标签：
原文:MySQL主键设计[TOC]
在项目过程中遇到一个看似极为基础的问题，但是在深入思考后还是引出了不少问题，觉得有必要把这一学习过程进行记录。
优点：
1、数据库自动编号，速度快，而且是增量增长，聚集型主键按顺序存放，对于检索非常有利。
2、 数字型，占用空间小，易排序，在程序中传递方便。
缺点：
1、不支持水平分片架构，水平分片的设计当中，这种方法显然不能保证全局唯一。
2、表锁
在MySQL5.1.22之前，InnoDB自增值是通过其本身的自增长计数器来获取值，该实现方式是通过表锁机制来完成的（AUTO-INC LOCKING）。锁不是在每次事务完成后释放，而是在完成对自增长值插入的SQL语句后释放，要等待其释放才能进行后续操作。比如说当表里有一个auto_increment字段的时候，innoDB会在内存里保存一个计数器用来记录auto_increment的值，当插入一个新行数据时，就会用一个表锁来锁住这个计数器，直到插入结束。如果大量的并发插入，表锁会引起SQL堵塞。
在5.1.22之后，InnoDB为了解决自增主键锁表的问题，引入了参数innodb_autoinc_lock_mode：
3、自增主键不连续
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) 当插入10条记录的时候，因为AUTO_INCREMENT=16，所以下次再插入的时候，主键就会不连续。
优点
1、全局唯一性、安全性、可移植性。
2、能够保证独立性，程序可以在不同的数据库间迁移，效果不受影响。
3、保证生成的ID不仅是表独立的，而且是库独立的，在你切分数据库的时候尤为重要
缺点
1、针对InnoDB引擎会徒增IO压力，InnoDB为聚集主键类型的引擎，数据会按照主键进行排序，由于UUID的无序性，InnoDB会产生巨大的IO压力。InnoDB主键索引和数据存储位置相关（簇类索引），uuid 主键可能会引起数据位置频繁变动，严重影响性能。
2、UUID长度过长，一个UUID占用128个比特（16个字节）。主键索引KeyLength长度过大，而影响能够基于内存的索引记录数量，进而影响基于内存的索引命中率，而基于硬盘进行索引查询性能很差。严重影响数据库服务器整体的性能表现。
所谓自定义序列表，就是在库中建一张用于生成序列的表来存储序列信息，序列生成的策略通过程序层面来实现。如下所示，构建一张序列表：
CREATE TABLE `sequence` (
`name` varchar(50) NOT NULL,
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`name`)
) ENGINE=InnoDB;注意区别，id字段不是自增的，也不是主键。在使用前，我们需要先插入一些初始化数据：
INSERT INTO `sequence` (`name`) VALUES
('users'), ('photos'), ('albums'), ('comments');接下来，我们可以通过执行下面的SQL语句来获得新的照片ID：
UPDATE `sequence` SET `id` = LAST_INSERT_ID(`id` + 1) WHERE `name` = 'photos';
SELECT LAST_INSERT_ID();我们执行了一个更新操作，将id字段增加1，并将增加后的值传递到LAST_INSERT_ID函数， 从而指定了LAST_INSERT_ID的返回值。
实际上，我们不一定需要预先指定序列的名字。如果我们现在需要一种新的序列，我们可以直接执行下面的SQL语句：
INSERT INTO `sequence` (`name`) VALUES('new_business') ON DUPLICATE KEY UPDATE `id` = LAST_INSERT_ID(`id` + 1);
SELECT LAST_INSERT_ID();这种方案的问题在于序列生成的逻辑脱离了数据库层，由应用层负责，增加了开发复杂度。当然，其实可以用spring来解决这一问题，因为在spring JDBC中已经对这种序列生成逻辑进行了简单的封装。
我们可以看一下spring的相关源代码：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的实现也就是通过update语句对incrementerName表里的columnName 列进行递增，并通过mysql的last_insert_id()返回最近生成的值。并保证了事务性及方法的并发支持。只是这个实现有些过于简单，比如：一个表对应一个序列的做法在实际应用开发中显得过于零碎，所以在实际应用中需要对其实现进行修改，实现一条记录对应一个序列的策略。另外对水平分片的支持并不在这一实现考虑范围内。同时，这种做法依然无法回避表锁的机制，所以这里通过CacheSize()的做法，实现了一次申请并缓存在内存中，以减少表锁的发生频率。
由于UUID出现重复的概率基本可以忽略，所以对分片是天生支持的。
单独建立一个库用来生成ID，在Shard中的每张表在这个ID库中都有一个对应的表，而这个对应的表只有一个字段， 这个字段是自增的。当我们需要插入新的数据，我们首先在ID库中的相应表中插入一条记录，以此得到一个新的ID， 然后将这个ID作为插入到Shard中的数据的主键。这个方法的缺点就是需要额外的插入操作，如果ID库变的很大， 性能也会随之降低。所以一定要保证ID库的数据集不要太大，一个办法是定期清理前面的记录
这种做法是通过联合主键的策略，即通过两个字段来生成一个唯一标识，前半部分是分片标识符，后半部分是本地生成的标识符（比如使用AUTO_INCREMENT生成）
这种做法可以基于上面提到的自定义序列表的方法的基础上，做一些技巧性的调整。即如下：
UPDATE `sequence` SET `id` = LAST_INSERT_ID(`id` + 1) WHERE `name` = 'photos';
SELECT LAST_INSERT_ID();这里的id初始值设定上要求不同的分片取不同的值，且必须连续。同时将每次递增的步长设定为服务器数目。
比如有3台机器，那么我们只要将初始值分别设置为1，2，3. 然后执行下面的语句即可：
UPDATE `sequence` SET `id` = LAST_INSERT_ID(`id` + 3) WHERE `name` = 'photos';
SELECT LAST_INSERT_ID();这就可以解决主键生成冲突的问题。但是如果在运行一段时间后要进行动态扩充分片数的时候，需要对序列初始值做一次调整，以确保其连续性，否则依然可能存在冲突的可能。当然这些逻辑可以封装在数据访问层的代码中。
表中每一行都应该有可以唯一标识自己的一列（或一组列）。虽然并不总是都需要主键，但大多数数据库设计人员都应保证他们创建的每个表有一个主键，以便于以后数据操纵和管理。其实即使你不建主键，MySQL（InnoDB引擎）也会自己建立一个隐藏6字节的ROWID作为主键列，详细可以参见[这里]
因为，InnoDB引擎使用聚集索引，数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL 会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）
所以在使用innoDB表时要避免随机的（不连续且值的分布范围非常大）聚簇索引，特别是针对I/O密集型的应用。例如：从性能角度考虑，使用UUID的方案就会导致聚簇索引的插入变得完全随机。
关于主键的类型选择上最常见的争论是用整型还是字符型的问题，关于这个问题《高性能MySQL》一书中有明确论断：
整数通常是标识列的最好选择，因为它很快且可以使用AUTO_INCREAMENT,如果可能，应该避免使用字符串类型作为标识列，因为很消耗空间，且通常比数字类型慢。
如果是使用MyISAM，则就更不能用字符型，因为MyISAM默认会对字符型采用压缩引擎，从而导致查询变得非常慢。
参考：
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》
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/5398950.html
