在数据库设计中，UUID和自增ID是常用的两种主键生成方式，各自有其优缺点。

自增 ID

优点

• 性能优势：在 InnoDB 存储引擎中，自增 ID 作为聚簇索引，数据按顺序存放，插入时只需不断向后排列，能提高插入性能，且对基于主键的查询、范围查询和排序操作都很友好，可快速定位数据。
• 空间节省：通常为整数类型，占用空间比 UUID 小。
• 操作简单：由数据库自动管理，开发人员无需手动生成和维护，减少了开发工作量和出错概率。

缺点

• 分布式问题：在分布式系统或分库分表场景中，各节点自增 ID 可能冲突，需额外逻辑保证全局唯一性。
• 数据迁移与集成困难：数据库合并或迁移时，自增主键可能导致冲突，需重新调整序列或处理重复问题。
• 安全问题：具有一定规律，容易被非法获取数据，泄露数据库的记录数量、增长速度等信息。
• 热点问题：高并发写入时，自增值可能成为写入 “热点”，所有写操作集中在一个位置，影响写入性能。

适用场景

• 单机版项目：如大型企业内部的单机数据库系统，对性能和存储空间要求高，自增 ID 能发挥性能和空间优势。
• 对数据顺序有要求：如日志表、订单表等，需要按照插入顺序进行查询和处理，自增 ID 可保证数据的有序性。
• 简单的业务系统：业务逻辑简单，数据交互和集成需求少，使用自增 ID 可简化开发和维护过程。

UUID

优点

• 全局唯一性：UUID是128位的唯一标识符，生成的值在全球范围内是唯一的，非常适合分布式系统。
• 灵活性：生成不依赖数据库，可在应用层完成，在分布式系统中能方便地生成新主键，无需与数据库频繁交互。
• 安全性高：随机性和复杂性使其难以被猜测或伪造，一定程度上提高了系统的安全性。
• 跨服务器数据合并方便：在跨服务器数据合并时，无需担心主键冲突问题，可以直接进行合并操作。

缺点

• 存储开销大：是 128 位字符串，占用存储空间比自增 ID 大，会增加磁盘 I/O 和内存开销。
• 查询性能问题：在 InnoDB 等存储引擎中，UUID 的无序性可能导致 B + 树索引碎片化，影响查询性能，范围查询效率也较低。
• 可读性差：由 32 个十六进制数字组成，不直观，可读性差，排查问题和开发调试时不太方便。

适用场景

• 分布式系统：如微服务架构、大规模分布式电商系统等，数据可能存储在多个节点或不同数据库中，UUID 能保证全局唯一性。
• 对数据安全性要求高：如金融系统、用户认证系统等，UUID 的不可预测性和难伪造性可提高数据安全性。
• 数据整合与交换频繁：系统间数据交互多，需要频繁进行数据导入、导出和合并操作，UUID 可避免主键冲突。

扩展：

为了克服UUID的无序性问题，可以使用有序UUID。MySQL 8.0提供了uuid_to_bin函数，可以将UUID转换为有序UUID，从而提高插入性能。有序UUID既保证了全局唯一性，又具备单调递增的特性，适合作为主键。也可以使用雪花 ID（Snowflake ID）来作为主键ID，顾名思义：世界上没有两片相同的雪花。雪花算法是一种在分布式系统中用于生成唯一 ID 的算法，在分布式系统中比自增ID和UUID更加具有优势。雪花 ID 是一个 64 位的二进制数字，使用时间戳、工作机器 ID 和序列号等因素来生成唯一的标识符，具体组成如下：

符号位(1 位)：始终为 0，用于标识正数。

时间戳部分(41 位)：记录 ID 生成的时间戳，精确到毫秒级。可以表示约 69 年的时间范围，从某个固定的起始时间开始计算。

工作机器 ID 部分(10 位)：用于标识生成 ID 的工作机器或节点。这部分可以进一步划分为机房 ID 和机器 ID，通常机房 ID 占 5 位，机器 ID 占 5 位，可以支持 1024 个不同的工作机器或节点。

序列号部分(12 位)：同一毫秒内，在同一台工作机器上生成的 ID 的序列号，用来区分同一毫秒内产生的不同 ID。12 位的序列号可以在同一毫秒内支持 4096 个不同的 ID。

对比：

特性	雪花ID	自增ID	UUID
唯一性	分布式环境下全局唯一	单机环境下唯一	全球唯一，但概率极小重复
性能	高，内存生成，支持高并发	高，但不支持分布式	低，字符串操作性能差
存储空间	64位整数，占用空间小	通常为32位或64位整数	128位(十六进制)36字符，占用空间大
索引效率	高（递增ID）	高（递增ID）	低（无序字符串）
适用场景	分布式系统、高并发环境	单机系统、高效查询场景	分布式系统、需要保密的场景