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在項目過程中遇到一個看似極為基礎的問題，但是在深入思考后還是引出了不少問題，覺得有必要把這一學習過程進行記錄。

MySQL主鍵設計原則

MySQL主鍵應當是對用戶沒有意義的。

MySQL主鍵應該是單列的，以便提高連接和篩選操作的效率

永遠也不要更新MySQL主鍵

MySQL主鍵不應包含動態變化的數據，如時間戳、創建時間列、修改時間列等

MySQL主鍵應當有計算機自動生成。

主鍵設計的常用方案

自增ID

優點：

1、數據庫自動編號，速度快，而且是增量增長，聚集型主鍵按順序存放，對于檢索非常有利。

2、 數字型，占用空間小，易排序，在程序中傳遞方便。

缺點：

1、不支持水平分片架構，水平分片的設計當中，這種方法顯然不能保證全局唯一。

2、表鎖

在MySQL5.1.22之前，InnoDB自增值是通過其本身的自增長計數器來獲取值，該實現方式是通過表鎖機制來完成的(AUTO-INC LOCKING)。鎖不是在每次事務完成后釋放，而是在完成對自增長值插入的SQL語句后釋放，要等待其釋放才能進行后續操作。比如說當表里有一個auto_increment字段的時候，innoDB會在內存里保存一個計數器用來記錄auto_increment的值，當插入一個新行數據時，就會用一個表鎖來鎖住這個計數器，直到插入結束。如果大量的并發插入，表鎖會引起SQL堵塞。

在5.1.22之后，InnoDB為了解決自增主鍵鎖表的問題，引入了參數innodb_autoinc_lock_mode：

0：通過表鎖的方式進行，也就是所有類型的insert都用AUTO-inc locking(表鎖機制)。

1：默認值，對于simple insert 自增長值的產生使用互斥量對內存中的計數器進行累加操作，對于bulk insert 則還是使用表鎖的方式進行。

2：對所有的insert-like 自增長值的產生使用互斥量機制完成，性能最高，并發插入可能導致自增值不連續，可能會導致Statement 的 Replication 出現不一致，使用該模式，需要用 Row Replication的模式。

3、自增主鍵不連續

Create Table: CREATE TABLE `tmp_auto_inc` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`talkid` int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=16 DEFAULT CHARSET=gbk

1 row in set (0.00 sec)

當插入10條記錄的時候，因為AUTO_INCREMENT=16，所以下次再插入的時候，主鍵就會不連續。

UUID

優點

1、全局唯一性、安全性、可移植性。

2、能夠保證獨立性，程序可以在不同的數據庫間遷移，效果不受影響。

3、保證生成的ID不僅是表獨立的，而且是庫獨立的，在你切分數據庫的時候尤為重要

缺點

1、針對InnoDB引擎會徒增IO壓力，InnoDB為聚集主鍵類型的引擎，數據會按照主鍵進行排序，由于UUID的無序性，InnoDB會產生巨大的IO壓力。InnoDB主鍵索引和數據存儲位置相關(簇類索引)，uuid 主鍵可能會引起數據位置頻繁變動，嚴重影響性能。

2、UUID長度過長，一個UUID占用128個比特(16個字節)。主鍵索引KeyLength長度過大，而影響能夠基于內存的索引記錄數量，進而影響基于內存的索引命中率，而基于硬盤進行索引查詢性能很差。嚴重影響數據庫服務器整體的性能表現。

自定義序列表

所謂自定義序列表，就是在庫中建一張用于生成序列的表來存儲序列信息，序列生成的策略通過程序層面來實現。如下所示，構建一張序列表：

CREATE TABLE `sequence` (

`name` varchar(50) NOT NULL,

`id` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',

PRIMARY KEY (`name`)

) ENGINE=InnoDB;

注意區別，id字段不是自增的，也不是主鍵。在使用前，我們需要先插入一些初始化數據：

INSERT INTO `sequence` (`name`) VALUES

('users'), ('photos'), ('albums'), ('comments');

接下來，我們可以通過執行下面的SQL語句來獲得新的照片ID：

UPDATE `sequence` SET `id` = LAST_INSERT_ID(`id` + 1) WHERE `name` = 'photos';

SELECT LAST_INSERT_ID();

我們執行了一個更新操作，將id字段增加1，并將增加后的值傳遞到LAST_INSERT_ID函數， 從而指定了LAST_INSERT_ID的返回值。

實際上，我們不一定需要預先指定序列的名字。如果我們現在需要一種新的序列，我們可以直接執行下面的SQL語句：

INSERT INTO `sequence` (`name`) VALUES('new_business') ON DUPLICATE KEY UPDATE `id` = LAST_INSERT_ID(`id` + 1);

SELECT LAST_INSERT_ID();

這種方案的問題在于序列生成的邏輯脫離了數據庫層，由應用層負責，增加了開發復雜度。當然，其實可以用spring來解決這一問題，因為在spring JDBC中已經對這種序列生成邏輯進行了簡單的封裝。

我們可以看一下spring的相關源代碼：MySQLMaxValueIncrementer.

@Override

protected synchronized long getNextKey() throws DataAccessException {

if (this.maxId == this.nextId) {

/*

* Need to use straight JDBC code because we need to make sure that the insert and select

* are performed on the same connection (otherwise we can't be sure that last_insert_id()

* returned the correct value)

*/

Connection con = DataSourceUtils.getConnection(getDataSource());

Statement stmt = null;

try {

stmt = con.createStatement();

DataSourceUtils.applyTransactionTimeout(stmt, getDataSource());

// Increment the sequence column...

String columnName = getColumnName();

stmt.executeUpdate("update "+ getIncrementerName() + " set " + columnName +

" = last_insert_id(" + columnName + " + " + getCacheSize() + ")");

// Retrieve the new max of the sequence column...

ResultSet rs = stmt.executeQuery(VALUE_SQL);

try {

if (!rs.next()) {

throw new DataAccessResourceFailureException("last_insert_id() failed after executing an update");

}

this.maxId = rs.getLong(1);

}

finally {

JdbcUtils.closeResultSet(rs);

}

this.nextId = this.maxId - getCacheSize() + 1;

}

catch (SQLException ex) {

throw new DataAccessResourceFailureException("Could not obtain last_insert_id()", ex);

}

finally {

JdbcUtils.closeStatement(stmt);

DataSourceUtils.releaseConnection(con, getDataSource());

}

}

else {

this.nextId++;

}

return this.nextId;

}

spring的實現也就是通過update語句對incrementerName表里的columnName 列進行遞增，并通過mysql的last_insert_id()返回最近生成的值。并保證了事務性及方法的并發支持。只是這個實現有些過于簡單，比如：一個表對應一個序列的做法在實際應用開發中顯得過于零碎，所以在實際應用中需要對其實現進行修改，實現一條記錄對應一個序列的策略。另外對水平分片的支持并不在這一實現考慮范圍內。同時，這種做法依然無法回避表鎖的機制，所以這里通過CacheSize()的做法，實現了一次申請并緩存在內存中，以減少表鎖的發生頻率。

如何解決水平分片的需求

UUID

由于UUID出現重復的概率基本可以忽略，所以對分片是天生支持的。

獨立的序列庫

單獨建立一個庫用來生成ID，在Shard中的每張表在這個ID庫中都有一個對應的表，而這個對應的表只有一個字段， 這個字段是自增的。當我們需要插入新的數據，我們首先在ID庫中的相應表中插入一條記錄，以此得到一個新的ID， 然后將這個ID作為插入到Shard中的數據的主鍵。這個方法的缺點就是需要額外的插入操作，如果ID庫變的很大， 性能也會隨之降低。所以一定要保證ID庫的數據集不要太大，一個辦法是定期清理前面的記錄

復合標識符

這種做法是通過聯合主鍵的策略，即通過兩個字段來生成一個唯一標識，前半部分是分片標識符，后半部分是本地生成的標識符(比如使用AUTO_INCREMENT生成)

帶分庫策略的自定義序列表

這種做法可以基于上面提到的自定義序列表的方法的基礎上，做一些技巧性的調整。即如下：

UPDATE `sequence` SET `id` = LAST_INSERT_ID(`id` + 1) WHERE `name` = 'photos';

SELECT LAST_INSERT_ID();

這里的id初始值設定上要求不同的分片取不同的值，且必須連續。同時將每次遞增的步長設定為服務器數目。

比如有3臺機器，那么我們只要將初始值分別設置為1，2，3. 然后執行下面的語句即可：

UPDATE `sequence` SET `id` = LAST_INSERT_ID(`id` + 3) WHERE `name` = 'photos';

SELECT LAST_INSERT_ID();

這就可以解決主鍵生成沖突的問題。但是如果在運行一段時間后要進行動態擴充分片數的時候，需要對序列初始值做一次調整，以確保其連續性，否則依然可能存在沖突的可能。當然這些邏輯可以封裝在數據訪問層的代碼中。

主鍵的必要性

表中每一行都應該有可以唯一標識自己的一列(或一組列)。雖然并不總是都需要主鍵，但大多數數據庫設計人員都應保證他們創建的每個表有一個主鍵，以便于以后數據操縱和管理。其實即使你不建主鍵，MySQL(InnoDB引擎)也會自己建立一個隱藏6字節的ROWID作為主鍵列，詳細可以參見[這里]

因為，InnoDB引擎使用聚集索引，數據記錄本身被存于主索引(一顆B+Tree)的葉子節點上。這就要求同一個葉子節點內(大小為一個內存頁或磁盤頁)的各條數據記錄按主鍵順序存放，因此每當有一條新的記錄插入時，MySQL 會根據其主鍵將其插入適當的節點和位置，如果頁面達到裝載因子(InnoDB默認為15/16)，則開辟一個新的頁(節點)

所以在使用innoDB表時要避免隨機的(不連續且值的分布范圍非常大)聚簇索引，特別是針對I/O密集型的應用。例如：從性能角度考慮，使用UUID的方案就會導致聚簇索引的插入變得完全隨機。

主鍵的數據類型選擇

關于主鍵的類型選擇上最常見的爭論是用整型還是字符型的問題，關于這個問題《高性能MySQL》一書中有明確論斷：

整數通常是標識列的最好選擇，因為它很快且可以使用AUTO_INCREAMENT,如果可能，應該避免使用字符串類型作為標識列，因為很消耗空間，且通常比數字類型慢。

如果是使用MyISAM，則就更不能用字符型，因為MyISAM默認會對字符型采用壓縮引擎，從而導致查詢變得非常慢。

參考：

1、http://www.cnblogs.com/lsx1993/p/4663147.html

2、http://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/3433823.html

3、http://www.zolazhou.com/posts/primary-key-selection-in-database-partition-design/

4、《高性能MySQL》

5、《高可用MySQL》

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql主键long_MySQL主键设计的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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