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哈喽，你好啊，我是雷工！
最近在研究数据库设计表格时，用到主键的设计。
由于没有系统的学习过相关知识，一时不知道该如何设计主键，
于是遇事不决问AI，决定通过问AI的形式学习一下该如何设计主键，并避免重复策略。
01 如何提问
问题如下：
设计数据库时主键该如何设计，用什么作为主键，而且如何避免重复？
02 解决方案
以下是AI给出的回答：
设计数据库主键是一个核心问题，直接影响数据完整性、查询性能、扩展性和维护性。以下是主键设计的核心原则、常见方案以及避免重复的策略：
一、主键的核心要求
- 唯一性：在整个表中绝对唯一，不能重复。
- 非空性：不能为 NULL。
- 稳定性：值一旦生成，最好永不改变（避免外键引用失效）。
- 简洁性：尽量短小（利于索引效率和外键存储）。
- 简单性：最好是单一字段（非强制，但复合主键会增加复杂度和外键引用难度）。
二、常见主键设计方案及优缺点
方案 |
优点 |
缺点 |
适用场景 |
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1. 自增整数 (AUTO_INCREMENT / SERIAL) |
✅ 简单易用<br>✅ 存储空间小<br>✅ 索引效率高<br>✅ 天然保证唯一性 |
��� 无业务含义<br>❌ 分库分表时需额外处理<br>❌ 易暴露数据量<br>❌ 插入前无法预知ID |
单机/简单系统、OLTP 核心表、不关心业务含义的场景 |
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2. UUID/GUID |
✅ 全局唯一（跨库/跨服务器）<br>✅ 生成无需依赖数据库<br>✅ 隐藏数据量 |
❌ 存储空间大 (32字符)<br>❌ 索引效率低（随机写入）<br>❌ 无序性导致页分裂 |
分布式系统、需要提前生成ID、数据合并场景 |
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3. 雪花算法 (Snowflake ID) |
✅ 全局唯一、大致有序<br>✅ 存储空间适中 (64-bit)<br>✅ 高性能 |
❌ 实现复杂（需维护机器ID）<br>❌ 依赖系统时钟（时钟回拨问题） |
高并发分布式系统、需要全局有序ID的场景 |
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4. 业务主键 (Natural Key) |
✅ 有业务含义<br>✅ 可读性强<br>✅ 可能减少关联查询 |
❌ 可能变更（违反稳定性）<br>❌ 可能过长<br>❌ 组合键复杂<br>❌ 唯一性难保证 |
编码规则严格且不变的场景（如身份证号、ISBN） |
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5. 混合方案 (业务键+代理键) |
✅ 平衡业务需求和稳定性 |
❌ 增加冗余字段<br>❌ 设计稍复杂 |
既需业务标识又需稳定主键的场景 |
三、如何避免主键重复 – 关键策略
- 使用数据库自增机制：
- AUTO_INCREMENT (MySQL), SERIAL (PostgreSQL), IDENTITY (SQL Server), Sequence (Oracle, PostgreSQL)。
- 优点：数据库内部保证唯一性，绝对可靠。
- 缺点：仅适用于单库或主从复制环境，分布式环境下需特殊方案（如设置不同初始值/步长 – 不推荐）。
- 使用标准化全局唯一生成器：
- UUID/GUID：使用标准库生成（如 UUID.randomUUID()）。理论上重复概率极低（2^128），可认为唯一。
- 雪花算法 (Snowflake)：确保机器ID（workerId）在集群内唯一，解决时钟回拨问题（时钟回拨可能导致重复）。
- Redis 自增：利用 Redis 的原子操作 INCR 生成集群范围内唯一的序列号。
- 数据库 Sequence 服务：专门提供分布式 ID 生成服务（如 TDDL Sequence、Leaf）。
- 业务主键的严格校验：
- 数据库唯一约束：在业务字段上创建 UNIQUE 约束，作为最后防线。
- 应用层校验：插入/更新前检查该业务值是否存在（注意并发问题！需结合数据库唯一约束）。
- 预生成与分配：由中心系统按规则生成并分配业务主键值（如订单号生成服务）。
- 分布式数据库的特殊支持：
- NewSQL 数据库（如 TiDB、CockroachDB）提供 AUTO_RANDOM 或分布式序列机制。
四、关键设计原则与建议
- 优先选择代理键： 95% 的场景推荐使用 自增ID（单机）或 雪花ID/UUID（分布式）作为主键。它们稳定、简单、解耦业务。
- 避免使用业务主键： 除非该业务属性 绝对稳定、简短且唯一性可保证（如身份证号，但需注意隐私和变更情况）。
- 禁止使用可能变更的字段： 如用户名、邮箱、公司名称等。
- 避免大字段做主键： 如 TEXT, BLOB，严重影响索引性能。
- 复合主键谨慎使用： 增加复杂度，影响关联表设计。仅在多对多关系表或强业务约束下使用。
- 显式定义主键： 即使有唯一索引，也应显式定义 PRIMARY KEY，优化器会优先使用。
- 主键就是聚簇索引（多数DBMS）： 主键顺序影响物理存储（InnoDB）。有序ID（自增、雪花）插入性能远高于随机ID（UUID）。
- UUID 优化：
- 使用 UUIDv7（时间戳有序）代替 v4（完全随机）。
- 存储时转换为 BINARY(16) 减少空间（如 MySQL 用 UNHEX(REPLACE(UUID(), ‘-‘, ”))）。
五、示例选择指南
- 用户表 (user)：id BIGINT AUTO_INCREMENT 或 id BIGINT（雪花ID）✅
- 绝对不要用 username 或 email 做主键！❌（可能变更，且较长）
- 订单表 (order)：order_id VARCHAR(32)（包含日期+序列号的业务号，并额外加一个 id BIGINT AUTO_INCREMENT/雪花 作为主键）✅
- 业务号可做唯一索引，主键用代理键。
- 国家表 (country)：country_code CHAR(2) PRIMARY KEY（ISO 3166-1 标准，稳定且短小）✅
- 用户-角色关联表 (user_role)：(user_id, role_id) PRIMARY KEY（经典复合主键场景）✅
总结：最佳实践路径
- 默认选择： 单机/简单系统 → 自增整数 (AUTO_INCREMENT)。分布式系统 → 雪花算法 (Snowflake)。
- 特殊需求： 需要提前生成ID → UUIDv7。严格业务标识 → 业务键+代理键+唯一约束。
- 绝对底线：主键必须唯一、非空、稳定。无论选哪种方案，最终一定要在数据库层通过 PRIMARY KEY 约束来保证唯一性，这是最后的堡垒。
通过遵循这些原则，你就能设计出既高效又健壮的主键结构，为数据库的稳定性和扩展性打下坚实基础！
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