华为面试官：为什么MySQL不推荐使用uuid作为主键？

终码一生

发布于 2022-04-14 12:14:31

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1、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？

MySQL和程序实例

★ 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

ID自动生成表：

用户UUID表：

随机主键表：

★ 只有理论不行，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。

@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);
    }

★ 程序写入结果

user_key_auto写入结果：

user_random_key写入结果：

user_uuid表写入结果：

★ 效率测试结果

在已有数据量为130W的时候：我们再来测试一下插入10w数据，看看会有什么结果：

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，uuid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：

索引结构对比

★ 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)：

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
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
减少了页分裂和碎片的产生

★ 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：

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
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
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。