MySQL中的UUID

避免主键冲突可以有多种方法，其中UUID比较方便而已。

使用UUID

• 涉及分布式数据库间数据共享与同步的问题

以订单为例，假设有：中心A，中心B，中心C。。。服务器，各服务器均能独立产生订单。最终汇总到中心0服务器中。如果使用自增长主键就会在数据汇聚的时候产生冲突。

UUID可以很好地解决这个问题。

• JAVA生成UUID

UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");

UUID的性能问题

由于MySQL的InnoDB类型表在插入数据的时候进行了逐渐排序。因此对于随机UUID在数据量大的时候会出现性能下降的情况

性能损失如图:

数据来源MySQL InnoDB Primary Key Choise

提高MySQL中UUID查询性能的方法

很多文章中都提到了将UUID以binary形式存储可以显著提高性能。

如 storing-billions-uuid-fields-mysql-innodb

这篇博文就有详细性能对比:

• UUID - CHAR(36)

INSERT PERFORMANCE
--------------------------------------------------------
total_rows           chunk_size           time_taken
100000               100000               1.87230491638
200000               100000               2.42642807961
300000               100000               3.65519285202
400000               100000               4.23701429367
500000               100000               4.88455510139
600000               100000               5.57620716095
700000               100000               7.50717425346
800000               100000               9.49350070953
900000               100000               10.1547751427
1000000              100000               12.0748021603
1100000              100000               12.277310133
1200000              100000               12.2819159031
1300000              100000               16.9854588509
1400000              100000               20.3873689175
1500000              100000               21.8642649651
1600000              100000               24.4224257469
1700000              100000               29.6857917309
1800000              100000               31.5416200161
1900000              100000               35.4671728611
2000000              100000               41.4726109505

SELECT PERFORMANCE
--------------------------------------------------------
total_rows           chunk_size           time_taken
100000               10000                0.165283203125
200000               10000                0.163378000259
300000               10000                0.162928104401
400000               10000                0.164531946182
500000               10000                0.170125961304
600000               10000                0.167329072952
700000               10000                0.166491746902
800000               10000                0.174521684647
900000               10000                0.167996168137
1000000              10000                0.171768426895
1100000              10000                0.171753883362
1200000              10000                0.170397043228
1300000              10000                0.175933599472
1400000              10000                0.188637733459
1500000              10000                0.205511808395
1600000              10000                0.764106750488
1700000              10000                0.584647893906
1800000              10000                0.814380884171
1900000              10000                0.549372911453
2000000              10000                0.635137557983

• UUID - BINARY(16)

INSERT PERFORMANCE
--------------------------------------------------------
total_rows           chunk_size           time_taken
100000               100000               2.35787940025
200000               100000               1.5819132328
300000               100000               2.00737380981
400000               100000               2.36268806458
500000               100000               1.95024132729
600000               100000               2.52386879921
700000               100000               2.46662926674
800000               100000               3.63739991188
900000               100000               3.62550187111
1000000              100000               4.08164095879
1100000              100000               4.74432897568
1200000              100000               6.74240970612
1300000              100000               6.22160053253
1400000              100000               8.04201221466
1500000              100000               6.05508232117
1600000              100000               6.95644521713
1700000              100000               5.36873197556
1800000              100000               7.14802789688
1900000              100000               7.14896821976
2000000              100000               9.12283611298

SELECT PERFORMANCE
--------------------------------------------------------
total_rows           chunk_size           time_taken
100000               10000                0.0722301006317
200000               10000                0.0698809623718
300000               10000                0.0726082324982
400000               10000                0.0731747150421
500000               10000                0.0735011100769
600000               10000                0.0744516849518
700000               10000                0.0759541988373
800000               10000                0.0766224861145
900000               10000                0.0773425102234
1000000              10000                0.0773928165436
1100000              10000                0.0789988040924
1200000              10000                0.0786738395691
1300000              10000                0.077996969223
1400000              10000                0.0804636478424
1500000              10000                0.0809540748596
1600000              10000                0.0811409950256
1700000              10000                0.081680059433
1800000              10000                0.0814859867096
1900000              10000                0.0813221931458
2000000              10000                0.0838458538055

可以看出性能有了极大的提升。

JPA中的具体表实体设置

参考文章Hibernate和UUID标示符

该方法缺陷在于：主键数据在数据库管理工具中显示为乱码。

    @Id
    @Column(columnDefinition = "BINARY(16)")
    private UUID uuid;