MySQL批量UUID生成相似度高问题

sql 复制代码
UPDATE grid_metric_group_schema t1
JOIN temp_grid_metric_schema_0123 t2 ON t1.api_id = t2.api_id 
SET t1.name_for_model = t2.name_for_model, t1.parameters = t2.parameters, t1.examples = t2.examples, t1.filter_examples = t2.filter_examples, t1.description_for_model = t2.description_for_model, t1.keyphrases = t2.keyphrases, t1.name_for_human = t2.name_for_human , t1.id = REPLACE(UUID(), '-', '')

在执行这样一段代码时,发现grid_metric_group_schema表中的id字段生成的值都是一样的,如下图所示,然后迅速定位到UUID()函数上,在想是不是UUID()函数只调用了一次把所有记录行赋成一个值了,但仔细一看其实可以发现每个id都是不一样的,只不过相似度很高。

趁机了解了一下MySQL中的UUID()函数,首先可以确定的是,UUID()生成的uuid值是字符串类型的,固定长度为36个字符(包含4个"-"字符),并且是唯一的,同一个SQL语句中多处调用UUID()函数得到的随机值不同,不会存在重复问题,一般来说,MySQL中使用uuid的方式是这样的REPLACE(UUID(), '-', ''),把"-"字符给去掉构成固定长度为32的字符串。

从构成上讲,UUID()生成的随机值由5个部分组成(8-4-4-4-12),分隔符为中划线,前三部分是由时间戳换算过来的,第四部分是暂时性保持时间戳的一致性,每次重新启动MySQL服务时发生变化,第五部分用于保证空间唯一性,可以简单理解为"只要是同一台机器,就不会发生变化"。

一了解uuid的构成,就可以明白为什么在进行批量插入或者更新操作的时候,UUID()生成的字符串相似度很高,后两部分不用说了就是一致的,前三部分只有很细微的差别,这是因为批量操作在同一时间段进行,时间戳差异很小,所以最终呈现的效果就是生成的uuid相似度很高。

虽然生成的uuid都是唯一的,但是如何保证它们看起来差异也很大呢?

可以考虑使用MD5()函数,可以简单地将它理解为一种哈希函数,它的生成结果是长度固定位32的字符串,刚好和去掉中划线的uuid的字符长度一致,具体用法就是:MD5(UUID())

但既然是哈希函数,就一定会有哈希冲突,不过这只会在数据量很大的时候才会发生,我这里维护的数据库表数据量都很小,所以就无需过多关注这个问题。

说到底,其实uuid已经可以保证唯一了,MD5()在某种程度上甚至破坏了uuid原有的序列含义,保证了低相似性的同时也破坏了唯一性,MD5()也很难保证安全性。

相关推荐
a栋栋栋1 小时前
wsl 环境下用Docker 安装多版本MySQL
mysql·docker·容器
Jayyih1 小时前
嵌入式系统学习Day35(sqlite3数据库)
数据库·学习·sqlite
得意霄尽欢4 小时前
Redis之底层数据结构
数据结构·数据库·redis
hsjkdhs4 小时前
MySQL 数据类型与运算符详解
数据库·mysql
爱吃烤鸡翅的酸菜鱼5 小时前
【Redis】常用数据结构之Hash篇:从常用命令到使用场景详解
数据结构·数据库·redis·后端·缓存·哈希算法
李少兄5 小时前
IntelliJ IDEA 启动项目时配置端口指南
数据库·sql·intellij-idea
NineData5 小时前
NineData云原生智能数据管理平台新功能发布|2025年8月版
数据库·mongodb·云原生·数据库管理工具·ninedata·数据库迁移·数据复制
白云如幻6 小时前
【Java】QBC检索和本地SQL检索
java·数据库·sql
勘察加熊人6 小时前
python将pdf转txt,并切割ai
数据库·python·pdf
不良人天码星7 小时前
Redis单线程模型为什么快?
数据库·redis·缓存