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开篇词|为什么要学习分布式数据库?
01|什么是分布式数据库?
02|强一致性:那么多数据一致性模型,究竟有啥不一样?
03|强一致性:别再用BASE做借口,来看看什么是真正的事务一致性
04 | 架构风格:NewSQL和PGXC到底有啥不一样?
05 | 全局时钟:物理时钟和逻辑时钟你Pick谁?
06 | 分片机制:为什么说Range是更好的分片策略?
07 | 数据复制:为什么有时候Paxos不是最佳选择?
08 | 基础篇大串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
09|原子性:2PC还是原子性协议的王者吗?
10 | 原子性:如何打破事务高延迟的魔咒?
11|隔离性:读写冲突时,快照是最好的办法吗?
12 | 隔离性:看不见的读写冲突,要怎么处理?
13 | 隔离性:为什么使用乐观协议的分布式数据库越来越少?
14 | 隔离性:实现悲观协议,除了锁还有别的办法吗?
15 | 分布式事务串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
16 | 为什么不建议你使用存储过程?
17 | 为什么不建议你使用自增主键?
18 | HTAP是不是赢者通吃的游戏?
19 | 查询性能优化:计算与存储分离架构下有哪些优化思路?
20 | 关联查询:如何提升多表Join能力?
21 | 查询执行引擎:如何让聚合计算加速?
22|RUM猜想:想要读写快还是存储省?又是三选二
23 | 数据库查询串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
24 | 全球化部署:如何打造近在咫尺且永不宕机的数据库?
25 | 容灾与备份:如何设计逃生通道保证业务连续性?
26 | 容器化:分布式数据库要不要上云,你想好了吗?
27 | 产品测试:除了性能跑分,还能测个啥?
28 | 选型案例:银行是怎么选择分布式数据库的?
29 | 产品图鉴:哪些分布式数据库值得看?
30 | 实践篇大串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
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分布式数据库入门指南
小册名称:分布式数据库入门指南
### 17 | 为什么不建议你使用自增主键? 在数据库设计的广阔领域中,主键(Primary Key)作为表中每条记录的唯一标识符,扮演着至关重要的角色。自增主键(Auto-Increment Primary Key),因其简单性和易实现性,长期以来一直是许多开发者和数据库管理员的首选。然而,随着应用规模的扩大和分布式数据库技术的兴起,自增主键的局限性逐渐显现,使得其在某些场景下不再是最佳选择。本章节将深入探讨为什么不建议你总是依赖自增主键,并从性能、扩展性、安全性以及数据迁移等多个维度进行分析。 #### 一、性能瓶颈 **1.1 热点更新问题** 在单表数据量庞大或高并发的写入场景下,自增主键会导致数据库表的“热点”问题。由于自增主键总是按顺序增长,新的记录总是被插入到表的末尾,这意味着数据库的写操作会频繁地集中在磁盘的某个固定区域。长期以往,这部分磁盘区域会成为性能瓶颈,影响写入性能,甚至可能导致磁盘I/O成为系统瓶颈。 **1.2 锁竞争** 在关系型数据库中,为了保证自增主键的唯一性和连续性,通常需要对自增序列进行锁定管理。在高并发环境下,多个事务同时请求自增ID时,可能会因为锁竞争而导致事务延迟或回滚,进一步影响系统性能。 #### 二、扩展性限制 **2.1 分库分表难题** 随着数据量的不断增长,单库单表往往难以满足性能需求,此时需要进行分库分表。对于使用自增主键的表,如何有效地分配主键值以避免冲突成为了一个难题。虽然可以通过全局唯一ID生成器(如UUID、Snowflake算法等)来解决,但这又引入了新的问题,如UUID的无序性可能导致性能下降,而Snowflake等算法则需要额外的系统支持。 **2.2 跨数据库一致性** 在分布式系统中,数据可能存储在多个数据库中。如果每个数据库都使用自增主键,那么如何保证全局主键的唯一性将是一个挑战。虽然可以通过中心化的ID分配服务来管理,但这又增加了系统的复杂性和单点故障的风险。 #### 三、安全性考虑 **3.1 暴露信息** 自增主键往往能够反映数据的插入顺序,这在一定程度上暴露了数据的增长趋势和规模,对于敏感数据而言,可能构成安全隐患。攻击者可以通过分析主键的变化来推测系统的一些内部信息,进而实施更精确的攻击。 **3.2 预测性攻击** 由于自增主键的连续性和可预测性,攻击者有可能通过猜测主键值来尝试访问未授权的数据记录。尽管这种攻击方式相对简单,但在某些安全要求极高的场景下,仍然是一个不可忽视的风险点。 #### 四、数据迁移与备份 **4.1 迁移复杂性** 当需要将数据从一个系统迁移到另一个系统时,如果原系统使用了自增主键,那么在迁移过程中需要特别处理主键值的冲突问题。尤其是在迁移到分布式系统时,如何保证全局主键的唯一性和连续性将是一个复杂的任务。 **4.2 备份与恢复** 在数据备份与恢复的过程中,自增主键也可能带来问题。例如,在恢复数据时,如果直接恢复主键值,可能会导致主键冲突;如果重新生成主键,又可能破坏原有数据的关联性和完整性。 #### 五、替代方案 鉴于自增主键的上述局限性,在分布式数据库系统中,更推荐使用以下几种主键生成策略: **5.1 UUID** UUID(Universally Unique Identifier)是一种广泛使用的全局唯一标识符,它基于一定的算法生成,几乎可以保证全球范围内的唯一性。UUID的优点是无需中心化服务即可生成,但缺点是占用空间大(通常为128位),且无序性可能导致数据库性能下降。 **5.2 Snowflake算法** Snowflake算法是由Twitter开发的一种分布式系统中生成唯一ID的算法。它通过组合时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号来生成全局唯一的ID。Snowflake算法生成的ID不仅有序(时间有序),而且性能高、易于分布式部署,是分布式数据库系统中常用的主键生成策略之一。 **5.3 数据库自带的全局唯一ID服务** 一些现代数据库系统(如MongoDB、Cassandra等)提供了内置的全局唯一ID生成机制,这些机制通常结合了数据库的内部特性和优化算法,能够高效地生成全局唯一的ID。 #### 结论 综上所述,虽然自增主键因其简单性和易实现性在小型系统或低并发场景下仍有一定的应用价值,但在分布式数据库系统中,其性能瓶颈、扩展性限制、安全性考虑以及数据迁移与备份的复杂性等问题使得它不再是最佳选择。相反,采用UUID、Snowflake算法或数据库自带的全局唯一ID服务等更先进的主键生成策略,能够更好地满足分布式系统对高性能、高扩展性和高安全性的要求。因此,在设计和开发分布式数据库系统时,建议慎重考虑是否使用自增主键,并根据实际场景选择合适的主键生成策略。
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