UUIDをMySQLの主キーとして使用すると、パフォーマンスを損なう可能性
Mar 18, 2025
# Database
Grace Collins
Solutions Engineer · Leapcell

UUIDをMySQLの主キーとして使用すると、特にデータの挿入や変更の効率において、パフォーマンス上の問題を引き起こす可能性があります。以下に、その背景にある理由の詳細な分析を示します。これには、データの変更がインデックスの更新を引き起こす理由や、文字ベースの主キーが効率的でない理由が含まれます。
UUIDを主キーとして使用する際の問題点
UUIDの特性
- UUIDは128ビットの文字列で、通常は36文字(例:
550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000
)で表されます。 - UUIDはグローバルに一意であり、分散システムで一意の識別子を生成するのに適しています。
UUIDを主キーとして使用するデメリット
-
低いインデックス効率
- インデックスサイズ: UUIDは文字列型であり、大量のスペース(36バイト)を占有しますが、整数の主キー(
BIGINT
など)はわずか8バイトしか占有しません。インデックスが大きいほど、ストレージとクエリの効率が低下します。 - インデックスの分割: UUIDは順序付けられていないため、新しいデータが挿入されると、インデックスツリーの頻繁な分割と再調整が発生し、パフォーマンスに影響を与えます。
- インデックスサイズ: UUIDは文字列型であり、大量のスペース(36バイト)を占有しますが、整数の主キー(
-
低い挿入パフォーマンス
- ランダム性: UUIDは順序付けられていないため、新しいレコードはインデックスツリー内の任意の位置に挿入される可能性があり、インデックスツリーの頻繁な調整につながります。
- ページ分割: InnoDBストレージエンジンは、インデックス構造としてB+ツリーを使用します。ランダムな挿入はページ分割を引き起こし、ディスクI/O操作を増加させる可能性があります。
-
低いクエリパフォーマンス
- 低い比較効率: 文字列の比較は整数の比較よりも遅く、特に大きなテーブルでは、クエリパフォーマンスが大幅に低下します。
- 大きなインデックススキャン範囲: UUIDインデックスはより多くのスペースを占有するため、インデックスのスキャン範囲が増加し、クエリ効率が低下します。
データの変更がインデックスの更新を引き起こす理由
インデックスの目的
- インデックスは、クエリを高速化するために作成されたデータ構造(B+ツリーなど)です。
- データが変更された場合、データの整合性を維持するためにインデックスも更新する必要があります。
インデックスに対するデータ変更の影響
-
主キーの更新
- 主キーの値を変更すると、MySQLは古い主キーインデックスレコードを削除し、新しい主キーインデックスレコードを挿入する必要があります。
- このプロセスには、インデックスツリーの調整が必要であり、ディスクI/O操作が増加します。
-
主キー以外のカラムの更新
- 変更されたカラムがインデックス付きカラム(ユニークインデックスや通常のインデックスなど)である場合、MySQLは対応するインデックスレコードを更新する必要があります。
- このプロセスもインデックスツリーの調整を引き起こします。
UUID主キーの追加オーバーヘッド
- UUIDは順序付けられていないため、主キーの値を変更すると、新しい値がインデックスツリー内の異なる位置に挿入される可能性があり、頻繁なインデックスツリーの調整につながります。
- 順序付けられた主キー(自動インクリメントIDなど)と比較して、UUID主キーの変更にはより高いコストがかかります。
文字ベースの主キーが効率を下げる理由
大きなストレージスペース
- 文字ベースの主キー(UUIDなど)は、整数の主キーよりも多くのストレージスペースを占有します。
- インデックスのサイズはクエリパフォーマンスに直接影響します。インデックスが大きいほど、クエリ中に必要なディスクI/O操作が増加します。
低い比較効率
- 文字列の比較は整数の比較よりも遅く、特に大きなテーブルでは、クエリパフォーマンスが大幅に低下します。
- たとえば、
WHERE id = '550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000'
はWHERE id = 12345
よりも効率が低くなります。
インデックスの分割
- 文字ベースの主キーは多くの場合、順序付けられていないため、新しいデータが挿入されると、インデックスツリーの頻繁な分割と再調整が発生し、パフォーマンスに影響を与えます。
UUID主キーのパフォーマンスを最適化する方法
順序付けられたUUIDを使用する
- 順序付けられたUUID(UUIDv7など)を使用して、インデックスの分割とページ分割を減らします。
- 順序付けられたUUIDは、挿入順序を保証するためにタイムスタンプに基づいて生成できます。
UUIDをバイナリ形式で保存する
- ストレージスペースを削減するために、UUIDを
CHAR(36)
ではなくBINARY(16)
として保存します。
CREATE TABLE users ( id BINARY(16) PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) );
自動インクリメント主キー + UUIDを使用する
- 物理的な主キーとして自動インクリメント主キーを使用し、UUIDを論理的な主キーとして使用します。
CREATE TABLE users ( id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, uuid CHAR(36) UNIQUE, name VARCHAR(255) );
パーティションテーブルを使用する
- 大きなテーブルをパーティション分割して、個々のインデックスツリーのサイズを縮小し、クエリパフォーマンスを向上させます。
まとめ
-
UUIDを主キーとして使用するデメリット
- 低いインデックス効率、低い挿入およびクエリパフォーマンス。
- データの変更時にインデックスが頻繁に更新され、パフォーマンスが低下します。
-
文字ベースの主キーの効率が低い理由
- 大きなストレージスペース、低い比較効率、頻繁なインデックス分割。
-
最適化の推奨事項
- 順序付けられたUUIDを使用するか、バイナリ形式で保存します。
- 自動インクリメント主キーとUUIDを組み合わせます。
- 大きなテーブルをパーティション分割します。
Leapcellは、バックエンドプロジェクトをホストするための最適な選択肢です。
Leapcellは、Webホスティング、非同期タスク、およびRedis向けの次世代サーバーレスプラットフォームです。
多言語サポート
- Node.js、Python、Go、またはRustで開発します。
無制限のプロジェクトを無料でデプロイ
- 使用量に対してのみ支払い—リクエストも料金もありません。
比類のないコスト効率
- アイドル料金なしの従量課金制。
- 例:25ドルで、平均応答時間60msで694万リクエストをサポートします。
合理化された開発者エクスペリエンス
- 簡単なセットアップのための直感的なUI。
- 完全に自動化されたCI/CDパイプラインとGitOps統合。
- 実用的な洞察のためのリアルタイムメトリックとロギング。
簡単なスケーラビリティと高いパフォーマンス
- 高い同時実行性を容易に処理するための自動スケーリング。
- 運用上のオーバーヘッドゼロ—構築に集中するだけです。
ドキュメントで詳細をご覧ください。
Xでフォローしてください:@LeapcellHQ