前言：在mysql中設(shè)計(jì)表的時(shí)候,mysql官方推薦不要使用uuid或者不連續(xù)不重復(fù)的雪花id(long形且唯一),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究竟有什么壞處蝠咆？本篇博客我們就來分析一下這個(gè)問題,探討一下內(nèi)部的原因。
一：mysql和程序?qū)嵗?/h1>
1.1：要說明這個(gè)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(dòng)增長的主鍵,uuid作為主鍵,隨機(jī)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(gè)表的主鍵使用不同的策略生成,而其他的字段完全一樣北滥，然后測(cè)試一下表的插入速度和查詢速度：
注：這里的隨機(jī)key其實(shí)是指用雪花算法算出來的前后不連續(xù)不重復(fù) 無規(guī)律的id:一串18位長度的long值
id自動(dòng)生成表格：
用戶uuid表
隨機(jī)主鍵表：
1.2：光有理論不行,直接上程序,使用spring的jdbcTemplate來實(shí)現(xiàn)增查測(cè)試：
技術(shù)框架：springboot+jdbcTemplate+junit+hutool,程序的原理就是連接自己的測(cè)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)刚操，來分析一下insert插入的時(shí)間來進(jìn)行綜合其效率，為了做到最真實(shí)的效果,所有的數(shù)據(jù)采用隨機(jī)生成再芋，比如名字菊霜、郵箱、地址都是隨機(jī)生成济赎，程序已上傳自gitee,地址在文底鉴逞。
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(shí)間消耗");
/**
* auto_increment key任務(wù)
*/
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(dòng)生成key表任務(wù)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(shí)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(wù)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(shí)間:" + (over - begin));
stopwatch.stop();
/**
* 隨機(jī)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(jī)的long值key表任務(wù)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(jī)key任務(wù)消耗時(shí)間:" + (end - start));
stopwatch.stop();
String result = stopwatch.prettyPrint();
System.out.println(result);
}
1.3：程序?qū)懭虢Y(jié)果
user_key_auto寫入結(jié)果：
user_random_key寫入結(jié)果：
user_uuid表寫入結(jié)果：
1.4：效率測(cè)試結(jié)果
在已有數(shù)據(jù)量為130W的時(shí)候：我們?cè)賮頊y(cè)試一下插入10w數(shù)據(jù)，看看會(huì)有什么結(jié)果：
可以看出在數(shù)據(jù)量100W左右的時(shí)候,uuid的插入效率墊底联喘，并且在后序增加了130W的數(shù)據(jù)华蜒，uudi的時(shí)間又直線下降。時(shí)間占用量總體可以打出的效率排名為：auto_key>random_key>uuid,uuid的效率最低豁遭，在數(shù)據(jù)量較大的情況下叭喜，效率直線下滑。那么為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象呢蓖谢？帶著疑問,我們來探討一下這個(gè)問題：
二:使用uuid和自增id的索引結(jié)構(gòu)對(duì)比
2.1：使用自增id的內(nèi)部結(jié)構(gòu)
自增的主鍵的值是順序的,所以Innodb把每一條記錄都存儲(chǔ)在一條記錄的后面捂蕴。當(dāng)達(dá)到頁面的最大填充因子時(shí)候(innodb默認(rèn)的最大填充因子是頁大小的15/16,會(huì)留出1/16的空間留作以后的 修改)：
①下一條記錄就會(huì)寫入新的頁中，一旦數(shù)據(jù)按照這種順序的方式加載闪幽，主鍵頁就會(huì)近乎于順序地記錄填滿啥辨，提升了頁面的最大填充率，不會(huì)有頁的浪費(fèi)
②新插入的行一定會(huì)在原有的最大數(shù)據(jù)行下一行,mysql定位和尋址很快盯腌，不會(huì)為計(jì)算新行的位置而做出額外的消耗
③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(jié)構(gòu)
因?yàn)閡uid相對(duì)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溉知。這個(gè)過程需要做很多額外的操作，數(shù)據(jù)的毫無順序會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布散亂，將會(huì)導(dǎo)致以下的問題：
①：寫入的目標(biāo)頁很可能已經(jīng)刷新到磁盤上并且從緩存上移除级乍，或者還沒有被加載到緩存中舌劳，innodb在插入之前不得不先找到并從磁盤讀取目標(biāo)頁到內(nèi)存中，這將導(dǎo)致大量的隨機(jī)IO
②：因?yàn)閷懭胧莵y序的,innodb不得不頻繁地做頁分裂操作,以便為新的行分配空間,頁分裂導(dǎo)致移動(dòng)大量的數(shù)據(jù)玫荣，一次插入最少需要修改三個(gè)頁以上
③：由于頻繁的頁分裂甚淡，頁會(huì)變得稀疏并被不規(guī)則的填充，最終會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)會(huì)有碎片
在把隨機(jī)值（uuid和雪花id）載入到聚簇索引(innodb默認(rèn)的索引類型)以后,有時(shí)候會(huì)需要做一次OPTIMEIZE TABLE來重建表并優(yōu)化頁的填充捅厂，這將又需要一定的時(shí)間消耗贯卦。
結(jié)論：使用innodb應(yīng)該盡可能地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(diǎn)
那么使用自增的id就完全沒有壞處了嗎焙贷？并不是撵割，自增id也會(huì)存在以下幾點(diǎn)問題：
①：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(wù)增長信息，很容易分析出你的經(jīng)營情況
②：對(duì)于高并發(fā)的負(fù)載辙芍，innodb在按主鍵進(jìn)行插入的時(shí)候會(huì)造成明顯的鎖爭(zhēng)用睁枕，主鍵的上界會(huì)成為爭(zhēng)搶的熱點(diǎn)，因?yàn)樗械牟迦攵及l(fā)生在這里沸手，并發(fā)插入會(huì)導(dǎo)致間隙鎖競(jìng)爭(zhēng)
③：Auto_Increment鎖機(jī)制會(huì)造成自增鎖的搶奪,有一定的性能損失
附：Auto_increment的鎖爭(zhēng)搶問題，如果要改善需要調(diào)優(yōu)innodb_autoinc_lock_mode的配置
三：總結(jié)
本篇博客首先從開篇的提出問題,建表到使用jdbcTemplate去測(cè)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)注簿，然后分析了id的機(jī)制不同在mysql的索引結(jié)構(gòu)以及優(yōu)缺點(diǎn)契吉，深入的解釋了為何uuid和隨機(jī)不重復(fù)id在數(shù)據(jù)插入中的性能損耗，詳細(xì)的解釋了這個(gè)問題诡渴。在實(shí)際的開發(fā)中還是根據(jù)mysql的官方推薦最好使用自增id捐晶，mysql博大精深，內(nèi)部還有很多值得優(yōu)化的點(diǎn)需要我們學(xué)習(xí)妄辩。
