[MySQL FAQ]系列 — 为什么InnoDB表要建议用自增列做主键

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: [MySQL FAQ]系列 — 为什么InnoDB表要建议用自增列做主键

我们先了解下InnoDB引擎表的一些关键特征:

  • InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表(IOT);
  • 每个表都需要有一个聚集索引(clustered index);
  • 所有的行记录都存储在B+树的叶子节点(leaf pages of the tree);
  • 基于聚集索引的增、删、改、查的效率相对是最高的;
  • 如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择其作为聚集索引;
  • 如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引;
  • 如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。


综上总结,如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话,这时候存取效率是最高的,也就是下面这几种情况的存取效率最高:

  • 使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键,这时候写入顺序是自增的,和B+数叶子节点分裂顺序一致;
  • 该表不指定自增列做主键,同时也没有可以被选为主键的唯一索引(上面的条件),这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键,写入顺序和ROWID增长顺序一致;
  • 除此以外,如果一个InnoDB表又没有显示主键,又有可以被选择为主键的唯一索引,但该唯一索引可能不是递增关系时(例如字符串、UUID、多字段联合唯一索引的情况),该表的存取效率就会比较差。



实际情况是如何呢?经过简单TPCC基准测试,修改为使用自增列作为主键与原始表结构分别进行TPCC测试,前者的TpmC结果比后者高9%倍,足见使用自增列做InnoDB表主键的明显好处,其他更多不同场景下使用自增列的性能提升可以自行对比测试下。


附图:

1、B+树典型结构

image.png

2、InnoDB主键逻辑结构

image.png


延伸阅读:

1、TPCC-MySQL使用手册, http://imysql.com/2012/08/04/tpcc-for-mysql-manual.html

2、B+Tree index structures in InnoDB, http://blog.jcole.us/2013/01/10/btree-index-structures-in-innodb/

3、B+Tree Indexes and InnoDB – Percona, http://www.percona.com/files/presentations/percona-live/london-2011/PLUK2011-b-tree-indexes-and-innodb.pdf

4、MySQL官方手册: Clustered and Secondary Indexes,

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-index-types.html

            </div>
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
相关文章
|
8天前
|
机器人 API 调度
基于 DMS Dify+Notebook+Airflow 实现 Agent 的一站式开发
本文提出“DMS Dify + Notebook + Airflow”三位一体架构,解决 Dify 在代码执行与定时调度上的局限。通过 Notebook 扩展 Python 环境,Airflow实现任务调度,构建可扩展、可运维的企业级智能 Agent 系统,提升大模型应用的工程化能力。
|
14天前
|
人工智能 数据可视化 Java
Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph 与 LangChain 综合对比分析报告
本报告对比Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph与LangChain四大AI开发框架,涵盖架构、性能、生态及适用场景。数据截至2025年10月,基于公开资料分析,实际发展可能随技术演进调整。
913 152
|
人工智能 前端开发 API
前端接入通义千问(Qwen)API:5 分钟实现你的 AI 问答助手
本文介绍如何在5分钟内通过前端接入通义千问(Qwen)API,快速打造一个AI问答助手。涵盖API配置、界面设计、流式响应、历史管理、错误重试等核心功能,并提供安全与性能优化建议,助你轻松集成智能对话能力到前端应用中。
651 154
|
负载均衡 Java 微服务
OpenFeign:让微服务调用像本地方法一样简单
OpenFeign是Spring Cloud中声明式微服务调用组件,通过接口注解简化远程调用,支持负载均衡、服务发现、熔断降级、自定义拦截器与编解码,提升微服务间通信开发效率与系统稳定性。
348 156
|
6天前
|
分布式计算 监控 API
DMS Airflow:企业级数据工作流编排平台的专业实践
DMS Airflow 是基于 Apache Airflow 构建的企业级数据工作流编排平台,通过深度集成阿里云 DMS(Data Management Service)系统的各项能力,为数据团队提供了强大的工作流调度、监控和管理能力。本文将从 Airflow 的高级编排能力、DMS 集成的特殊能力,以及 DMS Airflow 的使用示例三个方面,全面介绍 DMS Airflow 的技术架构与实践应用。
|
4天前
|
存储 Kubernetes Docker
部署eck收集日志到k8s
本文介绍基于ECK(Elastic Cloud on Kubernetes)在K8s中部署Elasticsearch、Kibana和Filebeat的完整流程。采用Helm方式部署ECK Operator,通过自定义YAML文件分别部署ES集群、Kibana及Filebeat,并实现日志采集与可视化。重点涵盖命名空间一致性、版本匹配、HTTPS配置禁用、资源限制、存储挂载及权限RBAC设置,支持系统日志、应用日志与容器日志的多源采集,适用于生产环境日志系统搭建。
243 94