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前言

• 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，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：

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：

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。

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("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);
    }
}
 
   
   
 

  
    
    
  

 
   
   
 

1.3 程序写入结果

user_key_auto 写入结果：

user_uuid 表写入结果：

1.4 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：

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

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)：

1）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

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，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗

2.2 使用 uuid 的索引内部结构

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：

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，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

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，一次插入最少需要修改三个页以上

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？并不是，自增id也会存在以下几点问题：

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，很容易分析出你的经营情况

2）对于高并发的负载，innodb在按主键进行插入的时候会造成明显的锁争用，主键的上界会成为争抢的热点，因为所有的插入都发生在这里，并发插入会导致间隙锁竞争

3）Auto_Increment锁机制会造成自增锁的抢夺, 有一定的性能损失

附：Auto_increment的锁争抢问题，如果要改善需要调优innodb_autoinc_lock_mode的配置

三、总结

附：本篇博客demo地址：

https://gitee.com/Yrion/mysqlIdDemo

cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html