为什么MySQL不推荐使用uuid或者雪花id作为主键？_在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-优快云博客

前言
在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？本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。

一、MySQL和程序实例

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

在这里插入图片描述

光有理论不行，直接上程序,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，程序已上传自gitee,地址在文底。

@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
<
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"
);
        
longbegin
= 
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);
    }

在这里插入图片描述
!](https://img-blog.csdnimg.cn/20200907143300198.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lvbmh1MTIzamF2YQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
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：