MySQL 主键不推荐使用 UUID 的深层原因及解决方案

-- UUID 的两种存储方式
CREATE TABLE users_uuid_str (
    id CHAR(36) PRIMARY KEY DEFAULT UUID(),  -- 36字节
    name VARCHAR(50)
);
CREATE TABLE users_uuid_bin (
    id BINARY(16) PRIMARY KEY,  -- 16字节，但仍然有其他问题
    name VARCHAR(50)
);

-- InnoDB 表结构示例
-- 数据实际按主键顺序存储在磁盘上
-- 自增ID：数据物理存储是连续的
-- UUID：数据物理存储是随机的

-- 场景：插入100万条数据
-- 使用自增ID
INSERT INTO table (name) VALUES ('name');  -- 直接追加到B+树末尾
-- 使用UUID
INSERT INTO table (id, name) VALUES (UUID(), 'name');  
-- 需要：1. 在B+树中寻找插入位置 2. 可能导致页分裂 3. 碎片化

原始页（已满）：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
新插入UUID：需要插入到 5 和 6 之间
结果：
页1：[1, 2, 3, 4, 5]
页2：[uuid_value, 6, 7, 8, 9, 10]
问题：
1. 数据不再连续
2. 磁盘空间利用率下降
3. 查询需要更多磁盘I/O

-- 自增ID：连续的数据更容易一起被缓存
-- 读取用户1-100的数据可能只需要1-2次磁盘I/O
-- UUID：数据分散在不同页中
-- 读取100个用户数据可能需要100次磁盘I/O

-- 创建测试表
CREATE TABLE test_autoinc (
    id BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    data VARCHAR(100)
) ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE test_uuid (
    id CHAR(36) PRIMARY KEY DEFAULT UUID(),
    data VARCHAR(100)
) ENGINE=InnoDB;
-- 插入性能对比（100万行）
-- 自增ID：约 30-40秒
-- UUID：约 90-120秒（慢2-3倍）
-- 查询性能对比（范围查询）
SELECT * FROM test_autoinc WHERE id BETWEEN 100000 AND 200000;
-- 使用聚簇索引，高效
SELECT * FROM test_uuid WHERE id > 'xxxx';
-- 索引效率低，需要更多随机I/O

-- 分布式系统，需要离线生成ID
-- 数据需要合并的场景
-- 安全要求高，不希望暴露数据规模
-- 示例：移动设备离线数据同步

-- 高并发写入的OLTP系统
-- 需要频繁范围查询的业务
-- 数据量大的表（>1000万行）
-- 示例：电商订单、用户表、日志表

-- 使用自增ID作为主键，UUID作为业务ID
CREATE TABLE users (
    id BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  -- 用于索引和关联
    uuid CHAR(36) UNIQUE NOT NULL DEFAULT UUID(),   -- 对外暴露
    name VARCHAR(50),
    INDEX idx_uuid(uuid)
);

-- 使用时间有序的UUID变体
-- MySQL 8.0+ 的 UUID_TO_BIN 函数
CREATE TABLE users (
    id BINARY(16) PRIMARY KEY DEFAULT (UUID_TO_BIN(UUID(), 1)),  -- 有序
    name VARCHAR(50)
);
-- 参数1：将时间部分移到前面，提高顺序性

# 分布式ID生成算法（64位）
# 结构：时间戳(41位) + 机器ID(10位) + 序列号(12位)
# 优点：有序、分布式、高性能

-- 生成有序UUID
SELECT UUID_TO_BIN(UUID(), 1);  -- 有序
SELECT UUID_TO_BIN(UUID(), 0);  -- 无序
-- 反向转换
SELECT BIN_TO_UUID(binary_uuid, 1);

-- 查看碎片化程度
SELECT 
    table_name,
    data_length,
    index_length,
    data_free,
    ROUND(data_free/(data_length+index_length)*100, 2) as frag_percent
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = DATABASE();
-- 监控插入性能
SHOW ENGINE INNODB STATUS;