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2019
07-24

MySQL中主键的几种表设计组合的实际应用效果

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了解主键、外键、索引

主键

主键的主要作用是保证表的完整、保证表数据行的唯一性质,

① 业务主键(自然主键:在数据库表中把具有业务逻辑含义的字段作为主键,称为“自然主键(Natural Key)”。

自然主键的含义就是原始数据中存在的不重复字段,直接使用成为主键字段。这种方式对业务的耦合太强,一般不会使用。


② 逻辑主键(代理主键):在数据库表中采用一个与当前表中逻辑信息无关的字段作为其主键,称为“代理主键”。


逻辑主键提供了一个与当前表数据逻辑无关的字段作为主键,逻辑主键被广泛使用在业务表、数据表,一般有几种生成方式:uuid、自增。其中使用最多的是自增,逻辑主键成功的避免了主键与数据表关联耦合的问题,与业务主键不同的是,业务主键的数据一旦发生更改,那么那个系统中关于主键的所有信息都需要连带修改,这是不可避免的,并且这个更改是随业务需求的增量而不断的增加、膨胀。而逻辑主键与应用耦合度低,它与数据无任何必要的关系,你可以只关心:第一条数据;而不用关心:名字是a的那条数据。  某一天名字改成b, 你还是只关心:第一条数据。


业务的更改几乎是不可避免的,前期任何产品经理言之凿凿的不修改论调都是不可靠、不切实际的。我们必须考虑主键数据在更改的情况下,数据能否平稳度过危机。


② 复合主键(联合主键):通过两个或者多个字段的组合作为主键。


复合主键可以说是业务主键的升级版本,通常一个业务字段不能够确定一条数据的唯一性,例如 张三的身份证是34123322, 张三这种大众名称100%会出现重复。我们可以用姓名 + 身份证的方式表示主键,声明一个唯一的记录。


有时候,复合主键是复杂的。 姓名+身份证 不一定能表示不重复,虽然身份证在17年消除了重复的问题,但是之前的数据呢?可能我们需要新增一个地址作为联合主键,例如 姓名 + 身份证 + 联系地址确认一个人的身份。在其他的业务中,例如访问控制,用户 + 终端 + 终端类型 + 站点 + 页面 + 时间,可能六个字段的联合才能够去确定一个字段的唯一性,这另复杂度陡升。


另外如果其他表要与该表关联则需要引用复合主键的所有字段,这就不单纯是性能问题了,还有存储空间的问题了,当然你也可以认为这是合理的数据冗余,方便查询,但是感觉有点得不偿失。


使用复合主键的原因可能是:对于关系表来说必须关联两个实体表的主键,才能表示它们之间的关系,那么可以把这两个主键联合组成复合主键即可。


如果两个实体存在多个关系,可以再加一个顺序字段联合组成复合主键,但是这样就会引入业务主键的弊端。当然也可以另外对这个关系表添加一个逻辑主键,避免了业务主键的弊端,同时也方便其他表对它的引用。


外键


外键是一种约束,表与表的关联约束,例如a表依赖关联b表的某个字段,你可以设置a表字段外键关联到b表的字段,将两张表强制关联起来,这时候产生两个效果


① 表 b 无法被删除,你必须先删除a表

② 新增的数据必须与表b某行关联


这对某些需要强耦合的业务操作来说很有必要,但、 要强调但是,外键约束我认为,不可滥用,没有合适的理由支撑它的使用的话,将导致业务强制耦合。另外对开发人员不够友好。使用外键一定不能超过3表相互。否则将引出很多的麻烦而不得不取消外键。


索引

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,那么将会节省很大一部分时间。

例如:有一张person表,其中有2W条记录,记录着2W个人的信息。有一个Phone的字段记录每个人的电话号码,现在想要查询出电话号码为xxxx的人的信息。


如果没有索引,那么将从表中第一条记录一条条往下遍历,直到找到该条信息为止。


如果有了索引,那么会将该Phone字段,通过一定的方法进行存储,好让查询该字段上的信息时,能够快速找到对应的数据,而不必在遍历2W条数据了。其中MySQL中的索引的存储类型有两种BTREE、HASH。也就是用树或者Hash值来存储该字段,要知道其中详细是如何查找的,就需要会算法的知识了。我们现在只需要知道索引的作用,功能是什么就行。


优点:

1、所有的MySql列类型(字段类型)都可以被索引,也就是可以给任意字段设置索引

2、大大加快数据的查询速度


缺点:

1、创建索引和维护索引要耗费时间,并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加

2、索引也需要占空间,我们知道数据表中的数据也会有最大上线设置的,如果我们有大量的索引,索引文件可能会比数据文件更快达到上线值

3、当对表中的数据进行增加、删除、修改时,索引也需要动态的维护,降低了数据的维护速度。


使用原则:


 索引需要合理的使用。


1、对经常更新的表就避免对其进行过多的索引,对经常用于查询的字段应该创建索引,

2、数据量小的表最好不要使用索引,因为由于数据较少,可能查询全部数据花费的时间比遍历索引的时间还要短,索引就可能不会产生优化效果。

3、在一同值少的列上(字段上)不要建立索引,比如在学生表的"性别"字段上只有男,女两个不同值。相反的,在一个字段上不同值较多可是建立索引。

测试主键的影响力

为了说明业务主键、逻辑主键、复合主键对数据表的影响力,博主使用java生成四组测试数据,首先准备表结构为:


`id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,  -- 自增   `dt` varchar(40) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,     -- 使用uuid模拟不同的id   `name` varchar(255CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  -- 随机名称   `age` int(10NULL DEFAULT NULL,   -- 随机数生成年龄   `key` varchar(40CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  -- 唯一标识 使用uuid测试   PRIMARY KEY (`id`USING BTREE -- 设置主键


将生成四组千万条的数据: 


1. 自增主键   test_primary_a 

2. 自增主键  有索引 test_primary_d 

3. 无主键 无索引 test_primary_b 

4. 复合主键 无索引 test_primary_c 


使用java, spring boot + mybatis每次批量一万条数据,插入一千次,记录每次插入时间,总插入时间:


mybatis代码:

       

<insert id="insertTestData">         insert into test_primary_${code} (         `dt`,         `name`,         `age`,         `key`         ) values         <foreach collection="items" item="item"  index"index" separator =",">             (             #{item.dt},             #{item.name},             #{item.age},             #{item.key}             )         </foreach>


java代码,使用了mybatis插件提供的事务处理:


@Transactional(readOnly = false)    public Object testPrimary (String type{        HashMap result = new HashMap();        // 记录总耗时 开始时间        long start = new Date().getTime();        // 记录总耗时 插入条数        int len = 0;        try{            String[] names = {"赵一""钱二""张三" , "李四""王五""宋六""陈七""孙八""欧阳九" , "徐10"};            for (int w = 0; w < 1000; w++) {                // 记录万条耗时                long startMil = new Date().getTime();                ArrayList<HashMap> items = new ArrayList<>();                for (int i = 0; i < 10000; i++) {                    String dt = StringUtils.uuid();                    String key = StringUtils.uuid();                    int age = (int)((Math.random() * 9 + 1) * 10); // 随机两位                    String name = names[(int)(Math.random() * 9 + 1)];                    HashMap item = new HashMap<>();                    item.put("dt", dt);                    item.put("key", key);                    item.put("age", age);                    item.put("name", name);                    items.add(item);                }                len += tspTagbodyMapper.insertTestData(items, type);                long endMil = new Date().getTime();                // 万条最终耗时                result.put(w, endMil - startMil);            }            long end = new Date().getTime();            // 总耗时            result.put("all", end - start);            result.put("len", len);            return result;        } catch (Exception e) {            System.out.println(e.toString());            result.put("e", e.toString());        }        return result;    }


最终生成的数据表情况:


1、自增主键   test_primary_a  ----------  数据长度  960MB

62分钟插入一千万条数据  平均一万条数据插入 4秒


2、自增主键  有索引 test_primary_d    数据长度  1GB    索引长度  1.36GB

75分钟插入一千万条数据  平均一万条数据插入 4.5秒

 

3、无主键 无索引 test_primary_b   -----------   数据长度  960MB

65分钟插入一千万条数据  平均一万条数据插入 4.2秒


4、复合主键 无索引 test_primary_c    -----------   数据长度  1.54GB


219分钟插入一千万条数据 平均一万条数据插入 8秒, 这里有一个问题, 复合主键的数据插入耗时是线性增长的,当数据小于100万 插入时常在五秒左右, 当数据变大,插入时长无限变大,在1000万条数据时,平均插入一万数据秒数已经达到15秒了。


 查询速度

注意索引的建立时以name字段为开头,索引的生效第一个条件必须是name

 

简单查询:


select name,age from test_primary_a where age=20   -- 自增主键 无索引 结果条数11万 平均3.5秒


select name,age from test_primary_a where name='张三' and age=20   -- 自增主键 有索引 结果条数11万 平均650豪秒


select name,age from test_primary_b where age=20   -- 无主键 无索引 结果条数11万 平均7秒


select name,age from test_primary_c where age=20    -- 联合主键 无索引 结果条数11万 平均4.5秒


稍复杂条件:


select name,age,`key`,dt from test_primary_a where age=20 and (name='王五' or name = '张三') and dt like '%abc%'      -- 自增主键 无索引 结果条数198 平均4.2秒


select dt,name,age,`key` from test_primary_d where  (name='王五' or name = '张三') and age=20 and dt like '%abc%'      -- 自增主键 有索引 结果条数204 平均650豪秒


select name,age,`key`,dt from test_primary_d where age=20 and (name='王五' or name = '张三') and dt like '%abc%'      -- 无主键 无索引 结果条数194 平均5.9秒


select name,age,`key`,dt from test_primary_c where age=20 and (name='王五' or name = '张三') and dt like '%abc%'      -- 联合主键 无索引 结果条数11万 平均5秒


这样的语句更夸张一点:


select name,age,dt from test_primary_c where dt like '%0000%' and name='张三'        -- 联合主键 无索引 结果条数359 平均8秒

 

select name,age,dt from test_primary_c where dt like '%0000%' and name='张三'        -- 自增主键 有索引 结果条数400 平均1秒


初步结论

从实际应用中可以看出:用各主键的对比,在导入速度上,在前期百万数据时,各表表现一致,在百万数据以后,复合主键的新增时长将线性增长,应该是因为每一条新增都需要判断是否重复,而数据量一旦增大,每次新增都需要全表筛查。


另外一点,逻辑主键 + 索引的方式占用空间一共2.4G, 复合主键占用1.54G 相差大约1个G , 但是实际查询效果看起来索引更胜一筹,只要查询方法得当,索引应该是当前的首选。


最后,关于复合主键的作用?我想应该是在业务主键字段不超过2-3个的情况下,需要确保数据维度的唯一性,采取复合主键加上限制。

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