为什么MySQL 官方不推荐使用 uuid 或者不连续不重复的雪花 id作为MySQL的主键？
技术框架：Spring Boot+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。
为了做到最真实的效果，所有的数据采用随机生成，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;
@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 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 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 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();
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String result = stopwatch.prettyPrint();
System.out.println(result);
}
程序写入结果
user_key_auto 写入结果：
user_random_key 写入结果：
user_uuid 表写入结果：
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：
可以看出在数据量 100W 左右的时候，uuid 的插入效率垫底，并且在后续增加了 130W 的数据，uuid 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：auto_key>random_key>uuid。
uuid 的效率最低，在数据量较大的情况下，效率直线下滑。那么为什么会出现这样的现象呢？带着疑问,我们来探讨一下这个问题：
使用 uuid 和自增 id 的索引结构对比
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）。
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。
③减少了页分裂和碎片的产生。
使用 uuid 的索引内部结构