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    <meta name="author" content="韩暮秋">
    
        
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                    <meta name="description" content="这里是暮秋小屋，思念和灵感的寄存处">
                    
                        
                            <meta name="keywords" content="韩暮秋,MuqiuHan,'Muqiu Han', 'muqiu han', muqiuhan">
                            

                                

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                                            UUID v7 是如何加快 RDBMS 索引速度的 | 
                                                    暮秋小屋
                                    </title>

                                    
                                        
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              暮秋小屋
                
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                    关于
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                UUID v7 是如何加快 RDBMS 索引速度的
            
            
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            Apr 13, 2025
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    <p>UUID v7 之所以能显著提升关系型数据库（尤其是采用聚集索引的 MySQL InnoDB）在插入和查询速度，主要归功于它在 ID 中引入了“可排序的时间戳前缀”，从而大幅减少了 B-Tree 索引页分裂（page split）和数据碎片化。这里分几点来说：</p>
<p>一、 聚集索引（Clustered Index）的插入机制  </p>
<p>在 InnoDB 中，聚集索引的叶子节点同时存储了行数据，且按照索引键（主键）顺序物理排序。</p>
<p>当新记录的主键完全随机（如 UUID v4）时，每次插入都会随机落在 B-Tree 的不同叶子页，导致频繁的页分裂和指针重排，而页分裂和随机 I&#x2F;O 会带来大量的磁盘写放大和缓存抖动（cache churn），削弱吞吐并拉高延迟。</p>
<p>二、UUID v7 的时间排序特性  </p>
<p>UUID v7 在高位（前 48 位）嵌入了以毫秒级精度的 Unix 时间戳，剩下的位用于随机数或序列号，这样生成的 ID 保持全局唯一性的同时，随着时间自然递增（即“近似单调递增”），新插入的记录几乎总是追加到 B-Tree 的最右端叶子节点。  </p>
<p>参见 dbaplus.cn 的分析：  </p>
<blockquote>
<p>“UUID v7 的创新之处在于其时间排序特性，它在前 48 位中嵌入了以毫秒为单位的 Unix 时间戳……可能在插入和查询操作上提供更好的性能”【1】。</p>
</blockquote>
<p>三、降低页分裂与碎片化  </p>
<p>顺序或近似顺序的主键能使叶子节点连续增长，极少触发页分裂，并且更少的页分裂意味着更低的写放大（write amplification）和更稳定的插入延迟，同时，减少了空洞和链表重排，提高了磁盘和内存缓存的命中率。</p>
<p>四、提升查询局部性与缓存命中  </p>
<p>因为数据物理上是按时间顺序紧凑写入，时间范围查询（如 “最近 1 小时的日志”）可以快速定位连续的叶子页，I&#x2F;O 更聚集，内存缓冲池（buffer pool）或操作系统页缓存能更有效地缓存最近热数据，进一步加速查询。</p>
<hr>
<p>Rimon Tawadrous 在其 GitHub repo 中的测试，对比 100 万条逐条插入实验，UUID v7 相较 UUID v4 在单线程插入上速度快约 3.24%，多线程下更可观【1】。  </p>
<hr>
<p><strong>参考链接</strong><br>[1] “为什么 UUID 7 比 UUID 4 更适合作为 RDBMS 的聚集索引？” dbaplus.cn<br>    <a target="_blank" rel="noopener" href="https://dbaplus.cn/news-160-6313-1.html">https://dbaplus.cn/news-160-6313-1.html</a><br>[2] “PostgreSQL and UUID as primary key” maciejwalkowiak<br>    <a target="_blank" rel="noopener" href="https://maciejwalkowiak.com/blog/postgres-uuid-primary-key/">https://maciejwalkowiak.com/blog/postgres-uuid-primary-key/</a><br>[3] “Optimised UUIDs in mysql” stitcher<br>    <a target="_blank" rel="noopener" href="https://stitcher.io/blog/optimised-uuids-in-mysql">https://stitcher.io/blog/optimised-uuids-in-mysql</a><br>[3] “Storing UUID Values in MySQL” percona<br>    <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.percona.com/blog/store-uuid-optimized-way/">https://www.percona.com/blog/store-uuid-optimized-way/</a></p>

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                韩暮秋 | 
            
            
                希望路过的人可以添点柴火让这里暖和点
                
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