表设计什么时候必须使用自增ID，什么时候不能用

一、必须使用自增 ID 的场景
  1. 单表高并发插入且无需分库分表
    1. 自增 ID 的顺序写入特性可减少页分裂概率，提升插入性能
    2. 适合订单、用户表等需频繁插入且无全局唯一性要求的场景
  2. 依赖顺序性的业务需求
    1. 如日志表需按时间排序查询，自增 ID 可天然反映数据插入顺序
    2. 需分页查询的场景（如新闻列表），连续 ID 可优化索引效率
  3. 简化外键关联与数据迁移
    1. 自增 ID 作为主键时，外键引用更简洁，避免复杂业务字段关联
    2. 单系统内数据迁移时，自增 ID 可保证数据一致性和关联关系完整性
  4. 中小型单机系统或初期架构
    1. 数据量较小（百万级以下）时，自增 ID 实现简单，性能稳定
    2. 开发维护成本低，无需额外设计全局 ID 生成策略
二、不能使用自增 ID 的场景
  1. 分库分表或分布式系统
    1. 多节点可能生成重复 ID，导致主键冲突
    2. 替代方案：雪花算法、UUID 或 Redis 全局计数器
  2. 数据合并或跨系统集成
    1. 不同表的自增 ID 合并时可能重复（如新旧系统并行或异构数据库同步）
    2. 替代方案：UUID 或业务字段组合（如时间戳+业务编码）
  3. 安全性与隐私保护要求高
    1. 自增 ID 规律性强，易被推测业务量（如订单数），存在信息泄露风险
    2. 替代方案：无规律 ID（如哈希加密自增 ID 或雪花算法）
  4. 主键耗尽风险
    1. 自增字段类型（如 INT）达到上限后无法插入新数据
    2. 应对措施：使用 BIGINT（上限 922 亿亿）或分阶段重置自增起点
  5. 字段需携带业务含义
    1. 若主键需包含时间、地域等信息（如“20250317_BJ_001”），自增 ID 无法满足
三、自增 ID 与其他方案的对比

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方案

优点

缺点

适用场景

自增 ID

简单高效、顺序写入、索引友好

无法全局唯一、规律性强、分布式不适用

单机高并发、中小型系统

UUID

全局唯一、无中心化依赖

存储空间大（16字节）、无序、查询性能差

跨系统集成、数据合并场景

雪花算法

趋势递增、全局唯一、可自定义位分配

依赖时钟同步、短时间高并发可能重复

分布式系统、高并发日志

Redis 计数

高性能、灵活控制步长

依赖外部服务、存在单点故障风险

需要灵活 ID 生成的业务

四、总结与建议
  1. 优先使用自增 ID：单机系统、无分库分表需求、高并发插入场景
  2. 避免使用自增 ID：分布式架构、需全局唯一性、数据合并或安全敏感场景
  3. 替代方案选择：
    1. UUID：适合简单跨系统场景，但需权衡存储和查询性能
    2. 雪花算法：分布式系统的首选，兼顾性能与扩展性
    3. 混合策略：自增 ID + 业务前缀（如区域码），平衡唯一性与业务需求

注意事项：

  • 自增 ID 的连续性可能因删除操作或事务回滚被破坏，需通过业务逻辑补偿
  • 高并发插入时，可通过调整 auto_increment_increment 参数缓解锁竞争