接手了一个项目,项目中所有表主键都是uuid,我表示一脸懵逼,最后找到这篇文章做总结,提前说一下,uuid没有任何存在的必要,只不过是万千程序员们在追求结果的途中绕的弯路而已.

    以下这篇在csdn上有黄杉写的文章,充分的说明了这一点.并且用实际业务数据,有代表性

测试缘由

一个开发同事做了一个框架，里面主键是uuid，我跟他建议说mysql不要用uuid用自增主键，自增主键效率高，他说不一定高，我说innodb的索引特性导致了自增id做主键是效率最好的，为了拿实际的案例来说服他，所以准备做一个详细的测试。

作为互联网公司，一定有用户表，而且用户表UC_USER基本会有百万记录，所以在这个表基础上准测试数据来进行测试。

     测试过程是目前我想到的多方位的常用的几种类型的sql进行测试，当然可能不太完善，欢迎大家留言提出更加完善的测试方案或者测试sql语句。

1、准备表以及数据
UC_USER，自增ID为主键，表结构类似如下：
CREATE TABLE UC_USER (
ID bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
USER_NAME varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
USER_PWD varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
BIRTHDAY datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',
NAME varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
USER_ICON varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '头像图片',
SEX char(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别, 1:男，2:女，3：保密',
NICKNAME varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
STAT varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '用户状态，01:正常，02:冻结',
USER_MALL bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '当前所属MALL',
LAST_LOGIN_DATE datetime DEFAULT NULL COMMENT '最后登录时间',
LAST_LOGIN_IP varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '最后登录IP',
SRC_OPEN_USER_ID bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '来源的联合登录',
EMAIL varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
MOBILE varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '手机',
IS_DEL char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
IS_EMAIL_CONFIRMED char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定邮箱',
IS_PHONE_CONFIRMED char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定手机',
CREATER bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
CREATE_DATE datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '注册时间',
UPDATE_DATE datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改日期',
PWD_INTENSITY char(1) DEFAULT NULL COMMENT '密码强度',
MOBILE_TGC char(64) DEFAULT NULL COMMENT '手机登录标识',
MAC char(64) DEFAULT NULL COMMENT 'mac地址',
SOURCE char(1) DEFAULT '0' COMMENT '1:WEB,2:IOS,3:ANDROID,4:WIFI,5:管理系统, 0:未知',
ACTIVATE char(1) DEFAULT '1' COMMENT '激活，1：激活，0：未激活',
ACTIVATE_TYPE char(1) DEFAULT '0' COMMENT '激活类型，0：自动，1：手动',
PRIMARY KEY (ID),
UNIQUE KEY USER_NAME (USER_NAME),
KEY MOBILE (MOBILE),
KEY IDX_MOBILE_TGC (MOBILE_TGC,ID),
KEY IDX_EMAIL (EMAIL,ID),
KEY IDX_CREATE_DATE (CREATE_DATE,ID),
KEY IDX_UPDATE_DATE (UPDATE_DATE)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7122681 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表'

UC_USER_PK_VARCHAR表，字符串ID为主键，采用uuid
CREATE TABLE UC_USER_PK_VARCHAR_1 (
ID varchar(36) CHARACTER SET utf8mb4 NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '主键',
USER_NAME varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
USER_PWD varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
BIRTHDAY datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',
NAME varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
USER_ICON varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '头像图片',
SEX char(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别, 1:男，2:女，3：保密',
NICKNAME varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
STAT varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '用户状态，01:正常，02:冻结',
USER_MALL bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '当前所属MALL',
LAST_LOGIN_DATE datetime DEFAULT NULL COMMENT '最后登录时间',
LAST_LOGIN_IP varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '最后登录IP',
SRC_OPEN_USER_ID bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '来源的联合登录',
EMAIL varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
MOBILE varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '手机',
IS_DEL char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
IS_EMAIL_CONFIRMED char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定邮箱',
IS_PHONE_CONFIRMED char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定手机',
CREATER bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
CREATE_DATE datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '注册时间',
UPDATE_DATE datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改日期',
PWD_INTENSITY char(1) DEFAULT NULL COMMENT '密码强度',
MOBILE_TGC char(64) DEFAULT NULL COMMENT '手机登录标识',
MAC char(64) DEFAULT NULL COMMENT 'mac地址',
SOURCE char(1) DEFAULT '0' COMMENT '1:WEB,2:IOS,3:ANDROID,4:WIFI,5:管理系统, 0:未知',
ACTIVATE char(1) DEFAULT '1' COMMENT '激活，1：激活，0：未激活',
ACTIVATE_TYPE char(1) DEFAULT '0' COMMENT '激活类型，0：自动，1：手动',
PRIMARY KEY (ID),
UNIQUE KEY USER_NAME (USER_NAME),
KEY MOBILE (MOBILE),
KEY IDX_MOBILE_TGC (MOBILE_TGC,ID),
KEY IDX_EMAIL (EMAIL,ID),
KEY IDX_CREATE_DATE (CREATE_DATE,ID),
KEY IDX_UPDATE_DATE (UPDATE_DATE)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';

2、500W数据测试
2.1 录入500W数据，自增ID节省一半磁盘空间
确定两个表数据量

自增id为主键的表

mysql> select count(1) from UC_USER;
count(1)
5720112

1 row in set (0.00 sec)

mysql>

uuid为主键的表

mysql> select count(1) from UC_USER_PK_VARCHAR_1;
count(1)
5720112

1 row in set (1.91 sec)

占据的空间容量来看，自增ID比UUID小一半左右。
主键类型
数据文件大小
占据容量
自增ID
-rw-rw---- 1 mysql mysql 2.5G Aug 11 18:29 UC_USER.ibd
2.5 G
UUID
-rw-rw---- 1 mysql mysql 5.4G Aug 15 15:11 UC_USER_PK_VARCHAR_1.ibd
5.4 G

2.2 单个数据走索引查询，自增id和uuid相差不大
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.MOBILE ='14782121512';
0.118

UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE ='14782121512';
0.117

自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.MOBILE IN( '14782121512','13761460105');
0.049
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE IN('14782121512','13761460105');
0.040

自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.CREATE_DATE='2013-11-24 10:26:36' ;
0.139
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE='2013-11-24 10:26:43' ;
0.126

2.3 范围like查询，自增ID性能优于UUID
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

（1）模糊范围查询1000条数据，自增ID性能要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.MOBILE LIKE '147%' LIMIT 1000;
1.784
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE LIKE '147%' LIMIT 1000;
3.196

（2）日期范围查询20条数据，自增ID稍微弱于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 20;
0.601
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 20;
0.543

（3）范围查询200条数据，自增ID性能要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 200;
2.314
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 200;
3.229

范围查询总数量，自增ID要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.UC_USER t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ;
0.514
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ;
1.092

PS：在有缓存的情况下，两者执行效率没有相差很小。

2.4 写入测试，自增ID是UUID的4倍
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

自增ID
UPDATE test.UC_USER t SET t.MOBILE_TGC='T2' WHERE t.CREATE_DATE > '2016-05-03 10:26:36' AND t.CREATE_DATE <'2016-05-04 00:00:00' ;
1.419
UUID
UPDATE test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t SET t.MOBILE_TGC='T2' WHERE t.CREATE_DATE > '2016-05-03 10:26:36' AND t.CREATE_DATE <'2016-05-04 00:00:00' ;
5.639

自增ID
INSERT INTO test.UC_USER( ID, USER_NAME, USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, MOBILE, IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE ) SELECT NULL, CONCAT('110',USER_NAME,8), USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, CONCAT('110',TRIM(MOBILE)), IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE FROM test.UC_USER_1 LIMIT 100;
0.105
UUID
INSERT INTO test.UC_USER_PK_VARCHAR_1( ID, USER_NAME, USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, MOBILE, IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE ) SELECT UUID(), CONCAT('110',USER_NAME,8), USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, CONCAT('110',TRIM(MOBILE)), IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE FROM test.UC_USER_1 LIMIT 100;
0.424

2.5、备份和恢复，自增ID性能优于UUID
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

Mysqldump备份
自增ID
time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_500> UC_USER_500.sql
28.59秒
UUID
time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_PK_VARCHAR_500> UC_USER_PK_VARCHAR_500.sql
31.08秒

MySQL恢复
自增ID
time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_500.sql
7m36.601s
UUID
time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_PK_VARCHAR_500.sql
9m42.472s

3、500W总结
在500W记录表的测试下：
（1）普通单条或者20条左右的记录检索，uuid为主键的相差不大几乎效率相同；
（2）但是范围查询特别是上百成千条的记录查询，自增id的效率要大于uuid；
（3）在范围查询做统计汇总的时候，自增id的效率要大于uuid；
（4）在存储上面，自增id所占的存储空间是uuid的1/2；
（5）在备份恢复上，自增ID主键稍微优于UUID。

4、1000W数据测试
4.1 录入1000W数据记录，看存储空间

自增id为主键的表

mysql> use test;
Database changed

mysql> select count(1) from UC_USER_1;
count(1)
10698102

1 row in set (27.42 sec)

uuid为主键的表

mysql> select count(1) from UC_USER_PK_VARCHAR_1;
count(1)
10698102

1 row in set (0.00 sec)

mysql>

占据的空间容量来看，自增ID比UUID小一半左右：
主键类型
数据文件大小
占据容量
自增ID
-rw-rw---- 1 mysql mysql 4.2G Aug 20 23:08 UC_USER_1.ibd
4.2 G
UUID
-rw-rw---- 1 mysql mysql 8.8G Aug 20 18:20 UC_USER_PK_VARCHAR_1.ibd
8.8 G

4.2 单个数据走索引查询，自增id和 uuid效率比是：(2~3):1
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

单条记录查询
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.MOBILE ='14782121512';
0.069
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE ='14782121512';
0.274

小范围查询
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.MOBILE IN( '14782121512','13761460105');
0.050
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE IN('14782121512','13761460105');
0.151

根据日期查询
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.CREATE_DATE='2013-11-24 10:26:36' ;
0.269
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE='2013-11-24 10:26:43' ;
0.810

4.3 范围like查询，自增ID性能优于UUID，比值(1.5~2)：1
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

（1）模糊范围查询1000条数据，自增ID性能要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.MOBILE LIKE '147%' LIMIT 1000;
2.398
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE LIKE '147%' LIMIT 1000;
5.872

（2）日期范围查询20条数据，自增ID稍微弱于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 20;
0.765
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 20;
1.090

（3）范围查询200条数据，自增ID性能要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 200;
1.569
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 200;
2.597

范围查询总数量，自增ID要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ;
1.129
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ;
2.302

4.4 写入测试，自增ID比UUID效率高，比值(3~10)：1
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

修改一天的记录
自增ID
UPDATE test.UC_USER_1 t SET t.MOBILE_TGC='T2' WHERE t.CREATE_DATE > '2016-05-03 10:26:36' AND t.CREATE_DATE <'2016-05-04 00:00:00' ;
2.685
UUID
UPDATE test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t SET t.MOBILE_TGC='T2' WHERE t.CREATE_DATE > '2016-05-03 10:26:36' AND t.CREATE_DATE <'2016-05-04 00:00:00' ;
26.521

录入数据
自增ID
INSERT INTO test.UC_USER_1( ID, USER_NAME, USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, MOBILE, IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE ) SELECT NULL, CONCAT('110',USER_NAME,8), USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, CONCAT('110',TRIM(MOBILE)), IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE FROM test.UC_USER_1 LIMIT 100;
0.534
UUID
INSERT INTO test.UC_USER_PK_VARCHAR_1( ID, USER_NAME, USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, MOBILE, IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE ) SELECT UUID(), CONCAT('110',USER_NAME,8), USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, CONCAT('110',TRIM(MOBILE)), IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE FROM test.UC_USER_1 LIMIT 100;
1.716

4.5、备份和恢复，自增ID性能优于UUID
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

Mysqldump备份
自增ID
time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_1> UC_USER_1.sql
0m50.548s
UUID
time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_PK_VARCHAR_1> UC_USER_PK_VARCHAR_1.sql
0m58.590s

MySQL恢复
自增ID
time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_1.sql
17m30.822s
UUID
time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_PK_VARCHAR_1.sql
23m6.360s

5、1000W总结
在1000W记录表的测试下：
（1）普通单条或者20条左右的记录检索，自增主键效率是uuid主键的2到3倍；
（2）但是范围查询特别是上百成千条的记录查询，自增id的效率要大于uuid；
（3）在范围查询做统计汇总的时候，自增id主键的效率是uuid主键1.5到2倍；
（4）在存储上面，自增id所占的存储空间是uuid的1/2；
（5）在写入上面，自增ID主键的效率是UUID主键的3到10倍，相差比较明显，特别是update小范围之内的数据上面。
（6）在备份恢复上，自增ID主键稍微优于UUID。

6、MySQL分布式架构的取舍
分布式架构，意味着需要多个实例中保持一个表的主键的唯一性。这个时候普通的单表自增ID主键就不太合适，因为多个mysql实例上会遇到主键全局唯一性问题。

6.1、自增ID主键+步长，适合中等规模的分布式场景

     在每个集群节点组的master上面，设置（auto_increment_increment），让目前每个集群的起始点错开 1，步长选择大于将来基本不可能达到的切分集群数，达到将 ID 相对分段的效果来满足全局唯一的效果。

优点是：实现简单，后期维护简单，对应用透明。

缺点是：第一次设置相对较为复杂，因为要针对未来业务的发展而计算好足够的步长;

规划：
比如计划总共N个节点组，那么第i个节点组的my.cnf的配置为：
auto_increment_offset i
auto_increment_increment N

假如规划48个节点组，N为48，现在配置第8个节点组，这个i为8，第8个节点组的my.cnf里面的配置为：
auto_increment_offset 8
auto_increment_increment 48

6.2、UUID，适合小规模的分布式环境

     对于InnoDB这种聚集主键类型的引擎来说，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，而且由于索引和数据存储在一起，字符串做主键会造成存储空间增大一倍。

在存储和检索的时候，innodb会对主键进行物理排序，这对auto_increment_int是个好消息，因为后一次插入的主键位置总是在最后。但是对uuid来说，这却是个坏消息，因为uuid是杂乱无章的，每次插入的主键位置是不确定的，可能在开头，也可能在中间，在进行主键物理排序的时候，势必会造成大量的 IO操作影响效率，在数据量不停增长的时候，特别是数据量上了千万记录的时候，读写性能下降的非常厉害。

优点：搭建比较简单，不需要为主键唯一性的处理。
缺点：占用两倍的存储空间（在云上光存储一块就要多花2倍的钱），后期读写性能下降厉害。

6.3、雪花算法自造全局自增ID，适合大数据环境的分布式场景
由twitter公布的开源的分布式id算法snowflake（Java版本）

IdWorker.java：

package com.demo.elk;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class IdWorker {

 protected static final Logger LOG =  LoggerFactory.getLogger(IdWorker.class);

 private long workerId;
 private long datacenterId;
 private long sequence = 0L;

 private long twepoch = 1288834974657L;

 private long workerIdBits = 5L;
 private long datacenterIdBits = 5L;
 private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
 private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
 private long sequenceBits = 12L;

 private long workerIdShift = sequenceBits;
 private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
 private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits +  datacenterIdBits;
 private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

 private long lastTimestamp = -1L;

 public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
     // sanity check for workerId
     if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
        throw new  IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than  %d or less than 0", maxWorkerId));
     }
     if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
         throw new  IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater  than %d or less than 0", maxDatacenterId));
     }
     this.workerId = workerId;
     this.datacenterId = datacenterId;
     LOG.info(String.format("worker starting. timestamp left shift %d,   datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid   %d", timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits,   workerId));
 }

 public synchronized long nextId() {
     long timestamp = timeGen();

     if (timestamp < lastTimestamp) {
         LOG.error(String.format("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.",  lastTimestamp));
        throw new  RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d  milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
     }

     if (lastTimestamp == timestamp) {
        sequence = (sequence + 1) &  sequenceMask;
        if (sequence == 0) {
            timestamp =  tilNextMillis(lastTimestamp);
        }
     } else {
        sequence = 0L;
     }

     lastTimestamp = timestamp;

     return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |   (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift)  | sequence;
}

 protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
     long timestamp = timeGen();
     while (timestamp <= lastTimestamp) {
        timestamp = timeGen();
     }
     return timestamp;
 }

 protected long timeGen() {
     return  System.currentTimeMillis();
 }

}

测试生成ID的测试类，IdWorkerTest.java：
package com.demo.elk;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class IdWorkerTest {

      
 static class IdWorkThread implements Runnable {
     private Set<Long> set;
     private IdWorker idWorker;

     public IdWorkThread(Set<Long> set, IdWorker idWorker) {
        this.set = set;
        this.idWorker = idWorker;
     }

     public void run() {
        while (true) {
             long id =  idWorker.nextId();
             System.out.println("             real id:" + id);
            if (!set.add(id)) {
                 System.out.println("duplicate:" + id);
            }
        }
     }
 }

 public static void main(String[] args) {
     Set<Long> set = new HashSet<Long>();
     final IdWorker idWorker1 = new IdWorker(0, 0);
     final IdWorker idWorker2 = new IdWorker(1, 0);
     Thread t1 = new Thread(new IdWorkThread(set, idWorker1));
    Thread t2 = new Thread(new  IdWorkThread(set, idWorker2));
     t1.setDaemon(true);
     t2.setDaemon(true);
     t1.start();
     t2.start();
     try {
        Thread.sleep(30000);
     } catch (InterruptedException e) {
         e.printStackTrace();
     }
 }

}

7，总结
（1）单实例或者单节点组：
经过500W、1000W的单机表测试，自增ID相对UUID来说，自增ID主键性能高于UUID，磁盘存储费用比UUID节省一半的钱。所以在单实例上或者单节点组上，使用自增ID作为首选主键。

（2）分布式架构场景：

     20个节点组下的小型规模的分布式场景，为了快速实现部署，可以采用多花存储费用、牺牲部分性能而使用UUID主键快速部署；

     20到200个节点组的中等规模的分布式场景，可以采用自增ID+步长的较快速方案。

     200以上节点组的大数据下的分布式场景，可以借鉴类似twitter雪花算法构造的全局自增ID作为主键。

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