mysql自增性能怎么样,自增 mysql
mysql的特点是什么?
1、MySQL性能卓越、服务稳定，很少出现异常宕机。
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2、MySQL开放源代码且无版权制约，自主性及使用成本低。
3、MySQL历史悠久，用户使用活跃，遇到问题可以寻求帮助。
4、MySQL体积小，安装方便，易于维护。
5、MySQL口碑效应好，是的企业无需考虑就用之，LAMP、LNMP流行架构。
6、MySQL支持多种操作系统，提供多种API接口，支持多种开发语言，特别是PHP。
SQL Server的优点众多，但是Microsoft SQL Server和其他数据库产品相比也存在着以下劣势：
1、开放性。只能运行在微软的windows平台，没有丝毫的开放性可言。
2、可伸缩性，并行性。并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。
3、性能稳定性。SQLServer当用户连接多时性能会变的很差，并且不够稳定。
4、使用风险。SQLServer完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需时间来证明。并不十分兼容早期产品。使用需要冒一定风险。
5、客户端支持及应用模式。只支持C/S模式。
mySql自增问题
列的自增属性，一般用来设置整数列根据一定步长逐步增长的值，类似于其他数据库的序列。不过这里的“序列”是基于特定一张表的。关于自增属性的相关特性如下：
1. 控制自增属性性能的变量：innodb_autoinc_lock_mode
innodb_autoinc_lock_mode=0
代表传统模式，也就是说，在对有自增属性的字段插入记录时，会持续持有一个表级别的自增锁，直到语句执行结束为止。比如说下面两条语句，SQL 1 在执行期间，一直持有对表 f1 的表级自增锁，接下来 SQL 2 执行时锁超时。
innodb_autoinc_lock_mode=1
代表连续模式，和传统模式差不多，不同的点在于对于简单的插入语句，比如 SQL 2，只在分配新的 ID 过程中持有一个轻量级的互斥锁（线程级别，而不是事务级别），而不是直到语句结束才释放的表锁。
代表交错模式。这个模式下放弃了自增表锁，产生的值会不连续。不过这是性能最高的模式，多条插入语句可以并发执行。MySQL 8.0 默认就是交错模式。
那针对复制安全来说，以上三种模式，0 和 1 对语句级别安全，也就是产生的二进制日志复制到任何其他机器都数据都一致；2 对于语句级别不安全；三种模式对二进制日志格式为行的都安全。
2. 控制自增属性的步长以及偏移量
一般用在主主复制架构或者多源复制架构里，主动规避主键冲突。
auto_increment_increment 控制步长
auto_increment_offset 控制偏移量
3. 对于要立刻获取插入值的需求
就是说要获取一张表任何时候的最大值，应该时刻执行以下 SQL 3 ，而不是 SQL 2。SQL 2 里的函数 last_insert_id() 只获取上一条语句最开始的 ID，只适合简单的 INSERT。
4. 自增列溢出现象
自增属性的列如果到了此列数据类型的最大值，会发生值溢出。比如变更表 f1 的自增属性列为 tinyint。
SQL 2 显式插入最大值 127， SQL 3 就报错了。所以这点上建议提前规划好自增列的字段类型，提前了解上限值。
5. 自增列也可以显式插入有符号的值
那针对这样的，建议在请求到达数据库前规避掉。
mysql 使用 uuid做主键 还是 自增 那个好
首先UUID的性能并不比自增ID差很多，这取决于UUID的生成算法。举个例子MongoDB所采用的ObjectId就是一个比较优秀的UUID策略，其组成是时间戳+机器码+进程码+自增数，其中机器码和进程码都可以一次性生成，这样得到一个ObjectId仅仅之比自增ID多了一个时间戳的获取。另外考虑到自增ID都要做主键唯一索引，而UUID可以只做索引，不做唯一索引（利用其特性，可以不考虑唯一性过滤），其性能可以说并不比自增ID差。
一文让你彻底弄懂MySQL自增列
MYSQL的自增列在实际生产中应用的非常广泛，相信各位所在的公司or团队，MYSQL开发规范中一定会有要求尽量使用自增列去充当表的主键，为什么DBA会有这样的要求，各位在使用MYSQL自增列时遇到过哪些问题？这些问题是由什么原因造成的呢？本文由浅入深，带领大家彻底弄懂MYSQL的自增机制。
1. 通过auto_increment关键字来指定自增的列，并指定自增列的初始值为1。
[root@localhost][test1]Create table t(id int auto_increment ,namevarchar(10),primary key(id))auto_increment=1;
QueryOK, 0 rows affected (0.63 sec)
2. 自增列上必须有索引，将t表的主键索引删除掉，会报错
[root@localhost][test1]alter table t drop primary key;
ERROR1075 (42000): Incorrect table definition; there can be only one auto column andit must be defined as a key
3. 设定auto_increment_increment参数，可以调整自增步长，该参数有session级跟global级，在分库分表以及双主or多主的模式下比较有用。
4. 一个表上只能有一个自增列
5. Mysql5.7及以下版本，innodb表的自增值保存在内存中，重启后表的自增值会设为max(id)+1，而myisam引擎的自增值是保存在文件中，重启不会丢失。Mysql8.0开始，innodb的自增id能持久化了，重启mysql，自增ID不会丢。
首先：表中自增列的上限是根据自增列的字段类型来定的。
若设定了自增id充当主键，当达到了自增id的上限值时，会发生什么样的事情呢？还是以上面创建的 t表为例， 先回顾它的表结构：
CREATETABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) COLLATE utf8mb4_binDEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin
无符号的int类型，上限是2147483647。这里我们将表的自增值设为2147483647，再插入两行数据：
[root@localhost][test1]alter table t auto_increment=2147483647;
QueryOK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records:0 Duplicates: 0 Warnings: 0
[root@localhost][test1]insert into t(name) values ('test');
QueryOK, 1 row affected (0.01 sec)
[root@localhost][test1]insert into t(name) values ('test');
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '2147483647' for key 'PRIMARY'
可以看到，第一个插入没问题，因为自增列的值为2147483647，这是达到了上限，还没有超过，第二行数据插入时，则报出主键重复，在达到上限后，无法再分配新的更大的自增值，也没有从1开始从头分配，在这里表的auto_increment值会一直是2147483647。
对于写入量大，且经常删除数据的表，自增id设为int类型还是偏小的，所以我们为了避免出现自增id涨满的情况，这边统一建议自增id的类型设为unsigned bingint，这样基本可以保障表的自增id是永远够用的。
这里内容比较多，innodb是索引组织表，所以涉及到索引的知识，但这不是本文的重点，我们快速回顾索引知识：
1. Innodb索引分为主键跟辅助索引，主键即全表，辅助索引叶子节点保存主键的值，而主键的叶子节点保存数据行，中间节点存着叶子节点的路由值。
2. Innodb存储数据（索引）的单位是页，这里默认是16K，这也意味着，数据本身越小，一个页中能存数据的量越多，而检索效率不仅仅由索引的层数来决定，更是由一次能够缓存的数据量来定，也就是说数据本身越小，则一次IO能够提取到缓冲区的数据越多（OS每次IO的量是固定的4K），查询的效率越好。
其实能够理解索引的结构及索引写入插入、更新的原理，则自然就明白为何建议使用自增id。这里我直接列出使用自增id 当主键的好处吧：
1. 顺序写入，避免了叶的分裂，数据写入效率好
2. 缩小了表的体积，特别是相比于UUID当主键，甚至组合字段当主键时，效果更明显
3. 查询效率好，原因就是我上面说到索引知识的第二点。
4. 某些情况下，我们可以利用自增id来统计大表的大致行数。
5. 在数据归档or垃圾数据清理时，也可方便的利用这个id去操作，效率高。
容易出现不连续的id
有的同志会发现，自己的表中id值存在空洞，如类似于1、2、3、8、9、10这样，有的适合有想依赖于自增id的连续性来实现业务逻辑，所以会想方设法去修改id让其变的连续，其实，这是没有必要的，这一块的业务逻辑交由MySQL实现是很不理智的，表的记录小还好，要是表的数据量很大，修改起来就糟糕了。那么，为什么自增id会容易出现空洞呢？
自增id的修改机制如下：
在MySQL里面，如果字段id被定义为AUTO_INCREMENT，在插入一行数据的时候，自增值的行为如下：
1. 如果插入数据时id字段指定为0、null 或未指定值，那么就把这个表当前的
AUTO_INCREMENT值填到自增字段；
2. 如果插入数据时id字段指定了具体的值，就直接使用语句里指定的值。
根据要插入的值和当前自增值的大小关系，自增值的变更结果也会有所不同。假设，某次要插入的值是X，当前的自增值是Y。
1. 如果XY，那么这个表的自增值不变；
2. 如果X≥Y，就需要把当前自增值修改为 新的自增值 。
新的自增值生成算法是：从auto_increment_offset开始，以auto_increment_increment为步长，持续叠加，直到找到第一个大于X的值，作为新的自增值。
Insert、update、delete操作会让id不连续。
Delete、update：删除中间数据，会造成空动，而修改自增id值，也会造成空洞（这个很少）。
Insert：插入报错（唯一键冲突与事务回滚），会造成空洞，因为这时候自增id已经分配出去了，新的自增值已经生成，如下面例子：
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
+----+------+
4 rows in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 5 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
[root@localhost][test1] insert intot(name) values('aaa');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
| 5| aaa |
+----+------+
5 rows in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 6 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] rollback;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 6 |
+----------------+
1 row in set (0.01 sec)
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
+----+------+
4 rows in set (0.00 sec)
可以看到，虽然事务回滚了，但自增id已经回不到从前啦，唯一键冲突也是这样的，这里就不做测试了。
在批量插入时（insert select等），也存在空洞的问题。看下面实验：
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
+----+------+
4 rows in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 5 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] insert intot(name) select name from t;
Query OK, 4 rows affected (0.04 sec)
Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
| 5| aaa |
| 6| aaa |
| 7| aaa |
| 8| aaa |
+----+------+
8 rows in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 12 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
可以看到，批量插入，导致下一个id值不为9了，再插入数据，即产生了空洞，这里是由mysql申请自增值的机制所造成的，MySQL在批量插入时，若一个值申请一个id，效率太慢，影响了批量插入的速度，故mysql采用下面的策略批量申请id。
1. 语句执行过程中，第一次申请自增id，会分配1个；
2. 1个用完以后，这个语句第二次申请自增id，会分配2个；
3. 2个用完以后，还是这个语句，第三次申请自增id，会分配4个；
4. 依此类推，同一个语句去申请自增id，每次申请到的自增id个数都是上一次的两倍。
在对自增列进行操作时，存在着自增锁，mysql的innodb_autoinc_lock_mode参数控制着自增锁的上锁机制。该参数有0、1、2三种模式：
0：语句执行结束后释放自增锁，MySQL5.0时采用这种模式，并发度较低。
1：mysql的默认设置。普通的insert语句申请后立马释放，insert select、replace insert、load data等批量插入语句要等语句执行结束后才释放，并发读得到提升
2：所有的语句都是申请后立马释放，并发度大大提升！但是在binlog为statement格式时，主从数据会发生不一致。这一块网上有很多介绍，我不做介绍了。
在彻底了解了MYSQL的自增机制以后，在实际生产中就能灵活避坑，这里建议不要用自增id值去当表的行数，当需要对大表准确统计行数时，可以去count(*)从库，如果业务很依赖大表的准确行数，直接弄个中间表来统计，或者考虑要不要用mysql的innodb来存储数据，这个是需要自己去权衡。另外对于要求很高的写入性能，但写入量又比较大的业务，自增id的使用依然存在热点写入的问题，存在性能瓶颈，这时候可通过分库分表来解决。
雪花算法与Mysql自增的优缺点
雪花算法与Mysql自增的优缺点分别是：
雪花算法优点是：
1、不会重复。
2、有序，不会造成空间浪费和胡乱插入影响性能。
3、生成很快特别是比UUid快得多。
4、相比UUid更小。
缺点是：时间回拨造成错乱。
Mysql自增的优点是：
1、存储空间小。
2、插入和查询性能高。
缺点是：
1、int的范围可能不够大。
2、当要做数据迁移的时候，会很麻烦，主键容易冲突。
3、id自增，自身的业务增长情况很容易被别人掌握。
4、自增在高并发的情况下性能不好。
生成id的代码是：
自增和UUid差异的原因是：mysql数据库一般我们会采用支持事务的Innodb，在Innodb中，采用的是B+数索引。Innodb的存储结构，是聚簇索引。对于聚簇索引顺序主键和随机主键的对效率的影响很大。
自增是顺序主键存储，查找和插入都很方便（插入会按顺序插到前一个的后面），但UUid是无序的，通过计算获得的hashcode也会是无序的（是按照hashcode选择存储位置）。
所以对于他的查找效率很低，而且因为他是无序的，他的插入有可能会插到前面的数据中，会造成很多其他的操作，很影响性能或者很多存储空间因为没有顺序的存储而被空缺浪费。
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