在实际开发过程中Mysql该如何设置ID

核心原则

首先，记住一个核心原则：主键应该是简短、稳定、唯一且递增的。

简短：占用存储空间小，索引更高效。
稳定：一旦生成，最好不要改变。更改主键会引发连锁的更新操作，非常昂贵。
唯一：这是主键的根本。
递增：对于使用 B+Tree 索引的 InnoDB 来说，递增的主键可以保证顺序写入，极大减少页分裂，提高插入性能。

方案一：自增整数（AUTO_INCREMENT） - 最常用

这是 MySQL 默认推荐的方式，也是绝大多数场景下的最佳选择。

DDL 示例：

CREATE TABLE `users` (
  `id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `name` VARCHAR(100) NOT NULL,
  -- ... 其他字段
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

优点：

性能极佳：插入新数据时无需为主键列指定值，数据库自动在当前最大值上加 1。顺序写入，效率最高，能充分利用索引的局部性原理。
存储空间小： INT (4字节) 或 BIGINT (8字节) 类型非常紧凑。
简单可靠：数据库自身保证唯一性和递增性，业务代码无需关心 ID 生成逻辑。

缺点：

不便分库分表：在分布式数据库架构下，多个数据库实例可能会生成相同的 ID，导致冲突。需要额外的分布式 ID 生成方案（如设置不同实例的自增步长和偏移量，但这很复杂且不推荐）。
安全性问题： ID 是连续的，容易被爬虫爬取全部数据（例如，将 URL 中的 id=1 改为 id=2 即可访问下一条）。但这通常不是大问题，权限校验才是关键。
业务含义泄露：有时我们不希望用户通过 ID 推测出公司的业务量（例如，用户 ID 为 10086，可能代表公司有 1 万多个用户）。

适用场景：

几乎所有单机 MySQL 数据库。
非分布式的、简单的 Web 应用、后台管理系统、企业内部系统等。

方案二：UUID（Universally Unique Identifier） - 用于分布式系统

UUID 是一个 128 位（16字节）的数字，通常以 36 个字符的字符串形式表示（如 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000）。

DDL 示例：

CREATE TABLE `orders` (
  `id` CHAR(36) NOT NULL DEFAULT (UUID()) COMMENT '全局唯一主键',
  `user_id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
  `amount` DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  -- ... 其他字段
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
-- 或者使用 BINARY(16) 来存储，更节省空间，但可读性差

优点：

全局唯一：这是它最大的优势。在分布式系统中，不同节点无需协调即可独立生成绝对不会冲突的 ID，非常适合分库分表场景。
安全性更高： ID 毫无规律，无法被猜测，一定程度上避免了数据被遍历的风险。

缺点：

性能灾难：
- 存储空间大：字符串形式占用 36 字节，即使是优化为 BINARY(16) 也要 16 字节，是 BIGINT 的两倍。导致主键索引和二级索引都非常臃肿。
- 插入性能差： UUID 是随机的，新插入的行无法简单地追加到索引末尾，而是需要插入到中间的某个位置，会导致大量的页分裂和索引碎片，严重拖慢写入速度。
- 缓存不友好：随机 IO 无法利用磁盘和内存的缓存，查询性能也会受到影响。
可读性差：对人类不友好，调试和排查问题时很不方便。

适用场景：

需要提前生成 ID：在事务提交前，业务就需要拿到 ID 用于后续操作。
真正的分布式数据库系统（如分库分表的超大集群），且没有其他更好的分布式 ID 生成方案时。
数据需要离线合并，且无法保证唯一性的场景。

强烈建议：除非你非常确定你的业务是分布式且需要提前知道 ID，否则不要使用 UUID 作为主键。

方案三：雪花算法（Snowflake）及其变体 - 分布式系统的最佳实践

这是对“自增ID”和“UUID”的一种完美折中方案。它生成一个 64位（8字节） 的 BIGINT 长整数，结构如下：

1bit (符号位，恒为0)	41bit (时间戳，毫秒级)	10bit (工作机器ID)	12bit (序列号)
0	00001010101010101010…	0000000001	000000000000

工作原理：在同一毫秒内，同一台机器上的生成器通过递增序列号来生成多个 ID。如果毫秒数递增，序列号就重置为 0。

DDL 示例：
生成 ID 的工作通常在应用层完成（如 Java 程序使用 Hutool 等工具包），数据库只负责存储。

CREATE TABLE `distributed_table` (
  `id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '雪花算法生成的主键ID',
  `data` VARCHAR(100) NOT NULL,
  -- ... 其他字段
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

优点：

分布式友好：通过分配不同的“机器ID”，不同节点生成的 ID 绝对不会冲突。
性能优异：生成的 ID 是趋势递增的（整体上看是随时间变大的），对 InnoDB 的聚集索引非常友好，插入性能接近自增 ID。
存储空间小：仅占 8 字节，和自增 BIGINT 一样。
高可用：不依赖数据库自身，即使数据库短暂不可用，应用也能继续生成 ID。

缺点：

实现复杂：需要在应用层引入额外的代码或服务（如独立的 ID 生成器）来保证“机器ID”的唯一性和时钟的正确性（防止时钟回拨）。
依赖系统时钟：如果发生时钟回拨（服务器时间被调慢），可能会导致生成重复 ID。

适用场景：

高并发的分布式系统、微服务架构。
需要进行分库分表 的大型互联网应用。
几乎所有需要全局唯一 ID 且对性能有要求的场景。

总结与决策图

为了帮助你快速做出选择，可以参考以下决策流程：

flowchart TD
    A[开始选择主键ID方案] --> B{是否是分布式架构?};
    B -- 否 --> C[使用<b>自增ID (AUTO_INCREMENT)</b><br>简单、高效、可靠];
    
    B -- 是 --> D{是否需要提前知道ID?};
    D -- 否 --> E[使用<b>数据库自增</b>并配置<br>不同步长和偏移量];
    D -- 是 --> F{是否有开发运维能力<br>维护ID生成服务?};
    F -- 否 --> G[使用<b>UUID</b>作为妥协<br>（注意性能损耗）];
    F -- 是 --> H[使用<b>雪花算法</b>或其变体<br>（最佳分布式方案）];

最终建议：

默认选择：对于 99% 的应用，直接使用 BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT。BIGINT 的范围足够大到让你忘记溢出的问题（从 0 到 184亿亿）。
分布式架构：如果你在做微服务或明确知道要分库分表，首选雪花算法或其变体（如美团Leaf、百度UidGenerator）。这是在性能、存储成本和分布式需求之间最好的权衡。
尽量避免使用 UUID：除非你非常清楚它的代价并且能接受，或者你的场景极其特殊（如极高的离散性要求）。

额外提示：