用雪花 id 和 uuid 还是自增id做 MySQL 主键-编程知识

MySQL中设计表的时候，MySQL官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究竟有什么坏处？

MySQL和程序实例
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：
在这里插入图片描述
用户uuid表

随机主键表：

2、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，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 {@Autowiredprivate JdbcTemplateService jdbcTemplateService;@Autowiredprivate AutoKeyTableService autoKeyTableService;@Autowiredprivate UUIDKeyTableService uuidKeyTableService;@Autowiredprivate RandomKeyTableService randomKeyTableService;@Testvoid 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);}
}

3、程序写入结果
user_key_auto写入结果：
在这里插入图片描述
user_random_key写入结果：

user_uuid表写入结果：

4、效率测试结果

在这里插入图片描述
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：

在这里插入图片描述
可以看出在数据量100W左右的时候,uuid的插入效率垫底，并且在后序增加了130W的数据，uudi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？