Mysql中主键UUID和自增主键有什么区别?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
1。避免重复,便于规模,这就是我们做云服务的时候选择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 .
uuid有什么问题
1。uuid有16个字节,比int(4字节)和长整型数字(8字节)占用更多存储空间
2。由于大小和无序性,可能引起性能问题
Mysql的uuid原理
Mysql的innodb存储引擎处理存储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。为什么要使用uuid做主键
(1)。其实在innodb存储引擎下,自增长做的id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,我一定会有冲突,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。
2。UUID优缺点
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
3。最优方案
(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。
4.如果非要使用uuid做主键，下面是小建议：
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
1、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：
