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MySQL 主键类型选型指南：自增、UUID、雪花算法怎么选

主键（Primary Key, PK）不仅是“唯一标识一行数据”的约束，更是 InnoDB 的物理组织方式：InnoDB 的表数据按主键构建聚簇索引（Clustered Index），数据行存放在主键 B+Tree 的叶子节点上。

这意味着：

• 主键的长度会放大所有二级索引（Secondary Index）的体积与维护成本（二级索引叶子节点存的是“二级索引键 + 主键值”）。
• 主键的有序性决定插入是否“尾插”还是频繁“页分裂”（page split），直接影响写入吞吐、锁竞争和碎片。

本文从工程实践出发，比较自增主键、UUID 及常见分布式 ID，并给出可落地的选型建议与 DDL 示例。

1. 选主键的核心目标

把主键选型拆成 6 个维度，更容易做“最优方案”的工程权衡：

1. 写入性能：是否顺序递增、是否导致页分裂、是否放大二级索引维护。
2. 存储体积：主键越大，所有二级索引越大，Buffer Pool 命中率越低。
3. 分布式唯一性：多机房/多写入节点/离线导入是否需要“无中心生成”。
4. 可读性与调试：是否方便排查、是否能按时间粗略排序。
5. 安全性：ID 是否可枚举（自增 ID 在外部暴露时容易被遍历）。
6. 迁移与合并：跨库合并、主从切换、双写、历史数据回灌是否容易冲突。

2. 常见主键方案对比

下面按“工程上最常见的几类主键”进行对比。

2.1 自增主键（BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT）

特点

• 单库单写（或主从复制）环境下最简单、性能最好。
• 值递增，插入高度“尾插”，对 InnoDB 友好。
• 整数短（通常 8 字节），二级索引额外负担小。

优点

• 写入吞吐高，页分裂少。
• 索引紧凑，Buffer Pool 利用率高。
• 业务实现简单，生态支持最好。

缺点

• 多写入节点（多主/多活/分库分表）下会有冲突，需要统一发号器或分段策略。
• 对外暴露时可枚举，可能泄露业务规模与数据存在性。

推荐场景

• 单主写、多从读、绝大多数 OLTP 系统。
• 主键不需要在应用侧提前生成。

DDL 示例

CREATETABLEorders(idBIGINTUNSIGNEDNOTNULLAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTUNSIGNEDNOTNULL,statusTINYINTNOTNULL,created_atDATETIMENOTNULL,PRIMARYKEY(id),KEYidx_user_created(user_id,created_at))ENGINE=InnoDB;

2.2 UUID（文本形态：CHAR(36)/VARCHAR(36)）

特点

• 典型值形态如550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000。
• 字符存储大（36 字符 + 字符集开销），对索引极不友好。
• UUID 近似随机，插入在 B+Tree 上“到处落点”，页分裂多。

优点

• 去中心化生成，天然适合分布式唯一性。
• 对外暴露不易枚举。

缺点（工程上很关键）

• 索引膨胀严重：主键变大后，所有二级索引都跟着变大。
• 写入放大明显：随机插入导致页分裂与碎片，可能引发吞吐下降与延迟抖动。

推荐场景

• 非高写入、或数据量不大，且强依赖跨系统唯一性的场景。
• 更推荐使用二进制形态或可排序 UUID（见后文）。

2.3 UUID（二进制形态：BINARY(16)）

特点

• 存储 16 字节，比CHAR(36)紧凑很多。
• 仍可能是“随机插入”，但索引体积显著降低。

MySQL 8.0 推荐用法（减少随机写）

MySQL 8.0 提供UUID_TO_BIN()/BIN_TO_UUID()，并支持“交换时间字段”的优化，使 UUID 更接近按时间递增，减少页分裂：

CREATETABLEevents(idBINARY(16)NOTNULL,created_atDATETIMENOTNULL,payload JSONNOTNULL,PRIMARYKEY(id))ENGINE=InnoDB;INSERTINTOevents(id,created_at,payload)VALUES(UUID_TO_BIN(UUID(),1),NOW(),JSON_OBJECT('k','v'));SELECTBIN_TO_UUID(id,1)ASid_textFROMeventsLIMIT10;

其中第二个参数1会对 UUID 的部分字节做重排，让新生成的 UUID 在索引上更“顺序”。

优缺点总结

• 相比CHAR(36)：空间与索引体积大幅改善。
• 相比自增：仍更复杂，写入性能通常略弱（尤其在高并发写入、热点二级索引多时）。

2.4 分布式递增 ID（Snowflake/号段/时间序）

这类方案的目标是兼得：

• 全局唯一（分布式可生成）
• 大体递增（减少页分裂，接近自增的写入局部性）
• 整数紧凑（通常 64-bit）

常见实现：

• 雪花算法（Snowflake）：时间戳 + 机器号 + 序列。
• 号段模式（Segment/Leaf）：集中服务批量发号，应用侧内存递增。
• ULID/KSUID：带时间前缀的可排序标识（常用 128-bit）。

优点

• 分布式唯一且近似递增，写入更平滑。
• 使用BIGINT（8 字节）时索引紧凑。

缺点

• 实现复杂度更高，需要校时、机器号管理、容灾策略。
• 如果强依赖严格递增顺序，需要额外保证（多数方案仅“趋势递增”）。

推荐场景

• 分库分表、多活写入、跨系统合并。
• 高写入 OLTP，希望兼顾性能与全局唯一。

DDL 示例（以BIGINT存储分布式 ID）

CREATETABLEtrade(idBIGINTUNSIGNEDNOTNULL,buyer_idBIGINTUNSIGNEDNOTNULL,amountDECIMAL(18,2)NOTNULL,created_atDATETIMENOTNULL,PRIMARYKEY(id),KEYidx_buyer_created(buyer_id,created_at))ENGINE=InnoDB;

2.5 业务主键 / 联合主键（Natural Key / Composite PK）

例如用(tenant_id, order_no)作为主键。

优点

• 语义强，天然防重（不需要额外唯一索引）。
• 某些查询天然命中主键。

缺点

• 主键更长，二级索引被放大。
• 业务字段一旦变更成本高（主键更新在 InnoDB 中代价大）。
• 多字段比较更慢，Join 成本更高。

推荐实践

• 更常见做法：使用**短的代理主键（Surrogate Key）**作为 PK，再对业务唯一字段建UNIQUE约束。

CREATETABLEtenant_order(idBIGINTUNSIGNEDNOTNULLAUTO_INCREMENT,tenant_idBIGINTUNSIGNEDNOTNULL,order_noVARCHAR(64)NOTNULL,created_atDATETIMENOTNULL,PRIMARYKEY(id),UNIQUEKEYuk_tenant_orderno(tenant_id,order_no))ENGINE=InnoDB;

3. 为什么“主键越短、越顺序”通常越好

3.1 二级索引会“携带”主键

InnoDB 的二级索引叶子节点存储的是主键值而不是行指针，所以：

• 主键从 8 字节变为 16 字节，所有二级索引都会变“更胖”。
• 主键从BIGINT变为CHAR(36)，二级索引体积可能成倍增长。

二级索引变胖会带来：更高的磁盘与内存消耗、更低的缓存命中、更高的写放大。

3.2 随机主键更容易页分裂

• 递增主键：新数据大多插在右侧，B+Tree 追加为主。
• 随机主键：插入点分布在整棵树，容易触发页分裂、页面搬迁，造成碎片与抖动。

这就是为什么“UUID 文本主键”在写入压力上去后，往往比自增慢很多。

4. 选型建议：按场景给结论

4.1 单库单写（绝大多数业务）

• 首选：BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT
• 对外暴露 ID 的安全诉求：
  • 外部展示用单独的“展示 ID”（例如短链/编码），内部仍用自增主键。
  • 或增加一列public_id（UUID/ULID）并加唯一索引，作为对外标识。

4.2 分布式多写 / 分库分表 / 多活

• 首选：趋势递增的分布式BIGINT（雪花/号段）作为主键。
• 备选：BINARY(16)的可排序 UUID/ULID（写入与索引体积通常优于CHAR(36)）。

4.3 写入极高 + 二级索引较多

• 强烈倾向：8 字节整数主键（自增或分布式BIGINT）。
• 尽量避免：CHAR(36)UUID 主键。

4.4 数据迁移、跨库合并频繁

• 若需要无冲突合并：分布式 ID（雪花/号段）或BINARY(16)UUID。
• 若只在离线任务合并：也可以保留自增主键，但需要设计“映射表/重写主键”的迁移流程。

4.5 业务天然有稳定且短的唯一键

• 可以选择业务键做UNIQUE，主键仍用短代理键。
• 只有在确认“字段稳定、不会变更、且长度非常短”时才考虑业务键做 PK。

5. 推荐的工程落地模板

模板 A：性能优先（内部主键自增，外部 ID 随机）

CREATETABLEuser_profile(idBIGINTUNSIGNEDNOTNULLAUTO_INCREMENT,public_idBINARY(16)NOTNULL,nicknameVARCHAR(64)NOTNULL,created_atDATETIMENOTNULL,PRIMARYKEY(id),UNIQUEKEYuk_public_id(public_id))ENGINE=InnoDB;

写入时：

INSERTINTOuser_profile(public_id,nickname,created_at)VALUES(UUID_TO_BIN(UUID(),1),'alice',NOW());

模板 B：分布式优先（分布式 BIGINT 主键）

CREATETABLEmessage(idBIGINTUNSIGNEDNOTNULL,room_idBIGINTUNSIGNEDNOTNULL,sender_idBIGINTUNSIGNEDNOTNULL,contentTEXTNOTNULL,created_atDATETIMENOTNULL,PRIMARYKEY(id),KEYidx_room_created(room_id,created_at))ENGINE=InnoDB;

6. 常见坑与细节

1. 不要用INT省空间：大多数长期业务更建议从一开始就用BIGINT UNSIGNED，避免未来扩容与迁移。
2. 不要把 UUID 文本当主键：CHAR(36)主键通常是最差的组合（大 + 随机）。
3. 主键尽量不要有业务含义：业务变化会让“带语义主键”变更成本极高。
4. 二级索引越多，主键越要短：因为每个二级索引都要携带主键。
5. 可排序 UUID 也不是完全顺序：高并发下仍可能产生一定随机性，但一般显著优于完全随机 UUID。

7. 一句话决策表

8. 结论

• 默认最优：BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT（单写场景），简单、快、省。
• 分布式最优：趋势递增的分布式BIGINT（雪花/号段），兼顾唯一与写入性能。
• UUID 的正确打开方式：尽量用BINARY(16)，并使用可排序/重排策略，避免CHAR(36)做主键。