MySQL 使用自增ID主键和UUID 作为主键的优劣比较详细过程(从百万到千万表记录测试)

测试缘由

一个开发同事做了一个框架,里面主键是uuid,我跟他建议说mysql不要用uuid用自增主键,自增主键效率高,他说不一定高,我说innodb的索引特性导致了自增id做主键是效率最好的,为了拿实际的案例来说服他,所以准备做一个详细的测试。

作为互联网公司,一定有用户表,而且用户表UC_USER基本会有百万记录,所以在这个表基础上准测试数据来进行测试。

         测试过程是目前我想到的多方位的常用的几种类型的sql进行测试,当然可能不太完善,欢迎大家留言提出更加完善的测试方案或者测试sql语句。

1、准备表以及数据
UC_USER,自增ID为主键,表结构类似如下:

CREATE TABLE `UC_USER` (
  `ID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `USER_NAME` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
  `USER_PWD` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
  `BIRTHDAY` datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',
  `NAME` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
  `USER_ICON` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '头像图片',
  `SEX` char(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别, 1:男,2:女,3:保密',
  `NICKNAME` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
  `STAT` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '用户状态,01:正常,02:冻结',
  `USER_MALL` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '当前所属MALL',
  `LAST_LOGIN_DATE` datetime DEFAULT NULL COMMENT '最后登录时间',
  `LAST_LOGIN_IP` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '最后登录IP',
  `SRC_OPEN_USER_ID` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '来源的联合登录',
  `EMAIL` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
  `MOBILE` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '手机',
  `IS_DEL` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
  `IS_EMAIL_CONFIRMED` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定邮箱',
  `IS_PHONE_CONFIRMED` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定手机',
  `CREATER` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
  `CREATE_DATE` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '注册时间',
  `UPDATE_DATE` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改日期',
  `PWD_INTENSITY` char(1) DEFAULT NULL COMMENT '密码强度',
  `MOBILE_TGC` char(64) DEFAULT NULL COMMENT '手机登录标识',
  `MAC` char(64) DEFAULT NULL COMMENT 'mac地址',
  `SOURCE` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '1:WEB,2:IOS,3:ANDROID,4:WIFI,5:管理系统, 0:未知',
  `ACTIVATE` char(1) DEFAULT '1' COMMENT '激活,1:激活,0:未激活',
  `ACTIVATE_TYPE` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '激活类型,0:自动,1:手动',
  PRIMARY KEY (`ID`),
  UNIQUE KEY `USER_NAME` (`USER_NAME`),
  KEY `MOBILE` (`MOBILE`),
  KEY `IDX_MOBILE_TGC` (`MOBILE_TGC`,`ID`),
  KEY `IDX_EMAIL` (`EMAIL`,`ID`),
  KEY `IDX_CREATE_DATE` (`CREATE_DATE`,`ID`),
  KEY `IDX_UPDATE_DATE` (`UPDATE_DATE`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7122681 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表'

UC_USER_PK_VARCHAR表,字符串ID为主键,采用uuid

CREATE TABLE `UC_USER_PK_VARCHAR_1` (
  `ID` varchar(36) CHARACTER SET utf8mb4 NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '主键',
  `USER_NAME` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
  `USER_PWD` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
  `BIRTHDAY` datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',
  `NAME` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
  `USER_ICON` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '头像图片',
  `SEX` char(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别, 1:男,2:女,3:保密',
  `NICKNAME` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
  `STAT` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '用户状态,01:正常,02:冻结',
  `USER_MALL` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '当前所属MALL',
  `LAST_LOGIN_DATE` datetime DEFAULT NULL COMMENT '最后登录时间',
  `LAST_LOGIN_IP` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '最后登录IP',
  `SRC_OPEN_USER_ID` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '来源的联合登录',
  `EMAIL` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
  `MOBILE` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '手机',
  `IS_DEL` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
  `IS_EMAIL_CONFIRMED` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定邮箱',
  `IS_PHONE_CONFIRMED` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定手机',
  `CREATER` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
  `CREATE_DATE` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '注册时间',
  `UPDATE_DATE` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改日期',
  `PWD_INTENSITY` char(1) DEFAULT NULL COMMENT '密码强度',
  `MOBILE_TGC` char(64) DEFAULT NULL COMMENT '手机登录标识',
  `MAC` char(64) DEFAULT NULL COMMENT 'mac地址',
  `SOURCE` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '1:WEB,2:IOS,3:ANDROID,4:WIFI,5:管理系统, 0:未知',
  `ACTIVATE` char(1) DEFAULT '1' COMMENT '激活,1:激活,0:未激活',
  `ACTIVATE_TYPE` char(1) DEFAULT '0' COMMENT '激活类型,0:自动,1:手动',
  PRIMARY KEY (`ID`),
  UNIQUE KEY `USER_NAME` (`USER_NAME`),
  KEY `MOBILE` (`MOBILE`),
  KEY `IDX_MOBILE_TGC` (`MOBILE_TGC`,`ID`),
  KEY `IDX_EMAIL` (`EMAIL`,`ID`),
  KEY `IDX_CREATE_DATE` (`CREATE_DATE`,`ID`),
  KEY `IDX_UPDATE_DATE` (`UPDATE_DATE`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';

2、500W数据测试
2.1 录入500W数据,自增ID节省一半磁盘空间
确定两个表数据量

# 自增id为主键的表

mysql> select count(1) from UC_USER;

+----------+

| count(1) |

+----------+

|  5720112 |

+----------+

1 row in set (0.00 sec)

mysql>

# uuid为主键的表

mysql> select count(1) from UC_USER_PK_VARCHAR_1;

+----------+

| count(1) |

+----------+

|  5720112 |

+----------+

1 row in set (1.91 sec)

占据的空间容量来看,自增ID比UUID小一半左右。

主键类型

数据文件大小

占据容量

自增ID

-rw-rw---- 1 mysql mysql 2.5G Aug 11 18:29 UC_USER.ibd

2.5 G

UUID

-rw-rw---- 1 mysql mysql 5.4G Aug 15 15:11 UC_USER_PK_VARCHAR_1.ibd

5.4 G

2.2 单个数据走索引查询,自增id和uuid相差不大
主键类型

SQL语句

执行时间 (秒)

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`MOBILE` ='14782121512';

0.118

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`MOBILE` ='14782121512';

0.117

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`MOBILE` IN( '14782121512','13761460105');

0.049

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`MOBILE` IN('14782121512','13761460105');

0.040

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`CREATE_DATE`='2013-11-24 10:26:36' ;

0.139

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`CREATE_DATE`='2013-11-24 10:26:43' ;

0.126

2.3 范围like查询,自增ID性能优于UUID
主键类型

SQL语句

执行时间 (秒)

(1)模糊范围查询1000条数据,自增ID性能要好于UUID

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMIT 1000;

1.784

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMIT 1000;

3.196

(2)日期范围查询20条数据,自增ID稍微弱于UUID

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.`UPDATE_DATE` DESC LIMIT 20;

0.601

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.`UPDATE_DATE` DESC LIMIT 20;

0.543

(3)范围查询200条数据,自增ID性能要好于UUID

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.`UPDATE_DATE` DESC LIMIT 200;

2.314

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.`UPDATE_DATE` DESC LIMIT 200;

3.229

范围查询总数量,自增ID要好于UUID

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-07-01 10:26:36'  ;

0.514

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-07-01 10:26:36'  ;

1.092

PS:在有缓存的情况下,两者执行效率没有相差很小。

2.4 写入测试,自增ID是UUID的4倍
主键类型

SQL语句

执行时间 (秒)

自增ID

UPDATE test.`UC_USER` t SET t.`MOBILE_TGC`='T2' WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-05-03 10:26:36' AND t.`CREATE_DATE` <'2016-05-04 00:00:00'  ;

1.419  

UUID

UPDATE test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t SET t.`MOBILE_TGC`='T2' WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-05-03 10:26:36' AND t.`CREATE_DATE` <'2016-05-04 00:00:00'  ;

5.639

自增ID

INSERT INTO test.`UC_USER`(   ID,   `USER_NAME`,   `USER_PWD`,   `BIRTHDAY`,   `NAME`,   `USER_ICON`,   `SEX`,   `NICKNAME`,   `STAT`,   `USER_MALL`,   `LAST_LOGIN_DATE`,   `LAST_LOGIN_IP`,   `SRC_OPEN_USER_ID`,   `EMAIL`,   `MOBILE`,   `IS_DEL`,   `IS_EMAIL_CONFIRMED`,   `IS_PHONE_CONFIRMED`,   `CREATER`,   `CREATE_DATE`,   `UPDATE_DATE`,   `PWD_INTENSITY`,   `MOBILE_TGC`,   `MAC`,   `SOURCE`,   `ACTIVATE`,   `ACTIVATE_TYPE` ) SELECT       NULL,    CONCAT('110',`USER_NAME`,8),   `USER_PWD`,   `BIRTHDAY`,   `NAME`,   `USER_ICON`,   `SEX`,   `NICKNAME`,   `STAT`,   `USER_MALL`,   `LAST_LOGIN_DATE`,   `LAST_LOGIN_IP`,   `SRC_OPEN_USER_ID`,   `EMAIL`, CONCAT('110',TRIM(`MOBILE`)),   `IS_DEL`,   `IS_EMAIL_CONFIRMED`,   `IS_PHONE_CONFIRMED`,   `CREATER`,   `CREATE_DATE`,   `UPDATE_DATE`,   `PWD_INTENSITY`,   `MOBILE_TGC`,   `MAC`,   `SOURCE`,   `ACTIVATE`,   `ACTIVATE_TYPE` FROM `test`.`UC_USER_1` LIMIT 100;

0.105

UUID

INSERT INTO test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1`(    ID,   `USER_NAME`,   `USER_PWD`,   `BIRTHDAY`,   `NAME`,   `USER_ICON`,   `SEX`,   `NICKNAME`,   `STAT`,   `USER_MALL`,   `LAST_LOGIN_DATE`,   `LAST_LOGIN_IP`,   `SRC_OPEN_USER_ID`,   `EMAIL`,   `MOBILE`,   `IS_DEL`,   `IS_EMAIL_CONFIRMED`,   `IS_PHONE_CONFIRMED`,   `CREATER`,   `CREATE_DATE`,   `UPDATE_DATE`,   `PWD_INTENSITY`,   `MOBILE_TGC`,   `MAC`,   `SOURCE`,   `ACTIVATE`,   `ACTIVATE_TYPE` ) SELECT         UUID(),   CONCAT('110',`USER_NAME`,8),   `USER_PWD`,   `BIRTHDAY`,   `NAME`,   `USER_ICON`,   `SEX`,   `NICKNAME`,   `STAT`,   `USER_MALL`,   `LAST_LOGIN_DATE`,   `LAST_LOGIN_IP`,   `SRC_OPEN_USER_ID`,   `EMAIL`, CONCAT('110',TRIM(`MOBILE`)),   `IS_DEL`,   `IS_EMAIL_CONFIRMED`,   `IS_PHONE_CONFIRMED`,   `CREATER`,   `CREATE_DATE`,   `UPDATE_DATE`,   `PWD_INTENSITY`,   `MOBILE_TGC`,   `MAC`,   `SOURCE`,   `ACTIVATE`,   `ACTIVATE_TYPE` FROM `test`.`UC_USER_1` LIMIT 100;

0.424

2.5、备份和恢复,自增ID性能优于UUID
主键类型

SQL语句

执行时间 (秒)

Mysqldump备份

自增ID

time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_500> UC_USER_500.sql

28.59秒

UUID

time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_PK_VARCHAR_500> UC_USER_PK_VARCHAR_500.sql

31.08秒

MySQL恢复

自增ID

time mysql  -utim -ptimgood -h192.168.121.63  test < UC_USER_500.sql

7m36.601s

UUID

time mysql  -utim -ptimgood -h192.168.121.63  test < UC_USER_PK_VARCHAR_500.sql

9m42.472s

3、500W总结
在500W记录表的测试下:

(1)      普通单条或者20条左右的记录检索,uuid为主键的相差不大几乎效率相同;

(2)      但是范围查询特别是上百成千条的记录查询,自增id的效率要大于uuid;

(3)      在范围查询做统计汇总的时候,自增id的效率要大于uuid;

(4)      在存储上面,自增id所占的存储空间是uuid的1/2;

(5)      在备份恢复上,自增ID主键稍微优于UUID。

4、1000W数据测试
4.1 录入1000W数据记录,看存储空间
# 自增id为主键的表

mysql> use test;

Database changed

mysql> select count(1) from UC_USER_1;

+----------+

| count(1) |

+----------+

| 10698102 |

+----------+

1 row in set (27.42 sec)

# uuid为主键的表

mysql> select count(1) from UC_USER_PK_VARCHAR_1;

+----------+

| count(1) |

+----------+

| 10698102 |

+----------+

1 row in set (0.00 sec)

mysql>

占据的空间容量来看,自增ID比UUID小一半左右:

主键类型

数据文件大小

占据容量 

自增ID

-rw-rw---- 1 mysql mysql 4.2G Aug 20 23:08 UC_USER_1.ibd

4.2 G

UUID

-rw-rw---- 1 mysql mysql 8.8G Aug 20 18:20 UC_USER_PK_VARCHAR_1.ibd

8.8 G

4.2 单个数据走索引查询,自增id和 uuid效率比是:(2~3):1
主键类型

SQL语句

执行时间 (秒)

单条记录查询

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_1` t WHERE t.`MOBILE` ='14782121512';

0.069

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`MOBILE` ='14782121512';

0.274

小范围查询

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_1` t WHERE t.`MOBILE` IN( '14782121512','13761460105');

0.050

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`MOBILE` IN('14782121512','13761460105');

0.151

根据日期查询

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_1` t WHERE t.`CREATE_DATE`='2013-11-24 10:26:36' ;

0.269

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`CREATE_DATE`='2013-11-24 10:26:43' ;

0.810

4.3 范围like查询,自增ID性能优于UUID,比值(1.5~2):1
主键类型

SQL语句

执行时间 (秒)

(1)模糊范围查询1000条数据,自增ID性能要好于UUID

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMIT 1000;

2.398

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMIT 1000;

5.872

(2)日期范围查询20条数据,自增ID稍微弱于UUID

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_1` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.`UPDATE_DATE` DESC LIMIT 20;

0.765

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.`UPDATE_DATE` DESC LIMIT 20;

1.090

(3)范围查询200条数据,自增ID性能要好于UUID

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_1` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.`UPDATE_DATE` DESC LIMIT 200;

1.569

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.`UPDATE_DATE` DESC LIMIT 200;

2.597

范围查询总数量,自增ID要好于UUID

自增ID

SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.`UC_USER_1` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-07-01 10:26:36'  ;

1.129

UUID

SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-07-01 10:26:36'  ;

2.302

4.4 写入测试,自增ID比UUID效率高,比值(3~10):1
主键类型

SQL语句

执行时间 (秒)

修改一天的记录

自增ID

UPDATE test.`UC_USER_1` t SET t.`MOBILE_TGC`='T2' WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-05-03 10:26:36' AND t.`CREATE_DATE` <'2016-05-04 00:00:00'  ;

2.685

UUID

UPDATE test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t SET t.`MOBILE_TGC`='T2' WHERE t.`CREATE_DATE` > '2016-05-03 10:26:36' AND t.`CREATE_DATE` <'2016-05-04 00:00:00'  ;

26.521

录入数据

自增ID

INSERT INTO test.`UC_USER_1`(   ID,   `USER_NAME`,   `USER_PWD`,   `BIRTHDAY`,   `NAME`,   `USER_ICON`,   `SEX`,   `NICKNAME`,   `STAT`,   `USER_MALL`,   `LAST_LOGIN_DATE`,   `LAST_LOGIN_IP`,   `SRC_OPEN_USER_ID`,   `EMAIL`,   `MOBILE`,   `IS_DEL`,   `IS_EMAIL_CONFIRMED`,   `IS_PHONE_CONFIRMED`,   `CREATER`,   `CREATE_DATE`,   `UPDATE_DATE`,   `PWD_INTENSITY`,   `MOBILE_TGC`,   `MAC`,   `SOURCE`,   `ACTIVATE`,   `ACTIVATE_TYPE` ) SELECT       NULL,    CONCAT('110',`USER_NAME`,8),   `USER_PWD`,   `BIRTHDAY`,   `NAME`,   `USER_ICON`,   `SEX`,   `NICKNAME`,   `STAT`,   `USER_MALL`,   `LAST_LOGIN_DATE`,   `LAST_LOGIN_IP`,   `SRC_OPEN_USER_ID`,   `EMAIL`, CONCAT('110',TRIM(`MOBILE`)),   `IS_DEL`,   `IS_EMAIL_CONFIRMED`,   `IS_PHONE_CONFIRMED`,   `CREATER`,   `CREATE_DATE`,   `UPDATE_DATE`,   `PWD_INTENSITY`,   `MOBILE_TGC`,   `MAC`,   `SOURCE`,   `ACTIVATE`,   `ACTIVATE_TYPE` FROM `test`.`UC_USER_1` LIMIT 100;

0.534

UUID

INSERT INTO test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1`(    ID,   `USER_NAME`,   `USER_PWD`,   `BIRTHDAY`,   `NAME`,   `USER_ICON`,   `SEX`,   `NICKNAME`,   `STAT`,   `USER_MALL`,   `LAST_LOGIN_DATE`,   `LAST_LOGIN_IP`,   `SRC_OPEN_USER_ID`,   `EMAIL`,   `MOBILE`,   `IS_DEL`,   `IS_EMAIL_CONFIRMED`,   `IS_PHONE_CONFIRMED`,   `CREATER`,   `CREATE_DATE`,   `UPDATE_DATE`,   `PWD_INTENSITY`,   `MOBILE_TGC`,   `MAC`,   `SOURCE`,   `ACTIVATE`,   `ACTIVATE_TYPE` ) SELECT         UUID(),   CONCAT('110',`USER_NAME`,8),   `USER_PWD`,   `BIRTHDAY`,   `NAME`,   `USER_ICON`,   `SEX`,   `NICKNAME`,   `STAT`,   `USER_MALL`,   `LAST_LOGIN_DATE`,   `LAST_LOGIN_IP`,   `SRC_OPEN_USER_ID`,   `EMAIL`, CONCAT('110',TRIM(`MOBILE`)),   `IS_DEL`,   `IS_EMAIL_CONFIRMED`,   `IS_PHONE_CONFIRMED`,   `CREATER`,   `CREATE_DATE`,   `UPDATE_DATE`,   `PWD_INTENSITY`,   `MOBILE_TGC`,   `MAC`,   `SOURCE`,   `ACTIVATE`,   `ACTIVATE_TYPE` FROM `test`.`UC_USER_1` LIMIT 100;

1.716

4.5、备份和恢复,自增ID性能优于UUID
主键类型

SQL语句

执行时间 (秒)

Mysqldump备份

自增ID

time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_1> UC_USER_1.sql

0m50.548s

UUID

time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_PK_VARCHAR_1> UC_USER_PK_VARCHAR_1.sql

0m58.590s

MySQL恢复

自增ID

time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_1.sql

17m30.822s

UUID

time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_PK_VARCHAR_1.sql

23m6.360s

5、1000W总结
在1000W记录表的测试下:

(1)普通单条或者20条左右的记录检索,自增主键效率是uuid主键的2到3倍;

(2)但是范围查询特别是上百成千条的记录查询,自增id的效率要大于uuid;

(3)在范围查询做统计汇总的时候,自增id主键的效率是uuid主键1.5到2倍;

(4)在存储上面,自增id所占的存储空间是uuid的1/2;

(5)在写入上面,自增ID主键的效率是UUID主键的3到10倍,相差比较明显,特别是update小范围之内的数据上面。

(6)在备份恢复上,自增ID主键稍微优于UUID。

6、MySQL分布式架构的取舍
分布式架构,意味着需要多个实例中保持一个表的主键的唯一性。这个时候普通的单表自增ID主键就不太合适,因为多个mysql实例上会遇到主键全局唯一性问题。

6.1、自增ID主键+步长,适合中等规模的分布式场景
 

         在每个集群节点组的master上面,设置(auto_increment_increment),让目前每个集群的起始点错开 1,步长选择大于将来基本不可能达到的切分集群数,达到将 ID 相对分段的效果来满足全局唯一的效果。

优点是:实现简单,后期维护简单,对应用透明。

缺点是:第一次设置相对较为复杂,因为要针对未来业务的发展而计算好足够的步长;

规划:

比如计划总共N个节点组,那么第i个节点组的my.cnf的配置为:

auto_increment_offset  i

auto_increment_increment  N

假如规划48个节点组,N为48,现在配置第8个节点组,这个i为8,第8个节点组的my.cnf里面的配置为:

auto_increment_offset  8

auto_increment_increment  48

6.2、UUID,适合小规模的分布式环境
         对于InnoDB这种聚集主键类型的引擎来说,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,而且由于索引和数据存储在一起,字符串做主键会造成存储空间增大一倍。

在存储和检索的时候,innodb会对主键进行物理排序,这对auto_increment_int是个好消息,因为后一次插入的主键位置总是在最后。但是对uuid来说,这却是个坏消息,因为uuid是杂乱无章的,每次插入的主键位置是不确定的,可能在开头,也可能在中间,在进行主键物理排序的时候,势必会造成大量的 IO操作影响效率,在数据量不停增长的时候,特别是数据量上了千万记录的时候,读写性能下降的非常厉害。

优点:搭建比较简单,不需要为主键唯一性的处理。

缺点:占用两倍的存储空间(在云上光存储一块就要多花2倍的钱),后期读写性能下降厉害。

6.3、雪花算法自造全局自增ID,适合大数据环境的分布式场景
由twitter公布的开源的分布式id算法snowflake(Java版本)

IdWorker.java:

package com.demo.elk;

import org.slf4j.Logger; 

import org.slf4j.LoggerFactory;

public class IdWorker {

   

    protected static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(IdWorker.class);

    

    private long workerId;

    private long datacenterId;

    private long sequence = 0L;

    private long twepoch = 1288834974657L;

    private long workerIdBits = 5L;

    private long datacenterIdBits = 5L;

    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private long sequenceBits = 12L;

    private long workerIdShift = sequenceBits;

    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    private long lastTimestamp = -1L;

    public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {

        // sanity check for workerId

        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {

            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));

        }

        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {

            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));

        }

        this.workerId = workerId;

        this.datacenterId = datacenterId;

        LOG.info(String.format("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d", timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId));

    }

    public synchronized long nextId() {

        long timestamp = timeGen();

        if (timestamp < lastTimestamp) {

            LOG.error(String.format("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp));

            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));

        }

        if (lastTimestamp == timestamp) {

            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;

            if (sequence == 0) {

                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);

            }

        } else {

            sequence = 0L;

        }

        lastTimestamp = timestamp;

        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;

    }

    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

        long timestamp = timeGen();

        while (timestamp <= lastTimestamp) {

            timestamp = timeGen();

        }

        return timestamp;

    }

    protected long timeGen() {

        return System.currentTimeMillis();

    }

}

测试生成ID的测试类,IdWorkerTest.java:

package com.demo.elk;

import java.util.HashSet;

import java.util.Set;

public class IdWorkerTest {

          

    static class IdWorkThread implements Runnable {

        private Set<Long> set;

        private IdWorker idWorker;

        public IdWorkThread(Set<Long> set, IdWorker idWorker) {

            this.set = set;

            this.idWorker = idWorker;

        }

        public void run() {

            while (true) {

                long id = idWorker.nextId();

                System.out.println("            real id:" + id);

                if (!set.add(id)) {

                    System.out.println("duplicate:" + id);

                }

            }

        }

    }

    public static void main(String[] args) {

        Set<Long> set = new HashSet<Long>();

        final IdWorker idWorker1 = new IdWorker(0, 0);

        final IdWorker idWorker2 = new IdWorker(1, 0);

        Thread t1 = new Thread(new IdWorkThread(set, idWorker1));

        Thread t2 = new Thread(new IdWorkThread(set, idWorker2));

        t1.setDaemon(true);

        t2.setDaemon(true);

        t1.start();

        t2.start();

        try {

            Thread.sleep(30000);

        } catch (InterruptedException e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

7,总结
(1)单实例或者单节点组:

经过500W、1000W的单机表测试,自增ID相对UUID来说,自增ID主键性能高于UUID,磁盘存储费用比UUID节省一半的钱。所以在单实例上或者单节点组上,使用自增ID作为首选主键。

(2)分布式架构场景:

         20个节点组下的小型规模的分布式场景,为了快速实现部署,可以采用多花存储费用、牺牲部分性能而使用UUID主键快速部署;

         20到200个节点组的中等规模的分布式场景,可以采用自增ID+步长的较快速方案。

         200以上节点组的大数据下的分布式场景,可以借鉴类似twitter雪花算法构造的全局自增ID作为主键。

 
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作者:黄杉
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/mchdba/article/details/52336203
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