高效访问数据的关键:解析MySQL主键自增长的运作机制!

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 高效访问数据的关键:解析MySQL主键自增长的运作机制!


🍊 主键自增长的概念

在数据库中,我们经常会用到主键作为特定列的唯一标识符。但是,如果每次插入数据时都手动指定主键值,那将是一项繁琐的工作。这时,主键自增长技术就派上用场了。

主键自增长指的是,当我们向数据库中插入一条新记录时,主键值会自动递增生成一个新的可用唯一标识符。这样,我们就无需手动指定主键值,大大简化了数据插入的操作流程。

举个例子,我们有一张学生表,其中包含学生id、姓名、年龄等字段,id是主键。如果我们每次插入新数据时都需要手动为id分配一个唯一的值,那将是十分麻烦的。但是,如果我们使用主键自增长技术,只需要在表定义时指定id为自增长属性,然后每次插入新数据时,id就会自动递增生成一个唯一的值,这样就方便了许多。

🍊 主键自增长的数据类型

主键自增长的数据类型通常使用整型数据类型,比如INT、BIGINT等。这些数据类型在数据库中的应用非常广泛,因为它们具有以下优点:

  1. 整型数据类型占用的存储空间比字符串等其他数据类型小,因此可以节约存储空间。
  2. 整型数据类型在数据库中的存储和操作速度都非常快,可以提高数据库的响应速度和性能。
  3. 整型数据类型的取值范围比较广,可以满足大部分数据存储需求。

比如,在一个商品表中,我们可以设置一个自增长的主键列,用来唯一标识每一条记录。例如:

CREATE TABLE `product` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '商品名称',
  `price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '商品价格',
  `inventory` int(11) NOT NULL COMMENT '商品库存',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='商品表';

在上面的SQL语句中,我们为商品表创建了一个自增长的bigint类型主键列id。每次插入一条新的商品记录时,id列的值就会自动加1,确保每个商品都有唯一的id。

当然,主键自增长不仅仅可以用于整型数据类型,也可以用于其他数据类型,例如日期时间类型、浮点数类型等。只要数据库支持自增长功能,就可以为任意一个列设置自增长属性,以保证其唯一性。

🍊 主键自增长的步长

在数据库中,每张表都需要有一个主键,它是用来在表中唯一标识某一行记录的。比如说,我们有一张学生信息表,其中包含学号、姓名、年龄等字段,我们可以将学号设为主键,这样每个学生的信息就可以通过学号来唯一确定了。数据库在插入新记录时,会自动为主键字段赋一个递增的值。比如说,在我们刚才说的学生信息表中,我们将学号设为主键自增长,那么当我们插入第一个学生时,学号会被赋值为1;插入第二个学生时,学号会被赋值为2;以此类推。

但是,有些时候我们不希望每次主键自增长的步长都是1,这时候我们就可以手动设置主键自增长的步长。比如说,我们现在有一张订单表,其中包含订单号、下单时间、订单金额等字段,我们可以将订单号设为主键自增长。但是,每条订单记录的下单时间都非常接近,如果我们每次插入新记录时都将订单号自增1,那么可能会出现订单号非常接近的情况,这样后期查询订单时可能会很麻烦。因此,我们可以将主键自增长的步长设置为100,这样每次插入新的订单记录时,订单号就会自动递增100,这样就能保证每个订单号之间都有足够的间隔。

那么如何设置主键自增长的步长呢?我们可以在创建表时,在主键字段后加上“auto_increment=步长”的语句。比如说,我们要创建一张学生信息表,并将学号设为主键自增长,步长设置为2,可以这样写:

CREATE TABLE student (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT=2,
    name VARCHAR(20),
    age INT
);

这样,我们每次插入新的学生记录时,学号就会自动递增2。

总结一下,主键自增长的步长是用来控制主键字段每次递增的数值大小的。通过设置主键自增长的步长,我们可以避免主键重复的问题,也能够让主键之间有足够的间隔,方便后期的查询。在创建表时,我们可以通过在主键字段后加上“auto_increment=步长”的语句来设置主键自增长的步长。

🍊 主键自增长的性能优化

🎉 为什么需要主键自增长的性能优化?

首先,我们需要了解主键自增长碎片化的概念。主键自增长,在插入数据时会自动递增,但是在删除数据时,并不会自动回收被删除数据的主键值。这就会导致主键值的“碎片化”,即主键值不连续,而是存在很多的空隙。这些空隙直接影响到数据库查询性能。

举个例子:假设有一个一万行的表,其中有5000行数据被删除,那么主键值就会变成1,2,3,6,7,8……而不是1,2,3,4,5,6……如果进行查询,就会造成大量的IO操作和浪费。

而另一方面,插入数据的频繁操作也会影响性能,因为每次插入都需要重新计算主键值,可能会增加锁的等待时间和CPU负载,导致响应时间延迟。

那么,如何解决这些问题呢?就要考虑主键自增长的性能优化了。

🎉 主键自增长的性能优化方案

📝 1. 调整主键自增长的步长

调整主键自增长的步长是一种常用的性能优化方案。步长是每次自增的数量,如果设为1,就是每插入一条数据就加1,也就是我们常说的默认值。但是,这样会使主键值不连续,造成碎片化。

我们可以尝试将步长设为较大的值,比如设为1000,这样就可以使主键值在一定范围内连续,减少碎片化问题。例如,我们可以这样创建表:

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `age` int(11) NOT NULL COMMENT '年龄',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 AUTO_INCREMENT=1;

在这个表中,我们可以使用如下命令调整步长:

ALTER TABLE `test` AUTO_INCREMENT = 1000;

这样的话,主键值就会从1000开始自增,而不是从1开始。

需要注意的是,步长也不能设置太大,因为如果步长设置过大,可能就会浪费很多主键值,而且在多表关联查询时也会变得麻烦。

📝 2. 使用多个主键自增长列

如果调整步长并不能解决问题,我们可以考虑使用多个主键自增长列。通过使用多个自增长列,可以分摊插入负载,提升性能。

举个例子:我们可以这样创建表:

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `id2` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `age` int(11) NOT NULL COMMENT '年龄',
  PRIMARY KEY (`id`, `id2`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

在这个表中,我们定义了两个自增长列id和id2,它们的值都会自动递增。主键由这两个列组成,可以保证每条数据的唯一性。

这种方法可以使插入操作更加分散,避免因为插入导致的等待时间和CPU负载过高。如果你的表中有很多字段,可以将自增长列和其他字段隔离开来。

🎉 如何选择主键自增长的性能优化方案?

主键自增长的性能优化方案可以根据实际情况进行选择。

如果你的表中有大量的删除操作,那么可以考虑调整主键自增长的步长,减少主键值的碎片化,提高查询效率。

如果你的表中插入操作非常频繁,可以考虑使用多个自增长列,分摊负载,减少等待时间和CPU负载。

当然,对于不同的表,需要根据实际情况进行选择。如果你的表数据量较小,或者主键值的连续性对查询的性能没有影响,那么不需要考虑这些优化方案。

🍊 自增长在数据库中的应用和机制

自增长是指数据库表中的一个属性,常用于设置数据库表的主键。在数据库中,每个含有自增长值的表都有一个自增长计数器,在插入操作时这个计数器会被初始化,并依据计数器值加1给自增长列赋值。

当插入一条新记录时,MySQL会检查该表的自增长计数器,将其值加1,并将其作为新记录的主键值。MySQL会在内部自动处理这个过程,而不需用户手动指定主键值。

需要注意的是,自增长计数器的值是在表级别上维护的,因此如果在不同的MySQL实例中操作同一个表,可能会导致计数器出现不同步的情况。此外,在插入记录时如果指定了一个已经存在的主键值,MySQL会抛出重复键错误。

在物理层面,MySQL为自增长计数器分配了一块内存来保存其当前值。这块内存通常较小,但足够保存整个表的自增长值范围。如果自增长值超出了这个范围,MySQL会抛出溢出错误。为了避免这种情况,用户可以通过调整自增长值的初始值和步长来扩大自增长值的范围。

自增长常用的方式是 AUTO-INC Locking,即采用一种特殊的表锁机制,在完成对自增长值插入的SQL语句后立即释放锁。

🍊 AUTO-INC Locking 的性能问题

虽然 AUTO-INC Locking 从一定程度上提高了并发插入的效率,但是存在一些性能问题。首先,对于有自增长值的列的并发插入性能较差,因为事务必须等待前一个插入的完成。其次,对于 INSERT…SELECT 的大数据量的插入会影响插入的性能,因为另一个事务中的插入会被阻塞。

🍊 InnoDB 存储引擎中的优化

在InnoDB存储引擎中,MySQL主键自增长的运作机制是通过在表上创建一个自动增量列来实现的。当新的数据行插入到表中时,MySQL会查找该自动增量列的当前值,并将其增加1来产生一个新的唯一值。然后,MySQL将该值赋给新插入的数据行的自动增量列。

为了优化MySQL主键自增长的性能,InnoDB存储引擎会使用一个专门的优化层面来处理自动增量列。这个优化层面称为“自增长计数器”,它会缓存自动增量列的当前值,并在需要时增加它。通过使用这个缓存,InnoDB存储引擎可以避免频繁地更新自动增量列的值,从而提高性能。

此外,InnoDB存储引擎还支持通过使用多个自动增量列来优化MySQL主键自增长的性能。这种方式称为“交替自增长”,它会创建多个自动增量列,并在每次插入数据时交替使用它们。这种方法可以减少自增长计数器的争用,并提高整个系统的并发性能。

从 MySQL5.1.22 版本开始,InnoDB 存储引擎中提供了一种轻量级互斥量的自增长实现机制,大大提高了自增长值插入的性能。并且从该版本开始,InnoDB 存储引擎提供了一个参数 innodb_autoinc_lock_mode 来控制自增长的模式,该参数的默认值为 1。innodb_autoinc_lock_mode 有三个选项:

  • 0:是 MySQL5.1.22 版本之前自增长的实现方式,通过表锁的 AUTO-INC Locking 方式实现的。
  • 1:是默认值,对于简单的插入,会用互斥量去对内存中的计数器进行累加操作。对于批量插入,还是通过表锁的 AUTO-INC Locking 方式实现。在这种配置下,如果不考虑回滚操作,对于自增值的列,它的增长还是连续的,而且 statement-based 方式的 replication 还是很好的工作。但是如果使用了 AUTO-INC Locking 方式去产生自增长的值,这个时候再进行简单插入操作,就需要等待 AUTO-INC Locking 释放。
  • 2:在这个模式下,对于所有的插入的语句,它自增长值的产生都是通过互斥量,不是通过 AUTO-INC Locking 方式,这是性能最高的方式,但是如果是并发插入,在每次插入的时候,自增长的值就不是连续的,而且基于 statement-based replication 会出现问题,所以在这个模式下,任何时候都要用 row-base replication,这样才可以保证最大的并发性能和 replication 主从数据的一致。

🍊 自增长的坏处

使用自增长的坏处主要有四个方面。第一,强依赖数据库,不同数据库语法和实现不同,数据库迁移、多数据库版本支持和分表分库时需要处理,会比较麻烦,而且当数据库异常时整个系统会不可用,属于致命问题。第二,单点故障。在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下,只有一个主库可以生成,存在单点故障的风险。第三,数据一致性问题。配置主从复制可以尽可能地增加可用性,但是数据一致性在特殊情况下难以保证,主从切换时的不一致可能会导致重复发号。第四,难于扩展。在性能达不到要求的情况下,比较难于扩展,ID 发号性能瓶颈限制在单台 MySQL 的读写性能。


相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
16天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
117 9
|
2月前
|
数据采集 自然语言处理 搜索推荐
基于qwen2.5的长文本解析、数据预测与趋势分析、代码生成能力赋能esg报告分析
Qwen2.5是一款强大的生成式预训练语言模型,擅长自然语言理解和生成,支持长文本解析、数据预测、代码生成等复杂任务。Qwen-Long作为其变体,专为长上下文场景优化,适用于大型文档处理、知识图谱构建等。Qwen2.5在ESG报告解析、多Agent协作、数学模型生成等方面表现出色,提供灵活且高效的解决方案。
186 49
|
18天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
double ,FLOAT还是double(m,n)--深入解析MySQL数据库中双精度浮点数的使用
本文探讨了在MySQL中使用`float`和`double`时指定精度和刻度的影响。对于`float`,指定精度会影响存储大小:0-23位使用4字节单精度存储,24-53位使用8字节双精度存储。而对于`double`,指定精度和刻度对存储空间没有影响,但可以限制数值的输入范围,提高数据的规范性和业务意义。从性能角度看,`float`和`double`的区别不大,但在存储空间和数据输入方面,指定精度和刻度有助于优化和约束。
|
19天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
mysql怎么查询longblob类型数据的大小
通过本文的介绍,希望您能深入理解如何查询MySQL中 `LONG BLOB`类型数据的大小,并结合优化技术提升查询性能,以满足实际业务需求。
74 6
|
29天前
|
PHP 开发者 UED
PHP中的异常处理机制解析####
本文深入探讨了PHP中的异常处理机制,通过实例解析try-catch语句的用法,并对比传统错误处理方式,揭示其在提升代码健壮性与可维护性方面的优势。文章还简要介绍了自定义异常类的创建及其应用场景,为开发者提供实用的技术参考。 ####
|
2月前
|
存储 缓存 监控
后端开发中的缓存机制:深度解析与最佳实践####
本文深入探讨了后端开发中不可或缺的一环——缓存机制,旨在为读者提供一份详尽的指南,涵盖缓存的基本原理、常见类型(如内存缓存、磁盘缓存、分布式缓存等)、主流技术选型(Redis、Memcached、Ehcache等),以及在实际项目中如何根据业务需求设计并实施高效的缓存策略。不同于常规摘要的概述性质,本摘要直接点明文章将围绕“深度解析”与“最佳实践”两大核心展开,既适合初学者构建基础认知框架,也为有经验的开发者提供优化建议与实战技巧。 ####
|
2月前
|
缓存 NoSQL Java
千万级电商线上无阻塞双buffer缓冲优化ID生成机制深度解析
【11月更文挑战第30天】在千万级电商系统中,ID生成机制是核心基础设施之一。一个高效、可靠的ID生成系统对于保障系统的稳定性和性能至关重要。本文将深入探讨一种在千万级电商线上广泛应用的ID生成机制——无阻塞双buffer缓冲优化方案。本文从概述、功能点、背景、业务点、底层原理等多个维度进行解析,并通过Java语言实现多个示例,指出各自实践的优缺点。希望给需要的同学提供一些参考。
50 7
|
1月前
|
XML JSON JavaScript
HttpGet 请求的响应处理:获取和解析数据
HttpGet 请求的响应处理:获取和解析数据
|
1月前
|
Java 数据库连接 开发者
Java中的异常处理机制:深入解析与最佳实践####
本文旨在为Java开发者提供一份关于异常处理机制的全面指南,从基础概念到高级技巧,涵盖try-catch结构、自定义异常、异常链分析以及最佳实践策略。不同于传统的摘要概述,本文将以一个实际项目案例为线索,逐步揭示如何高效地管理运行时错误,提升代码的健壮性和可维护性。通过对比常见误区与优化方案,读者将获得编写更加健壮Java应用程序的实用知识。 --- ####
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
mysql分页读取数据重复问题
在服务端开发中,与MySQL数据库进行数据交互时,常因数据量大、网络延迟等因素需分页读取数据。文章介绍了使用`limit`和`offset`参数实现分页的方法,并针对分页过程中可能出现的数据重复问题进行了详细分析,提出了利用时间戳或确保排序规则绝对性等解决方案。

推荐镜像

更多