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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&＃xff0c;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&＃xff1f;
本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。
本篇博客的目录
mysql程序实例
使用uuid和自增id的索引结构对比
总结
一、mysql和程序实例
1.1.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&＃xff0c;然后测试一下表的插入速度和查询速度&＃xff1a;
注&＃xff1a;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&＃xff1a;
用户uuid表
随机主键表&＃xff1a;
1.2.光有理论不行,直接上程序,使用spring的jdbcTemplate来实现增查测试&＃xff1a;
技术框架&＃xff1a;springboot&＃43;jdbcTemplate&＃43;junit&＃43;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&＃xff0c;来分析一下insert插入的时间来进行综合其效率&＃xff0c;为了做到最真实的效果,所有的数据采用随机生成&＃xff0c;比如名字、邮箱、地址都是随机生成。
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;
&＃64;SpringBootTest
class MysqlDemoApplicationTests {
&＃64;Autowired
private JdbcTemplateService jdbcTemplateService;
&＃64;Autowired
private AutoKeyTableService autoKeyTableService;
&＃64;Autowired
private UUIDKeyTableService uuidKeyTableService;
&＃64;Autowired
private RandomKeyTableService randomKeyTableService;
&＃64;Test
void testDBTime() {
StopWatch stopwatch &＃61; new StopWatch("执行sql时间消耗");
/**
* auto_increment key任务
*/
final String insertSql &＃61; "INSERT INTO user_key_auto(user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?)";
List insertData &＃61; autoKeyTableService.getInsertData();
stopwatch.start("自动生成key表任务开始");
long start1 &＃61; System.currentTimeMillis();
if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) {
boolean insertResult &＃61; jdbcTemplateService.insert(insertSql, insertData, false);
System.out.println(insertResult);
}
long end1 &＃61; System.currentTimeMillis();
System.out.println("auto key消耗的时间:" &＃43; (end1 - start1));
stopwatch.stop();
/**
* uudID的key
*/
final String insertSql2 &＃61; "INSERT INTO user_uuid(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)";
List insertData2 &＃61; uuidKeyTableService.getInsertData();
stopwatch.start("UUID的key表任务开始");
long begin &＃61; System.currentTimeMillis();
if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) {
boolean insertResult &＃61; jdbcTemplateService.insert(insertSql2, insertData2, true);
System.out.println(insertResult);
}
long over &＃61; System.currentTimeMillis();
System.out.println("UUID key消耗的时间:" &＃43; (over - begin));
stopwatch.stop();
/**
* 随机的long值key
*/
final String insertSql3 &＃61; "INSERT INTO user_random_key(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)";
List insertData3 &＃61; randomKeyTableService.getInsertData();
stopwatch.start("随机的long值key表任务开始");
Long start &＃61; System.currentTimeMillis();
if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) {
boolean insertResult &＃61; jdbcTemplateService.insert(insertSql3, insertData3, true);
System.out.println(insertResult);
}
Long end &＃61; System.currentTimeMillis();
System.out.println("随机key任务消耗时间:" &＃43; (end - start));
stopwatch.stop();
String result &＃61; stopwatch.prettyPrint();
System.out.println(result);
}
1.3.程序写入结果
user_key_auto写入结果&＃xff1a;
user_random_key写入结果&＃xff1a;
user_uuid表写入结果&＃xff1a;
1.4.效率测试结果
在已有数据量为130W的时候&＃xff1a;我们再来测试一下插入10w数据&＃xff0c;看看会有什么结果&＃xff1a;
可以看出在数据量100W左右的时候,uuid的插入效率垫底&＃xff0c;并且在后序增加了130W的数据&＃xff0c;uudi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&＃xff1a;auto_key>random_key>uuid,uuid的效率最低&＃xff0c;在数据量较大的情况下&＃xff0c;效率直线下滑。那么为什么会出现这样的现象呢&＃xff1f;带着疑问,我们来探讨一下这个问题&＃xff1a;
二、使用uuid和自增id的索引结构对比
2.1.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)&＃xff1a;
①下一条记录就会写入新的页中&＃xff0c;一旦数据按照这种顺序的方式加载&＃xff0c;主键页就会近乎于顺序的记录填满&＃xff0c;提升了页面的最大填充率&＃xff0c;不会有页的浪费
②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&＃xff0c;不会为计算新行的位置而做出额外的消耗
③减少了页分裂和碎片的产生
2.2.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&＃xff0c;数据的毫无顺序会导致数据分布散乱&＃xff0c;将会导致以下的问题&＃xff1a;
①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&＃xff0c;或者还没有被加载到缓存中&＃xff0c;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&＃xff0c;这将导致大量的随机IO
②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&＃xff0c;一次插入最少需要修改三个页以上
③由于频繁的页分裂&＃xff0c;页会变得稀疏并被不规则的填充&＃xff0c;最终会导致数据会有碎片
在把随机值&＃xff08;uuid和雪花id&＃xff09;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&＃xff0c;这将又需要一定的时间消耗。
结论&＃xff1a;使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入&＃xff0c;并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行
2.3.使用自增id的缺点
那么使用自增的id就完全没有坏处了吗&＃xff1f;并不是&＃xff0c;自增id也会存在以下几点问题&＃xff1a;
①别人一旦爬取你的数据库,就可以根据数据库的自增id获取到你的业务增长信息&＃xff0c;很容易分析出你的经营情况
②对于高并发的负载&＃xff0c;innodb在按主键进行插入的时候会造成明显的锁争用&＃xff0c;主键的上界会成为争抢的热点&＃xff0c;因为所有的插入都发生在这里&＃xff0c;并发插入会导致间隙锁竞争
③Auto_Increment锁机制会造成自增锁的抢夺,有一定的性能损失
附&＃xff1a;Auto_increment的锁争抢问题&＃xff0c;如果要改善需要调优innodb_autoinc_lock_mode的配置
三、总结
本篇博客首先从开篇的提出问题,建表到使用jdbcTemplate去测试不同id的生成策略在大数据量的数据插入表现&＃xff0c;然后分析了id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点&＃xff0c;深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗&＃xff0c;详细的解释了这个问题。
在实际的开发中还是根据mysql的官方推荐最好使用自增id&＃xff0c;mysql博大精深&＃xff0c;内部还有很多值得优化的点需要我们学习。
作者&＃xff1a;Yrion
来源&＃xff1a;cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html
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