1.1.要說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題,我們首先來(lái)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(zhǎng)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，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(lái)的前后不連續(xù)不重復(fù)無(wú)規(guī)律的id:一串18位長(zhǎng)度的long值

id自動(dòng)生成表：

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(lái)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(kù),然后在相同的環(huán)境下寫入同等數(shù)量的數(shù)據(jù)，來(lái)分析一下insert插入的時(shí)間來(lái)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，比如名字、郵箱、地址都是隨機(jī)生成。

packagecom.wyq.mysqldemo;
importcn.hutool.core.collection.CollectionUtil;
importcom.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyAuto;
importcom.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyRandom;
importcom.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyUUID;
importcom.wyq.mysqldemo.diffkeytest.AutoKeyTableService;
importcom.wyq.mysqldemo.diffkeytest.RandomKeyTableService;
importcom.wyq.mysqldemo.diffkeytest.UUIDKeyTableService;
importcom.wyq.mysqldemo.util.JdbcTemplateService;
importorg.junit.jupiter.api.Test;
importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
importorg.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
importorg.springframework.util.StopWatch;
importjava.util.List;
@SpringBootTest
classMysqlDemoApplicationTests{

@Autowired
privateJdbcTemplateServicejdbcTemplateService;

@Autowired
privateAutoKeyTableServiceautoKeyTableService;

@Autowired
privateUUIDKeyTableServiceuuidKeyTableService;

@Autowired
privateRandomKeyTableServicerandomKeyTableService;


@Test
voidtestDBTime(){

StopWatchstopwatch=newStopWatch("執(zhí)行sql時(shí)間消耗");


/**
*auto_incrementkey任務(wù)
*/
finalStringinsertSql="INSERTINTOuser_key_auto(user_id,user_name,sex,address,city,email,state)VALUES(?,?,?,?,?,?,?)";

ListinsertData=autoKeyTableService.getInsertData();
stopwatch.start("自動(dòng)生成key表任務(wù)開始");
longstart1=System.currentTimeMillis();
if(CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)){
booleaninsertResult=jdbcTemplateService.insert(insertSql,insertData,false);
System.out.println(insertResult);
}
longend1=System.currentTimeMillis();
System.out.println("autokey消耗的時(shí)間:"+(end1-start1));

stopwatch.stop();


/**
*uudID的key
*/
finalStringinsertSql2="INSERTINTOuser_uuid(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state)VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)";

ListinsertData2=uuidKeyTableService.getInsertData();
stopwatch.start("UUID的key表任務(wù)開始");
longbegin=System.currentTimeMillis();
if(CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)){
booleaninsertResult=jdbcTemplateService.insert(insertSql2,insertData2,true);
System.out.println(insertResult);
}
longover=System.currentTimeMillis();
System.out.println("UUIDkey消耗的時(shí)間:"+(over-begin));

stopwatch.stop();


/**
*隨機(jī)的long值key
*/
finalStringinsertSql3="INSERTINTOuser_random_key(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state)VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)";
ListinsertData3=randomKeyTableService.getInsertData();
stopwatch.start("隨機(jī)的long值key表任務(wù)開始");
Longstart=System.currentTimeMillis();
if(CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)){
booleaninsertResult=jdbcTemplateService.insert(insertSql3,insertData3,true);
System.out.println(insertResult);
}
Longend=System.currentTimeMillis();
System.out.println("隨機(jī)key任務(wù)消耗時(shí)間:"+(end-start));
stopwatch.stop();


Stringresult=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?lái)測(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，并且在后序增加了130W的數(shù)據(jù)，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，在數(shù)據(jù)量較大的情況下，效率直線下滑。那么為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象呢？帶著疑問(wèn),我們來(lái)探討一下這個(gè)問(wèn)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。當(dāng)達(dá)到頁(yè)面的最大填充因子時(shí)候(innodb默認(rèn)的最大填充因子是頁(yè)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(yè)中，一旦數(shù)據(jù)按照這種順序的方式加載，主鍵頁(yè)就會(huì)近乎于順序的記錄填滿，提升了頁(yè)面的最大填充率，不會(huì)有頁(yè)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，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(yè)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(lái)說(shuō)是毫無(wú)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(wú)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(lái)分配新的空間。

這個(gè)過(guò)程需要做很多額外的操作，數(shù)據(jù)的毫無(wú)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(wèn)題：

①寫入的目標(biāo)頁(yè)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(biāo)頁(yè)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不得不頻繁的做頁(yè)分裂操作,以便為新的行分配空間,頁(yè)分裂導(dǎo)致移動(dòng)大量的數(shù)據(jù)，一次插入最少需要修改三個(gè)頁(yè)以上

③由于頻繁的頁(yè)分裂，頁(yè)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(lái)重建表并優(yōu)化頁(yè)的填充，這將又需要一定的時(shí)間消耗。

結(jié)論：使用innodb應(yīng)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(lái)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？并不是，自增id也會(huì)存在以下幾點(diǎn)問(wèn)題：

①別人一旦爬取你的數(shù)據(jù)庫(kù),就可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的自增id獲取到你的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)信息，很容易分析出你的經(jīng)營(yíng)情況

②對(duì)于高并發(fā)的負(fù)載，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，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，并發(fā)插入會(huì)導(dǎo)致間隙鎖競(jìng)爭(zhēng)

③Auto_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(wèn)題，如果要改善需要調(diào)優(yōu)innodb_autoinc_lock_mode的配置

三、總結(jié)

本文首先從開篇的提出問(wèn)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)，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)，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(wèn)題。

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，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)。

審核編輯：劉清