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前言
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,單機遞增),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?
本篇文章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?/strong>
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:
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。
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(?,?,?,?,?,?,?)";
List<UserKeyAuto> insertData = 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(?,?,?,?,?,?,?,?)";
List<UserKeyUUID> insertData2 = 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(?,?,?,?,?,?,?,?)";
List<UserKeyRandom> insertData3 = 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);
}
1.3.程序?qū)懭虢Y果
user_key_auto
寫入結果:
user_random_key
寫入結果:
user_uuid
表寫入結果:
1.4.效率測試結果
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的索引結構對比
2.1.使用自增id的內(nèi)部結構
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):
- 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
- 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
- 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:
- 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 - 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 - 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
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:
- 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
- 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 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
三、總結
本篇文章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。
以上就是W3Cschool編程獅
關于MySQL的主鍵為啥不能用uuid的相關介紹了,希望對大家有所幫助。