7月6日、MACIEJ WALKOWIAK氏が「PostgreSQLとUUIDをプライマリキーとして使用する方法」と題した記事を公開し、注目を集めている。この記事では、UUIDをPostgreSQLのプライマリキーとして効率的に使用する方法について詳しく紹介されている。
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UUIDの概要
UUIDは一意性が保証され、分散システム間で容易に共有できるため、データベースのプライマリキーとしてよく使用される。ただし、UUIDのサイズを考慮すると、その選択が正しいかどうかは疑問の余地がある。この記事では、UUIDが適切かどうかではなく、どのようにPostgreSQLで効率的に使用するかに焦点を当てている。
Postgresのデータ型
UUIDは文字列として見なすことができ、text
データ型を使用して保存することも可能だが、Postgresには専用のuuid
データ型があり、これは128ビットのデータ型である。以下のSQLコードは、text
とuuid
を使用した2つのテーブルを作成する例である。
create table bank_transfer(
id text primary key
);
create table bank_transfer_uuid(
id uuid primary key
);
text
型のテーブルは54%大きく、インデックスサイズも85%大きい。この違いは、小さなテーブルでは重要でないが、数十万から数百万行のデータを保存する際には問題になる。
UUIDとB-Treeインデックス
ランダムなUUIDはB-treeインデックスには適していない。B-treeインデックスは、順序付けられた値と最も相性が良い。完全にランダムなUUID v4に比べ、UUID v7は時系列順の値を生成するため、B-treeインデックスと良い組み合わせになる。JavaでUUID v7を使用するには、以下のようにサードパーティライブラリが必要である。
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.uuid</groupId>
<artifactId>java-uuid-generator</artifactId>
<version>5.0.0</version>
</dependency>
UUID uuid = Generators.timeBasedEpochGenerator().generate();
UUID v7の挿入パフォーマンスへの影響
UUID v7を使用する新しいテーブルを作成し、10000
行のデータを10
回挿入して、時間を測定した結果、UUID v4に比べ、UUID v7の挿入が約2倍速いことが確認された。
create table bank_transfer_uuid_v7(
id uuid primary key
);
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
measure(() -> IntStream.rangeClosed(0, 10000).forEach(it -> {
jdbcClient.sql("insert into bank_transfer (id) values (:id)")
.param("id", UUID.randomUUID().toString())
.update();
}));
measure(() -> IntStream.rangeClosed(0, 10000).forEach(it -> {
jdbcClient.sql("insert into bank_transfer_uuid (id) values (:id)")
.param("id", UUID.randomUUID())
.update();
}));
measure(() -> IntStream.rangeClosed(0, 10000).forEach(it -> {
jdbcClient.sql("insert into bank_transfer_uuid_v7 (id) values (:id)")
.param("id", Generators.timeBasedEpochGenerator().generate())
.update();
}));
}
まとめ
UUIDの長さを考慮すると、最適なプライマリキーの型ではないが、UUIDを使用する場合、上記の最適化を考慮することが重要である。詳細はPostgreSQL and UUID as primary keyを参照していただきたい。
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Every unique and primary key needs to have its duplicates papa's games checked at INSERT.