昨天在某个技术群中,有个老哥发送了一个技术视频:讲的是一个毕业生面试被问,前后端的交互ID是使用自增的吗?为什么不使用UUID?最后的解释是说性能问题,这个引起了我的兴趣,查了一下资料总结一下。
在《阿里巴巴 Java 开发手册》第五章 MySQL 规定第九条中,
强制规定了单表的主键 id 必须为无符号的 bigint 类型,且是自增的
。
MySQL开发规范中经常可以看到:
推荐使用int,bigint 无符号做自增键
禁止使用uuid做主键
关于主键的类型选择上最常见的争论是用整型还是字符型的问题,关于这个问题《高性能MySQL》一书中有明确论断:
整数通常是标识列的最好选择,因为它很快且可以使用AUTO_INCREAMENT,如果可能,应该避免使用字符串类型作为标识列,因为很消耗空间,且通常比数字类型慢。
如果是使用MyISAM,则就更不能用字符型,因为MyISAM默认会对字符型采用压缩引擎,从而导致查询变得非常慢。
通常主键 id 的数据类型有两种选择:字符串或者整数,主键通常要求是唯一的,如果使用字符串类型,我们可以选择 UUID 或者具有业务含义的字符串来作为主键。
对于 UUID 而言,它由 32 个字符+4 个'-'组成,长度为 36,虽然 UUID 能保证唯一性,但是它有两个致命的缺点:
不是递增的。MySQL 中索引的数据结构是 B+Tree,这种数据结构的特点是索引树上的节点的数据是有序的,而如果使用 UUID 作为主键,那么每次插入数据时,因为无法保证每次产生的 UUID 有序,所以就会出现新的 UUID 需要插入到索引树的中间去,这样可能会频繁地导致页分裂,使性能下降。
太占用内存。每个 UUID 由 36 个字符组成,在字符串进行比较时,需要从前往后比较,字符串越长,性能越差。另外字符串越长,占用的内存越大,由于页的大小是固定的,这样一个页上能存放的关键字数量就会越少,这样最终就会导致索引树的高度越大,在索引搜索的时候,发生的磁盘 IO 次数越多,性能越差。
对于整数的数字类型,MySQL 中主要有 int 和 bigint 类型。其中 int 占用 4 个字节,bigint 占用 8 个字节,这和 Java 中的 int 和 long 对应。如果使用无符号的 int 类型作为主键,那么主键的最大值为 2^32-1,即 4294967295,这个值不到 43 亿,似乎有点太小了。虽然一张表的数据,我们不可能让其达到 43 亿条(太大会影响性能),但是对于频繁进行插入、删除的表来说,43 亿这个值是可以达到的。而如果使用无符号的 bigint 类型的话,主键的最大值可以达到 2^64-1,这个数足够大了,如果以每秒插入 100 万条数据计算的,58 万年以后才能达到最大值。所以 bigint 作为主键的数据类型,完全不用担心超过最大值的问题。
而强制要求主键 id 是自增的,则是为了在数据插入的过程中,尽可能的避免索引树上页分裂的问题。
关于主键是聚簇索引,如果没有主键,InnoDB会选择一个唯一键来作为聚簇索引,如果没有唯一键,会生成一个隐式的主键。
隐式主键:
InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id,而且InnoDB维护了一个全局的dictsys.row_id,所有未定义主键的表都会共享该row_id,每次插入一条数据都把全局row_id当成主键id,然后全局row_id加1。
该全局row_id在代码实现上使用的是bigint unsigned类型,但实际上只给row_id保留了6字节,所以这种设计就会存在一个问题:如果全局row_id一直涨,直到2的48次幂-1时,这个时候再加1,row_id的低48位都会变为0,如果再插入新一行数据时,拿到的row_id就为0,这样的话就存在主键冲突的可能,所以为了避免这种隐患,每个表都需要一个主键。
详解-重点:
InnoDB引擎使用聚集索引,数据记录本身被存于主索引(一颗B+Tree)的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录按主键顺序存放,因此每当有一条新的记录插入时,MySQL 会根据其主键将其插入适当的节点和位置,如果页面达到装载因子(InnoDB默认为15/16),则开辟一个新的页(节点)
所以在使用innoDB表时要避免随机的(不连续且值的分布范围非常大)聚簇索引,特别是针对I/O密集型的应用。例如:从性能角度考虑,使用UUID的方案就会导致聚簇索引的插入变得完全随机。
理论总结:
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
主键id:
tinyint、smallint、mediumint,这三个不常用就不说了。无符号是设置了 unsigned 属性,表示不允许负值,这大致可以使正数的上限提高一倍。
以无符号int类型为例,42亿虽然看起来是个很大的数字,但是对于一些插入删除很频繁的业务来说,并非无法触达这个上限。特别是有的业务表设置的步长比较大,会导致id自增的速度更快。如果你的业务预期会产生很多数据,那么建议你在创建表时,直接使用bigint。
因为MySQL的主键策略:id自增值达到上限以后,再申请下一个 id 时,仍然是最大值。
如果bigint真的还不够使用的话,我们可以使用雪花算法生成的id做主键,由于其也是大致递增的,对性能也不会产生影响,只需要由bigint改成更大范围的decimal就行。
UUID:
一:使用场景
UUID是指在一台机器上生成的数字,它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。在UUID的算法中,可能会用到诸如网卡MAC地址,IP,主机名,进程ID等信息以保证其独立性
二:有的开发就是喜欢使用UUID怎么办?
所以MySQL8.0也是顺应时代潮流,担负时代的革命重任,MySQL8.0也对uuid的存储做了进一步的提升。整体上看MySQL8.0现在的重点方向也是对开发的友好度支持上。
那接下来直接上结论:
在MySQL8.0中还是推荐使用无符号的int, bigint做主键,如果要使用uuid可以建一个唯一索引
MySQL和Java两者默认生成的uuid是version 1格式:datetime|mac地址,因为高低位顺序乱了,造成顺序乱掉,可以使用MySQL的函数uuid_to_bin(@uuid,1) , bin_to_uuid(@uuid,1)进行调整转换,实现有序化
对于使用uuid_to_bin转化后的uuid存储,使用binary(16)或是varbinary(16)替代varchar(36),从而实现从36byte降到16byte。
这个技巧不是万能的,如果你的数据库CPU是瓶颈,使用转化存储,可能带来CPU上更重的开销,反之,如果你的IO是瓶颈,但CPU有较大的空闲,使用这个技巧就是一个不错的优化方案。如果不好把握,就用你可以用得到的最好硬件就可以了,一般情况下如果用上SSD后IO都没啥问题,但也可以使用这个技术去降低表的物理大小。
在MySQL 5.7中分别创建三张数据表:
test_varchar:以UUID作为主键。
test_long:以bigint作为主键。
test_int:以int作为主键。
三个表的字段,除了主键ID 分别采用varchar,bigint 和自动增长int不同外,其他三个字段都为 varchar 36位
另外,建表时使用InnoDB存储引擎,并且向数据库中插入100W条数据,用以测试。
表类型:InnoDB
数据量:100W条
主键采用uuid 32位
运行查询语句1:
SELECT COUNT(id) FROM test_varchar;
运行查询语句2:
SELECT * FROM test_varchar WHERE vname='71e88bab-2f0f-6811-89ff-4cc935c075d8'
运行查询语句3:
SELECT * FROM test_varchar WHERE id='00004599b05211e196aa002655b28d7b'
三条查询语句的耗时分别如下所示:
语句1消耗时间平均为:2.81秒;
语句2消耗时间平均为:3.11秒;
语句3消耗时间平均为:0秒;(多方测试,条件里只要有主键ID,查询速度毫秒级都显示000。测试的ID值,有前一百条的,也有后90多万条的。查询时间完全一样,毫秒级都为000)
主键采用bigint
主键采用bigint,使用uuid_short()产生数据,数据为有序列的纯数字(22461015967875697)。(其相当于自动增长,只是固定的基数值较大而已。)
运行查询语句1:
SELECT COUNT(id) FROM test_long;
运行查询语句2:
SELECT * FROM test_long WHERE vname='63b10f80-0e20-28cc-3078-d7331ba410b6'
运行查询语句3:
SELECT * FROM test_long WHERE id='22461015967875702'
三条查询语句的耗时分别如下所示:
语句1消耗时间平均为:1.31秒;
语句2消耗时间平均为:1.51秒;
语句3消耗时间平均为:0秒;(多方测试,条件里只要有主键ID,查询速度毫秒级都显示000。测试的ID值,有前一百条的,也有后90多万条的。查询时间完全一样,毫秒级都为000)
主键采用自增int
运行查询语句1:
SELECT COUNT(id) FROM test_int;
运行查询语句2:
SELECT * FROM test_int WHERE vname='908b57a5-cdef-32d1-0320-e14209b08894'
运行查询语句3:
SELECT * FROM test_int WHERE id=900002
其中,主键采用mysql自带的自动增长,数据为纯数字(1,2,3,4,5……)。
三条查询语句的耗时分别如下所示:
查询语句1消耗时间平均为:1.20秒;
查询语句2消耗时间平均为:1.41秒;
查询语句3消耗时间平均为:0秒;(多方测试,条件里只要有主键ID,查询速度毫秒级都显示000。测试的ID值,有前一百条的,也有后90多万条的。查询时间完全一样,毫秒级都为000)
UUID做主键,其他字段相同,插入100万条数据,用了2.5个小时
自增主键,其他字段相同,插入相同的100万条数据,用了26分钟
总结: 由此可见,MySQL InnoDB 主键采用自动增长性能较高,但是在技术工作中,能否直接使用自增int类型的数字作为MySQL的主键,大家需要根据具体需求确定。
如果你设计的系统,数据量还没有超过100W,你用啥主键类型都无所谓。我测试电脑是台式机,如果是专业的服务器,估计100W条,mysql MyISAM 的这些测试,根本都测不出来时间差吧。
正常数据库设计中大家经常使用的主键ID类型是? 评论区选择
1.INT
2.BIGINT
3.有序字符串
4.UUID
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