在脉脉上有一个热度很高的被劝帖子「硕 1.5,被劝退后三月中旬到现在无 offer,退后不知道怎么破」。月中
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有网友说:「如果能约到面试,旬到现无下说明简历不差,何设海量但是高性高效 50 场都没有 offer,说明你的主键面试谈判技巧出现了问题,应该总结一下,实现数据及时调整,查询心态不要崩」。被劝
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由这个话题为引子,退后码哥接下来给你分享一个知识点:「如何设计一个高性能MySQL 主键,月中实现海量数据下的旬到现无下高效查询」。
三个点。何设海量
数据记录需具有唯一性(第一范式)数据需要关联 join。高性高效数据库底层索引用于检索数据所需数据。这个问题的点在长上。那短比长有什么优势?(嘿嘿嘿,内涵)—— 短不占空间。
但这么点磁盘空间相对整个数据量来说微不足道。
那么原因应该在快上,而且和原始数据关系不大。以此自然得出和索引相关,而且和索引读取相关。那么为什么主键过大在索引中会影响性能?
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图中是 MySQL Innodb 引擎的索引数据结构。
左边是聚簇索引,亿华云计算通过主键定位数据记录。
右边是普通索引,对列数据做索引,通过列数据查找数据主键。
如果通过普通查询数据,流程如图所示,先从普通索引树上搜索到主键,然后在聚簇索引上通过主键搜索到数据行。
其中普通索引的叶子节点是直接存储的主键值,而不是主键指针。
所以如果主键太长,一个普通索引树所能存储的索引记录就会变少,这样在有限的索引缓冲中,需要读取磁盘的次数就会变多,所以性能就会下降。
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InnoDB 使用聚簇索引,如上图所示,数据记录本身被存于索引(一颗 B+Tree)的叶子节点上有序存储。
这就要求同一个叶子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录按主键顺序存放。
因此每当有一条新的记录插入时,MySQL 会根据其主键值将其插入适当的节点和位置,网站模板如果页面达到装载因子(InnoDB 默认为 15/16),则开辟一个新的页(节点)。
如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页。这样就会形成一个紧凑的索引结构,近似顺序填满。
由于每次插入时也不需要移动已有数据,因此效率很高,也不会增加很多开销在维护索引上,如下图所示。
否则由于每次插入主键的值近似于随机,因此每次新记录都要被插到现有索引页的中间某个位置,MySQL 不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据,如下图右侧所示。
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业务 ID,即使用具有业务意义的 id,比如使用订单流水号作为订单表的主键 Key。
逻辑 ID,即无关业务的 id,WordPress模板按某种规则生成 id,如自增 ID。
一般情况下,我们都使用 MySQL 的自增 ID,来作为表的主键,这样简单,而且从上面讲到的来看,性能也是最好的。
但是在分库分表的情况情况下,自增 ID 则不能满足需求。我们可以来看看不同数据库生成 ID 的方式,也看一些分布式 ID 生成方案。
MySQL 在内存中维护一个自增计数器,每次访问 auto-increment 计数器的时候, InnoDB 都会加上一个名为AUTO-INC 锁直到该语句结束(注意锁只持有到语句结束,不是事务结束)。
AUTO-INC 锁是一个特殊的表级别的锁,用来提升包含 auto_increment 列的并发插入性。
在分布式的情况下,其实可以独立一个服务和数据库来做 ID 生成,依旧依赖 MySQL 的表 ID 自增能力来为第三方服务统一生成 id。
Mongodb 为防止主键冲突,设计了一个 ObjectId 作为主键 id。它由一个 12 字节的十六进制数字组成,其中包含以下几部分:
Time:时间戳。4 字节。秒级。Machine:机器标识。3 字节。一般是机器主机名的散列值,这样就确保了不同主机生成不同的机器 hash 值,确保在分布式中不造成冲突,同一台机器的值相同。PID:进程 ID。2 字节。上面的 Machine 是为了确保在不同机器产生的 objectId 不冲突,而 pid 就是为了在同一台机器不同的 mongodb 进程产生的 objectId 不冲突。INC:自增计数器。3 字节。前面的九个字节保证了一秒内不同机器不同进程生成的 objectId 不冲突,自增计数器,用来确保在同一秒内产生的 objectId 也不会发现冲突,允许 256 的 3 次方等于 16777216 条记录的唯一性。码哥,9 年互联网公司后端工作经验,InfoQ 签约作者、51CTO Top 红人,阿里云开发者社区专家博主,目前担任后端架构师主责,擅长 Redis、Spring、Kafka、MySQL 技术和云原生微服务。
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