三个问题
- 大表为什么不能用自增主键？
- UUID 是好的替代方案吗？
- SnowFlake 雪花算法是什么？
自增主键
自增主键是数据库根据插入数据库行，按顺序自动赋予的一个连续的值，如下：（id int auto_increment）
这种形式的主键本身是没有什么问题的，在学校做个毕业设计或者在创业型公司使用是没什么问题的。但是你是在大型公司（淘宝、京东等电商项目）分布式情况下使用是有严重问题的。接下来我们进行分析
案例：如下有个商品表，里面有三亿数据，数据库表有三个分片
假设我们按照自增主键方式进行分片存储 0-1 在分片 1、1-2 在分片 2、2-3 在分片 3，按照设计来看的话没什么问题，但实际有非常严重的问题，接下来进行讲解
a . 资源浪费
还是如上图，分表在三个数据库分别有三个表分片，你怎么知道那个数据库中的分片，可以容纳 1 亿数据呢，这是不是猜的呢
也行某些一行记录数据量比较小，在某个分片上可以存储 1.5 亿条数据呢，那还能再扩展呢？答案是肯定不能的，应为设计的时候依据按照范围分片的方式已经设计好的。且自增主键必须连续只能采用”范围分片”形式
b. 尾部热点
自增主键分片又会带来一个附加的效应技术尾部热点，这是由范围分片自身的特定决定的。
比如说，现在我们的商品数据已经堆积到 2.5 亿，新的数据在插入的时候，所有的数据都被插入到了分片3中，之前的分片 1 2 都不会有写入操作，所以表分片3中库的压力是非常大的。
当然，对于这样的情况也是有解决方案的。即 HASH 法，这种情况的分片相比范围法效率上高1.5倍之多。
UUID 或 GUID
面对自增主键产生的问题，有些公司会使用 UUID 或 GUID 的主键。使用UUID可以替代自增主键吗？答案是，不可以！为什么呢，接下来我们进行讲解
首先看下面的 UUID ，他是 128 位长的且是无序的
0b7a900d-7e0c-4d14-b081-a20bdf1f1264
d09bc3ab-9670-4355-9614-ab2bc5ca6fd9
251ae4de-e3af-43cf-8287-77a944d2703f
ad397986-4bd9-4986-9f38-eb81042c7492
为什么这种无序的字符串不能作为我们的主键呢，这样从 MySQL的 InnoDB(B+数)引擎数据库底层机制说起。
使用UUID是无序的，作为主键会涉及大量索引重排
Snowflake
面对自增主键与UUID产生的问题，有没有解决方案呢？答案是有的，即 Snowflake（雪花算法）。
雪花算法（Snowflake）是 Twitter 公司分布式项目采用的 ID 生成算法。他呢主要是根据时间顺序，结合机器ID与序列，生成一个定长的数字。
这个数字就可以作为数据库的主键，他既可以保证是连续的也可以保证在分布式系统中是唯一的。
Snowflake 每毫秒可以生成 416 万个 ID，这对于我们在分布式系统中使用的场景已经足够了。
注意
实现雪花算法时要注意时间回拨带来的影响。就是在实际使用过程中，程序所处的服务器，时间往前或者往后调个几毫秒，这种情况下会产生重复的 ID。这种情况在实际几乎是不会遇到的。
