时间:2021-09-09 09:52:13 | 栏目:Mysql | 点击:次
之前有段时间用postgresql 数据库,在上云之后,从自增主键变为uuid,感觉uuid全球唯一,很方便。
最近用mysql,发现mysql主键都是选择自增主键,仔细比较一下,为什么mysql选择自增主键,有什么不同。
在mysql5.0之前,如果是多个master复制的环境,无法用自增主键,因为可能重复。在5.0以及之后的版本通过配置自增偏移量解决了整个问题。
1. 避免重复,便于scale,这就是我们做cloud service的时候选择uuid的主要原因
2. 入库之前可以知道id
3.相对安全,不能简单的从uuid获取信息,但是如果自增,则容易暴露信息,如果一个客户id是123456,很容易猜到有客户id是123456.
1.uuid有16个字节,比int(4 byte)和bigint(8 byte)占用更多存储空间
2.由于size和无序性,可能引起性能问题
mysql的innodb存储引擎处理storage的方式是靠聚集索引。
聚集索引是指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能有一个聚集索引,因为一个表的物理顺序只有一种情况
(1).其实在innodb存储引擎下,自增长的id做主键性能已经达到了最佳。不论是存储和读取速度都是最快的,而且占的存储空间也是最小。
(2).但是在我们实际到项目中会碰到问题,历史数据表的主键id会与数据表的id重复,两张自增id做主键的表合并时,id一定会有冲突,但如果各自的id还关联了其他表,这就很不好操作。
(3).如果使用UUID,生成的ID不仅是表独立的,而且是库独立的。对以后的数据操作很有好处,可以说一劳永逸。
缺点: 1. 影响插入速度, 并且造成硬盘使用率低
2. uuid之间比较大小相对数字慢不少, 影响查询速度。
3. uuid占空间大, 如果你建的索引越多, 影响越严重
优点:出现数据拆分、合并存储的时候,能达到全局的唯一性
(1).InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表。
(2).B+树:B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树,在B+树中,所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶节点中,各叶节点指针进行连接。
(3).InnoDB主索引:叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。InnoDB 的索引能提供一种非常快速的主键查找性能。不过,它的辅助索引也会包含主键列,所以,如果主键定义的比较大,其他索引也将很大。如果想在表上定义 、很多索引,则争取尽量把主键定义得小一些。InnoDB 不会压缩索引
(4).聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。
综合上述可得:
(1).如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话,这时候存取效率是最高的。为了存储和查询性能应该使用自增长id做主键。
(2).对于InnoDB的主索引,数据会按照主键进行排序,由于UUID的无序性,InnoDB会产生巨大的IO压力,此时不适合使用UUID做物理主键,可以把它作为逻辑主键,物理主键依然使用自增ID。为了全局的唯一性,应该用uuid做索引关联其他表或做外键。
如果是主从即M-S模式,最好是不使用mysql自带函数uuid来生成唯一主键,因为主表生成的uuid要再关联从表时,需要再去数据库查出这个uuid,需要多进行一次数据库交互,而且在这个时间差里面主表很有可能还有数据生成,这样就很容易导致关联的uuid出错。如果真要使用uuid,可以在Java中生成后,直接存储到DB里,这时主从的uuid就是一样的了!
补充:mysql的uuid()主键重复
mysql使用了navicat客户端,某次执行了如下sql
select replace(uuid(), '-', '') as id, u.user_id from t_user u;
结果发现,生成的uuid重复了,
经过排查,发现是navicat的问题,需要将该sql语句做如下调整:
select replace(convert(uuid() using utf8mb4), '-', ''), u.user_id from t_user u;
结果如下:
将uuid再进行一次md5:
select md5(uuid()) as id, u.user_id from t_user u;