key任务消耗时间:" + (end - start));
            stopwatch.stop();
    
    
            String result = stopwatch.prettyPrint();
            System.out.println(result);
        }

### 1.3：程序写入结果 ###

user\_key\_auto写入结果：

![图片][1dd5ef3034d657bbc591c7f4d2d0ce92.png]

user\_random\_key写入结果：

![图片][f0097501a76a9d4216cb758ebfbc084e.png]

user\_uuid表写入结果：

![图片][f154c57e60ad45cad39fb13dcd369e2e.png]

### 1.4：效率测试结果 ###

![图片][cdece590982231c41563d871045f8e03.png]

在已有数据量为130W的时候：我们再来测试一下插入10w数据，看看会有什么结果：

![图片][d997ce75840e46617ce3ee0ab7b9cd5a.png]

可以看出在数据量100W左右的时候,uuid的插入效率垫底，并且在后序增加了130W的数据，uudi的时间又直线下降。时间占用量总体可以打出的效率排名为：auto\_key>random\_key>uuid,uuid的效率最低，在数据量较大的情况下，效率直线下滑。那么为什么会出现这样的现象呢？带着疑问,我们来探讨一下这个问题：

# 二:使用uuid和自增id的索引结构对比 #

### 2.1：使用自增id的内部结构 ###

![图片][be7a372bf424fb6bfdd71c3fae3d72eb.png]

自增的主键的值是顺序的,所以Innodb把每一条记录都存储在一条记录的后面。当达到页面的最大填充因子时候(innodb默认的最大填充因子是页大小的15/16,会留出1/16的空间留作以后的 修改)：

①下一条记录就会写入新的页中，一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近乎于顺序的记录填满，提升了页面的最大填充率，不会有页的浪费

②新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行,mysql定位和寻址很快，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗

③减少了页分裂和碎片的产生

### 2.2:使用uuid的索引内部结构 ###

![图片][0a8a7194d6b0e4e7302a001cee1a37fa.png]

因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间。这个过程需要做很多额外的操作，数据的毫无顺序会导致数据分布散乱，将会导致以下的问题：

①：写入的目标页很可能已经刷新到磁盘上并且从缓存上移除，或者还没有被加载到缓存中，innodb在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中，这将导致大量的随机IO

**②**：因为写入是乱序的,innodb不得不频繁的做页分裂操作,以便为新的行分配空间,页分裂导致移动大量的数据，一次插入最少需要修改三个页以上

**③**：由于频繁的页分裂，页会变得稀疏并被不规则的填充，最终会导致数据会有碎片

在把随机值（uuid和雪花id）载入到聚簇索引(innodb默认的索引类型)以后,有时候会需要做一次OPTIMEIZE TABLE来重建表并优化页的填充，这将又需要一定的时间消耗。

结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行

### 2.3：使用自增id的缺点 ###

那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？并不是，自增id也会存在以下几点问题：

①：别人一旦爬取你的数据库,就可以根据数据库的自增id获取到你的业务增长信息，很容易分析出你的经营情况

②：对于高并发的负载，innodb在按主键进行插入的时候会造成明显的锁争用，主键的上界会成为争抢的热点，因为所有的插入都发生在这里，并发插入会导致间隙锁竞争

③：Auto\_Increment锁机制会造成自增锁的抢夺,有一定的性能损失

附：Auto\_increment的锁争抢问题，如果要改善需要调优innodb\_autoinc\_lock\_mode的配置

## 三：总结 ##

本篇博客首先从开篇的提出问题,建表到使用jdbcTemplate去测试不同id的生成策略在大数据量的数据插入表现，然后分析了id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。在实际的开发中还是根据mysql的官方推荐最好使用自增id，mysql博大精深，内部还有很多值得优化的点需要我们学习。

[fa35f361e50bcaa5cca7fe9d7031bd3a.png]: /images/20221024/fb8cf5e6c93148dbbf813db63f0febe3.png
[ad8b273a6e333a7efc997f70ffae12fc.png]: /images/20221024/816d0e195d4542ba82ea0eac7a9659f1.png
[9bb515acafd460e22f9565025b1f11fe.png]: /images/20221024/c36c4fc40e19405f9d3df3336a47ab46.png
[1dd5ef3034d657bbc591c7f4d2d0ce92.png]: /images/20221024/a2914b74278f45f1b08b05c0cc796d9f.png
[f0097501a76a9d4216cb758ebfbc084e.png]: /images/20221024/20b9095ebdd34a80bc156e341d6efc59.png
[f154c57e60ad45cad39fb13dcd369e2e.png]: /images/20221024/8470593ed04949cb909b0c46ad2d43a1.png
[cdece590982231c41563d871045f8e03.png]: /images/20221024/9433059e606845428965598f7fddefc0.png
[d997ce75840e46617ce3ee0ab7b9cd5a.png]: /images/20221024/2da3c04674b0400983121b2e84eef5b0.png
[be7a372bf424fb6bfdd71c3fae3d72eb.png]: /images/20221024/1c6e86ad47cb45e6b948fd34b73cbd9f.png
[0a8a7194d6b0e4e7302a001cee1a37fa.png]: /images/20221024/062c8c816be346a9957ee12b49a886e6.png