主键设定与数据库查询
在数据库表设计时，许多人为采用INT类型还是GUID（uniqueidentifyer）作为主键争论不休，有认为int型字段好的，有认为GUID好的，很多时候的焦点集中在效率上。
为了弄清事实真相，我想还是要以实验来进行测试为准。以下就是为了测试插入效率而写的一段脚本。测试环境是：Xeon 1.6/2G内存 win2003/sqlserver2005 企业版。
测试脚本：
--测试无主键/Identity/Uniqueidentifier/varchar类型主键插入表时的效率
代码
set
nocount
on
declare
@now
datetime
,
@i
int
set
@i
=
1
set
@now
=
getdate
()
Create
table
test1(nopkey
int
,col
uniqueidentifier
)
while
@i
<
10000000
Begin
insert
into
test1
values
(
1
,
newid
())
set
@i
=
@i
+
1
end
Print
'
新表无主键插入100万条数据所耗时间:
'
+
convert
(
varchar
(
200
),
datediff
(ms,
@now
,
Getdate
()))
+
'
毫秒
'
set
@i
=
1
set
@now
=
getdate
()
while
@i
<
10000
Begin
insert
into
test1
values
(
1
,
newid
())
set
@i
=
@i
+
1
end
Print
'
100万行中再插入10000条数据时间:
'
+
convert
(
varchar
(
200
),
datediff
(ms,
@now
,
Getdate
()))
+
'
毫秒
'
GO
Create
table
Test2(pkey
int
identity
(
1
,
1
)
primary
key
, col
uniqueidentifier
default
(
newid
()))
declare
@now
datetime
,
@i
int
set
@i
=
1
set
@now
=
getdate
()
while
@i
<
1000000
Begin
insert
into
test2(col)
values
(
newid
())
set
@i
=
@i
+
1
end
Print
'
新表以int为主键插入100万条数据所耗时间:
'
+
convert
(
varchar
(
200
),
datediff
(ms,
@now
,
Getdate
()))
+
'
毫秒
'
set
@i
=
1
set
@now
=
getdate
()
while
@i
<
10000
Begin
insert
into
test2(col)
values
(
newid
())
set
@i
=
@i
+
1
end
Print
'
100万行中再插入10000条数据所耗时间:
'
+
convert
(
varchar
(
200
),
datediff
(ms,
@now
,
Getdate
()))
+
'
毫秒
'
GO
Create
table
test3(Pkey
uniqueidentifier
Primary
key
, col
int
)
declare
@now
datetime
,
@i
int
set
@i
=
1
set
@now
=
getdate
()
while
@i
<
1000000
Begin
insert
into
test3
values
(
newid
(),
3
)
set
@i
=
@i
+
1
end
Print
'
新表以uniqueidentifier主键插入100万条数据所耗时间:
'
+
convert
(
varchar
(
200
),
datediff
(ms,
@now
,
Getdate
()))
+
'
毫秒
'
set
@i
=
1
set
@now
=
getdate
()
while
@i
<
10000
Begin
insert
into
test3
values
(
newid
(),
3
)
set
@i
=
@i
+
1
end
Print
'
100万行中再插入10000条数据所耗时间:
'
+
convert
(
varchar
(
200
),
datediff
(ms,
@now
,
Getdate
()))
+
'
毫秒
'
GO
Create
table
test4(Pkey
varchar
(
36
)
Primary
key
, col
int
)
declare
@now
datetime
,
@i
int
set
@i
=
1
set
@now
=
getdate
()
while
@i
<
1000000
Begin
insert
into
test4
values
(
convert
(
varchar
(
36
),
newid
()),
3
)
set
@i
=
@i
+
1
end
Print
'
新表以varchar(36)类型为主键插入100万条数据:所耗时间：
'
+
convert
(
varchar
(
200
),
datediff
(ms,
@now
,
Getdate
()))
+
'
毫秒
'
set
@i
=
1
set
@now
=
getdate
()
while
@i
<
10000
Begin
insert
into
test4
values
(
convert
(
varchar
(
36
),
newid
()),
3
)
set
@i
=
@i
+
1
end
Print
'
100万行中再插入10000条数据所耗时间:
'
+
convert
(
varchar
(
200
),
datediff
(ms,
@now
,
Getdate
()))
+
'
毫秒
'
GO
drop
table
test1
drop
table
test2
drop
table
test3
drop
table
test4
运行测试结果如下：
新表无主键插入100万条数据所耗时间:1212856毫秒
100万行中再插入10000条数据时间:19360毫秒
新表以int为主键插入100万条数据所耗时间:111623毫秒
100万行中再插入10000条数据所耗时间:1110毫秒
新表以uniqueidentifier主键插入100万条数据所耗时间:118753毫秒
100万行中再插入10000条数据所耗时间:1153毫秒
新表以varchar(36)类型为主键插入100万条数据所耗时间：132830毫秒
100万行中再插入10000条数据所耗时间:1263毫秒 经过多次测试，均为相应结果，可见在插入表时，对于无主键和有主键的表来说，无主键的表其插入效率最低，其次是Varchar,uniqueidentifier和int 从测试结果看，int类型和uniqueidentifier类型的插入时间相差无几，在2005下如果插入一两条记录的情况下应该是没有什么影响，而采用uniq这种类型的字段，在编程取ID和转移数据方面有着很大的优势，至于它占用空间比int类型要多一些，这对于本身就是超大的数据库而言应该不是太大问题。
另外一人提供的数据：
统计：
新表无主键插入100万条数据所耗时间:2397270毫秒
100万行中再插入10000条数据时间:2420毫秒
查询数据所耗时间:79980毫秒
统计数据所耗时间:690毫秒
新表以int为主键插入100万条数据所耗时间:195570毫秒
100万行中再插入10000条数据所耗时间:1760毫秒
查询数据所耗时间:7866毫秒
统计数据所耗时间:110毫秒
新表以uniqueidentifier主键插入100万条数据所耗时间:207506毫秒
100万行中再插入10000条数据所耗时间:2410毫秒
查询数据所耗时间:7696毫秒
统计数据所耗时间:76毫秒
新表以varchar(36)类型为主键插入100万条数据:所耗时间：227616毫秒
100万行中再插入10000条数据所耗时间:2250毫秒
查询数据所耗时间:9416毫秒
统计数据所耗时间:93毫秒
以上是别人提供的数据，经过我的测试（我的机子为2.8GHZ,内存为1G）数据如下:
以GUID作主键时:
以uniqueidentifier主键插入100万条数据所耗时间:800123毫秒
100万行中再插入10000条数据所耗时间:7970毫秒
以Int型作主键时：
所耗时间:
新表以int为主键插入100万条数据所耗时间:1067796毫秒
100万行中再插入10000条数据9360毫秒
查询时：
declare
@startTime
datetime
set
@startTime
=
getdate
()
select
*
from
test3
select
datediff
(second,
@startTime
,
getdate
())as秒,
datediff
(ms,
@startTime
,
getdate
())as毫秒
查询所有时（101000000条）：
用GUID 作主键时:
秒 毫秒
130 130876
用INT 作主键时：
秒 毫秒
141 140626
当查询一条时，测试不出来，结果均为0毫秒。