数据库主键一定要自增吗?有哪些场景不建议自增?

发布于 2022-7-19 16:33
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我们平时建表的时候,一般会像下面这样。

CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `name` char(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名字',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

出于习惯,我们一般会加一列id作为主键,而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++,也就是每次都加1。

但问题来了。

  • 主键id不自增行不行?
  • 为什么要用自增id做主键?
  • 离谱点,没有主键可以吗?
  • 什么情况下不应该自增?
  • 被这么一波追问,念头都不通达了?

这篇文章,我会尝试回答这几个问题。

主键不自增行不行
当然是可以的。比如我们可以把建表sql里的AUTO_INCREMENT去掉。

CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL COMMENT '主键',
  `name` char(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名字',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

然后执行

INSERT INTO `user` (`name`)  VALUES    ('debug');

这时候会报错Field 'id' doesn't have a default value。也就是说如果你不让主键自增的话,那你在写数据的时候需要自己指定id的值是多少,想要主键id是多少就写多少进去,不写就报错。

改成下面这样就好了

INSERT INTO `user` (`id`,`name`)  VALUES    (10, 'debug');

为什么要用自增主键
我们在数据库里保存的数据就跟excel表一样,一行行似的。

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 user表

而在底层,这一行行数据,就是保存在一个个16k大小的页里。

每次都去遍历所有的行性能会不好,于是为了加速搜索,我们可以根据主键id,从小到大排列这些行数据,将这些数据页用双向链表的形式组织起来,再将这些页里的部分信息提取出来放到一个新的16kb的数据页里,再加入层级的概念。于是,一个个数据页就被组织起来了,成为了一棵B+树索引。

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 B+树结构

而当我们在建表sql里声明了PRIMARY KEY (id)时,mysql的innodb引擎,就会为主键id生成一个主键索引,里面就是通过B+树的形式来维护这套索引。

到这里,我们有两个点是需要关注的:

  • 数据页大小是固定16k
  • 数据页内,以及数据页之间,数据主键id都是从小到大排序的
    由于数据页大小固定了是16k,当我们需要插入一条新的数据,数据页会被慢慢放满,当超过16k时,这个数据页就有可能会进行分裂。

针对B+树叶子节点,如果主键是自增的,那它产生的id每次都比前一次要大,所以每次都会将数据加在B+树尾部,B+树的叶子节点本质上是双向链表,查找它的首部和尾部,时间复杂度O(1)。而如果此时最末尾的数据页满了,那创建个新的页就好。

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 主键id自增的情况

如果主键不是自增的,比方说上次分配了id=7,这次分配了id=3,为了让新加入数据后B+树的叶子节点还能保持有序,它就需要往叶子结点的中间找,查找过程的时间复杂度是O(lgn),如果这个页正好也满了,这时候就需要进行页分裂了。并且页分裂操作本身是需要加悲观锁的。总体看下来,自增的主键遇到页分裂的可能性更少,因此性能也会更高。

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 主键id不自增的情况

没有主键可以吗
mysql表如果没有主键索引,查个数据都得全表扫描,那既然它这么重要,我今天就不当人了,不声明主键,可以吗?

嗯,你完全可以不声明主键。

你确实可以在建表sql里写成这样。

CREATE TABLE `user` (
  `name` char(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名字'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

看起来确实是没有主键的样子。然而实际上,mysql的innodb引擎内部会帮你生成一个名为ROW_ID列,它是个6字节的隐藏列,你平时也看不到它,但实际上,它也是自增的。有了这层兜底机制保证,数据表肯定会有主键和主键索引。

跟ROW_ID被隐藏的列还有trx_id字段,用于记录当前这一行数据行是被哪个事务修改的,和一个roll_pointer字段,这个字段是用来指向当前这个数据行的上一个版本,通过这个字段,可以为这行数据形成一条版本链,从而实现多版本并发控制(MVCC)。有没有很眼熟,这个在之前写的文章里出现过。

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 隐藏的row_id列

有没有建议主键不自增的场景
前面提到了主键自增可以带来很多好处,事实上大部分场景下,我们都建议主键设为自增。

那有没有不建议主键自增的场景呢?

mysql分库分表下的id
聊到分库分表,那我就需要说明下,递增和自增的区别了,自增就是每次都+1,而递增则是新的id比上一个id要大就行了,具体大多少,没关系。

之前写过一篇文章提到过,mysql在水平分库分表时,一般有两种方式。

一种分表方式是通过对id取模进行分表,这种要求递增就好,不要求严格自增,因为取模后数据会被分散到多个分表中,就算id是严格自增的,在分散之后,都只能保证每个分表里id只能是递增的。

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 根据id取模分表

另一种分表方式是根据id的范围进行分表(分片),它会划出一定的范围,比如以2kw为一个分表的大小,那0~2kw就放在这张分表中,2kw~4kw放在另一张分表中,数据不断增加,分表也可以不断增加,非常适合动态扩容,但它要求id自增,如果id递增,数据则会出现大量空洞。举个例子,比如第一次分配id=2,第二次分配id=2kw,这时候第一张表的范围就被打满了,后面再分配一个id,比如是3kw,就只能存到2kw~4kw(第二张)的分表中。那我在0~2kw这个范围的分表,也就存了两条数据,这太浪费了。

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 根据id范围分表

但不管哪种分表方式,一般是不可能继续用原来表里的自增主键的,原因也比较好理解,原来的每个表如果都从0开始自增的话,那好几个表就会出现好几次重复的id,根据id唯一的原则,这显然不合理。

所以我们在分库分表的场景下,插入的id都是专门的id服务生成的,如果是要严格自增的话,那一般会通过redis来获得,当然不会是一个id请求获取一次,一般会按批次去获得,比如一次性获得100个。快用完了再去获取下一批100个。

但这个方案有个问题,它严重依赖redis,如果redis挂了,那整个功能就傻了。

有没有不依赖于其他第三方组件的方法呢?

雪花算法
有,比如Twitter开源的雪花算法。

雪花算法通过64位有特殊含义的数字来组成id。

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 雪花算法

首先第0位不用。

接下来的41位是时间戳。精度是毫秒,这个大小大概能表示个69年左右,因为时间戳随着时间流逝肯定是越来越大的,所以这部分决定了生成的id肯定是越来越大的。

再接下来的10位是指产生这些雪花算法的工作机器id,这样就可以让每个机器产生的id都具有相应的标识。

再接下来的12位,序列号,就是指这个工作机器里生成的递增数字。

可以看出,只要处于同一毫秒内,所有的雪花算法id的前42位的值都是一样的,因此在这一毫秒内,能产生的id数量就是 2的10次方✖️2的12次方,大概400w,肯定是够用了,甚至有点多了。

但是!

细心的兄弟们肯定也发现了,雪花算法它算出的数字动不动就比上次的数字多个几百几万的,也就是它生成的id是趋势递增的,并不是严格+1自增的,也就是说它并不太适合于根据范围来分表的场景。这是个非常疼的问题。

还有个小问题是,那10位工作机器id,我每次扩容一个工作机器,这个机器怎么知道自己的id是多少呢?是不是得从某个地方读过来。

那有没有一种生成id生成方案,既能让分库分表能做到很好的支持动态扩容,又能像雪花算法那样并不依赖redis这样的第三方服务。

有。这就是这篇文章的重点了。

适合分库分表的uuid算法
我们可以参考雪花算法的实现,设计成下面这样。注意下面的每一位,都是十进制,而不是二进制。

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 适合分库分表的uuid算法

开头的12位依然是时间,但并不是时间戳,雪花算法的时间戳精确到毫秒,我们用不上这么细,我们改为yyMMddHHmmss,注意开头的yy是两位,也就是这个方案能保证到2099年之前,id都不会重复,能用到重复,那也是真·百年企业。同样由于最前面是时间,随着时间流逝,也能保证id趋势递增。

接下来的10位,用十进制的方式表示工作机器的ip,就可以把12位的ip转为10位的数字,它可以保证全局唯一,只要服务起来了,也就知道自己的ip是多少了,不需要像雪花算法那样从别的地方去读取worker id了,又是一个小细节。

在接下来的6位,就用于生成序列号,它能支持每秒钟生成100w个id。

最后的4位,也是这个id算法最妙的部分。它前2位代表分库id,后2位代表分表id。也就是支持一共100*100=1w张分表。

举个例子,假设我只用了1个分库,当我一开始只有3张分表的情况下,那我可以通过配置,要求生成的uuid最后面的2位,取值只能是[0,1,2],分别对应三个表。这样我生成出来的id,就能非常均匀的落到三个分表中,这还顺带解决了单个分表热点写入的问题。

如果随着业务不断发展,需要新加入两张新的表(3和4),同时第0张表有点满了,不希望再被写了,那就将配置改为[1,2,3,4],这样生成的id就不会再插入到对应的0表中。同时还可以加入生成id的概率和权重来调整哪个分表落更多数据。

有了这个新的uuid方案,我们既可以保证生成的数据趋势递增,同时也能非常方便扩展分表。非常nice。

数据库有那么多种,mysql只是其中一种,那其他数据库也是要求主键自增吗?

tidb的主键id不建议自增
tidb是一款分布式数据库,作为mysql分库分表场景下的替代产品,可以更好的对数据进行分片。

它通过引入Range的概念进行数据表分片,比如第一个分片表的id在0~2kw,第二个分片表的id在2kw~4kw。这其实就是根据id范围进行数据库分表。

它的语法几乎跟mysql一致,用起来大部分时候是无感的。

但跟mysql有一点很不一样的就是,mysql建议id自增,但tidb却建议使用随机的uuid。原因是如果id自增的话,根据范围分片的规则,一段时间内生成的id几乎都会落到同一个分片上,比如下图,从3kw开始的自增uuid,几乎都落到range 1这个分片中,而其他表却几乎不会有写入,性能没有被利用起来。出现一表有难,多表围观的场面,这种情况又叫写热点问题。

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 写热点问题

所以为了充分的利用多个分表的写入能力,tidb建议我们写入时使用随机id,这样数据就能被均匀分散到多个分片中。

用户id不建议用自增id
前面提到的不建议使用自增id的场景,都是技术原因导致的,而下面介绍的这个,单纯是因为业务。

举个例子吧。

如果你能知道一个产品每个月,新增的用户数有多少,这个对你来说会是有用的信息吗?

对程序员来说,可能这个信息价值不大。

但如果你是做投资的呢,或者是分析竞争对手呢?

那反过来。

如果你发现你的竞争对手,总能非常清晰的知道你的产品每个月新进的注册用户是多少人,你会不会心里毛毛的?

如果真出现了这问题,先不要想是不是有内鬼,先检查下你的用户表主键是不是自增的。

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如果用户id是自增的,那别人只要每个月都注册一个新用户,然后抓包得到这个用户的user_id,然后跟上个月的值减一下,就知道这个月新进多少用户了。

同样的场景有很多,有时候你去小店吃饭,发票上就写了你是今天的第几单,那大概就能估计今天店家做了多少单。你是店家,你心里也不舒服吧。

再比如说一些小app的商品订单id,如果也做成自增的,那就很容易可以知道这个月成了多少单。

类似的事情有很多,这些场景都建议使用趋势递增的uuid作为主键。

当然,主键保持自增,但是不暴露给前端,那也行,那前面的话,你当我没说过。

总结

  • 建表sql里主键边上的AUTO_INCREMENT,可以让主键自增,去掉它是可以的,但这就需要你在insert的时候自己设置主键的值。
  • 建表sql里的 PRIMARY KEY 是用来声明主键的,如果去掉,那也能建表成功,但mysql内部会给你偷偷建一个 ROW_ID的隐藏列作为主键。
  • 由于mysql使用B+树索引,叶子节点是从小到大排序的,如果使用自增id做主键,这样每次数据都加在B+树的最后,比起每次加在B+树中间的方式,加在最后可以有效减少页分裂的问题。
  • 在分库分表的场景下,我们可以通过redis等第三方组件来获得严格自增的主键id。如果不想依赖redis,可以参考雪花算法进行魔改,既能保证数据趋势递增,也能很好的满足分库分表的动态扩容。
  • 并不是所有数据库都建议使用自增id作为主键,比如tidb就推荐使用随机id,这样可以有效避免写热点的问题。而对于一些敏感数据,比如用户id,订单id等,如果使用自增id作为主键的话,外部通过抓包,很容易可以知道新进用户量,成单量这些信息,所以需要谨慎考虑是否继续使用自增主键。

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已于2022-7-19 16:33:22修改
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