Question

我不是要重新启动UUID vs串行整数键辩论。我知道任何一方都有有效的观点。我在我的几个表中使用UUID作为主键。

列类型："uuidKey" text NOT NULL
索引：CREATE UNIQUE INDEX grand_pkey ON grand USING btree ("uuidKey")
主键约束：ADD CONSTRAINT grand_pkey PRIMARY KEY ("uuidKey");

这是我的第一个问题;使用PostgreSQL 9.4将列类型设置为UUID是否有任何性能优势？

文档http://www.postgresql.org/docs/9.4/static/datatype-uuid.html描述了UUID，但使用此类型而不是text类型除了类型安全之外还有什么好处？在字符类型文档中，它表明char(n)在PostgreSQL中不会优于text。

提示：除此之外，这三种类型之间没有性能差异使用空白填充类型时增加的存储空间，和存储到a时，检查长度的额外CPU周期很少长度受限的列。虽然字符（n）具有性能在其他一些数据库系统中的优势，没有这样的优势在PostgreSQL中;事实上，字符（n）通常是最慢的三，因为它额外的存储成本。在大多数情况下文字或者应该使用变化的字符。

我并不担心磁盘空间，我只是想知道我是否值得花时间对UUID和文本列类型进行基准测试？

第二个问题，哈希与b树索引。在排序UUID键时没有意义，那么b-tree是否会比哈希索引具有任何其他优势？

Answer 1

UUID是16个字节的值。与text相同的是32字节值。存储大小为：

select
    pg_column_size('a0eebc999c0b4ef8bb6d6bb9bd380a11'::text) as text_size,
    pg_column_size('a0eebc999c0b4ef8bb6d6bb9bd380a11'::uuid) as uuid_size;
 text_size | uuid_size 
-----------+-----------
        36 |        16

较小的表可以加快操作速度。

Answer 2

我们有一个约有3万行的表（出于特定的不相关的体系结构原因），UUID存储在文本字段中并已建立索引。我注意到查询性能比我预期的要慢。我创建了一个新的UUID列，将其复制到文本uuid主键中并在下面进行比较。 2.652ms和0.029ms。完全不同！

 -- With text index
    QUERY PLAN
    Index Scan using tmptable_pkey on tmptable (cost=0.41..1024.34 rows=1 width=1797) (actual time=0.183..2.632 rows=1 loops=1)
      Index Cond: (primarykey = '755ad490-9a34-4c9f-8027-45fa37632b04'::text)
    Planning time: 0.121 ms
    Execution time: 2.652 ms

    -- With a uuid index 
    QUERY PLAN
    Index Scan using idx_tmptable on tmptable (cost=0.29..2.51 rows=1 width=1797) (actual time=0.012..0.013 rows=1 loops=1)
      Index Cond: (uuidkey = '755ad490-9a34-4c9f-8027-45fa37632b04'::uuid)
    Planning time: 0.109 ms
    Execution time: 0.029 ms

PostgreSQL UUID类型的性能

2 个答案: