[翻译] UUID 作为 InnoDB 主键的性能影响

博客完整译文： https://blog.2014bduck.com/archives/287

原文标题：UUIDs are Popular, but Bad for Performance — Let’s Discuss
原文链接： https://www.percona.com/blog/2019/11/22/uuids-are-popular-but-bad-for-performance-lets-discuss/
作者：Yves Trudeau
翻译时间：2019-12-28

UUID 值有什么问题？

InnoDB 将表中的行存储在主键的 B 树中，在数据库中我们称之为聚簇索引。聚簇索引自动将数据行按主键顺序排列。

当你插入一行随机主键值的数据，InnoDB 需要找到这行应该属于哪一页，如果页没在缓冲池中则将其加载进缓冲池，插入数据行，最后将脏页刷回磁盘。纯随机值加上大表使得 B 树上的每个叶子节点都有机会插入行，而没有热点数据页。数据行不按照主键顺序（译注：主键顺序指主键顺序的末端）插入会导致页的分裂，进一步导致页的填充因子降低。在缓冲池中，有新数据插入的页称为脏页。而缓冲池中的页在被刷回磁盘前再次有新数据需要写入的概率很低。所以大部分时间中，每次插入操作会导致两次 IO 过程——一次读取和一次写入。所以首先 UUID 会对 IO 操作的比例造成影响，而这个又是伸缩性的主要限制因素。

硬件上来讲，获得高性能的唯一方法就是使用低延迟和高耐久的存储介质。然而这又是一个对性能造成影响的因素。因为聚簇索引的存在，辅助索引需要使用主键值作为指针。主键 B 树的叶子节点存储数据行，而辅助索引的叶子节点存储主键值。

我们假定有一个 UUID 作主键的表，并且有 5 个辅助索引，一共 10 亿行数据。如果你读了前面的段落，你会知道每行主键值被存了 6 次。也就是说一共 6 亿的 36 字节字符串值，216GB。这只是冰山一角而已，因为表通常还会有外键，显式或者隐式地指向其他表。当表是基于 UUID 设计的时候，列或者索引需要以char(36)来容纳数据。最近我分析了一个基于 UUID 的表，发现 70%的存储空间都用来存放 UUID 值。

不止这些，UUID 还有第三点影响。整型在 CPU 中一次性可以比较 8 字节，而 UUID 是逐字节比较的。数据库很少会受限于 CPU 性能，但是不管怎么样这都会提高查询的延迟。

RedisMasterNode

2019-12-29 15:50:29 +08:00

做了个简单的小测试，乱序 32 位 MD5 ID vs 顺序 32 位字符串整数 ID vs 子增 ID 导致的页分裂次数，50000 条数据 INSERT：

```SQL
mysql> SELECT NAME, COUNT FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_METRICS WHERE NAME
LIKE '%split%';
+---------------------------------+-------+
| NAME | COUNT |
+---------------------------------+-------+
| index_page_splits | 406 |
+---------------------------------+-------+
1 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT NAME, COUNT FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_METRICS WHERE NAME
LIKE '%split%';
+---------------------------------+-------+
| NAME | COUNT |
+---------------------------------+-------+
| index_page_splits | 288 |
+---------------------------------+-------+
1 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT NAME, COUNT FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_METRICS WHERE NAME LIKE '%split%';
+---------------------------------+-------+
| NAME | COUNT |
+---------------------------------+-------+
| index_page_splits | 193 |
+---------------------------------+-------+
1 rows in set (0.00 sec)
```