MySQL为什么不能用uuid做主键

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今天丸趣 TV 小编给大家分享一下 MySQL 为什么不能用 uuid 做主键的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

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，单机递增), 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？

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

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。

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

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

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

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

③Auto_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

以上就是“MySQL 为什么不能用 uuid 做主键”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，丸趣 TV 小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注丸趣 TV 行业资讯频道。