杨建荣，dbaplus社群联合发起人，竞技世界资深DBA，前搜狐畅游数据库专家，Oracle ACE，腾讯云TVP。具有十多年数据库开发和运维经验，目前专注于开源技术、运维自动化和性能调优。《Oracle/MySQL DBA工作笔记》作者，每天通过微信、博客进行技术分享，已连续坚持2100多天。
大家在MySQL中我们可能听到过rowid的概念，但是却很难去测试实践，不可避免会有一些疑惑，比如：
如何感受到rowid的存在；
rowid和主键有什么关联关系；
在主键的使用中存在哪些隐患；
如何来理解rowid的潜在瓶颈并调试验证。
本文要和大家一起讨论这几个问题，测试的环境基于MySQL 5.7.19版本。
我们不妨通过一个案例来进行说明。
记得有一天统计备份数据的时候，写了一条SQL，当看到执行结果时才发现SQL语句没有写完整，在完成统计工作之后，我准备分析下这条SQL语句。
mysql> select backup_date ,count(*) piece_no from redis_backup_result;
+-------------+----------+
| backup_date | piece_no |
+-------------+----------+
| 2018-08-14 | 40906 |
+-------------+----------+
1 row in set (0.03 sec)
根据业务特点，一天之内肯定没有这么多的记录，明显不对，到底是哪里出了问题呢。
自己仔细看了下SQL，发现是没有加group by，我们随机查出10条数据。
mysql> select backup_date from redis_backup_result limit 10;
+-------------+
| backup_date |
+-------------+
| 2018-08-14 |
| 2018-08-14 |
| 2018-08-14 |
| 2018-08-15 |
| 2018-08-15 |
| 2018-08-15 |
| 2018-08-15 |
| 2018-08-15 |
| 2018-08-15 |
| 2018-08-15 |
+-------------+
10 rows in set (0.00 sec)
在早期的版本中数据库参数sql_mode默认为空，不会校验这个部分，从语法角度来说，是允许的；但是到了高版本，比如5.7版本之后是不支持的，所以解决方案很简单，在添加group by之后，结果就符合预期了。
mysql> select backup_date ,count(*) piece_no from redis_backup_result group by backup_date;
+-------------+----------+
| backup_date | piece_no |
+-------------+----------+
| 2018-08-14 | 3 |
| 2018-08-15 | 121 |
| 2018-08-16 | 184 |
| 2018-08-17 | 3284 |
| 2018-08-18 | 7272 |
| 2018-08-19 | 7272 |
| 2018-08-20 | 7272 |
| 2018-08-21 | 7272 |
| 2018-08-22 | 8226 |
+-------------+----------+
9 rows in set (0.06 sec)
但是比较好奇这个解析的逻辑，看起来是SQL解析了第一行，然后输出了count(*)的操作，显然这是从执行计划中无法得到的信息。
我们换个思路，可以看到这个表有4万多条的记录。
mysql> select count(*)from redis_backup_result;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 40944 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)
为了验证，我们可以使用_rowid的方式来做初步的验证。
InnoDB表中在没有默认主键的情况下会生成一个6字节空间的自动增长主键，可以用select _rowid from table来查询，如下：
mysql> select _rowid from redis_backup_result limit 5;
+--------+
| _rowid |
+--------+
| 117 |
| 118 |
| 119 |
| 120 |
| 121 |
+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
再可以实现一个初步的思路。
mysql> select _rowid,count(*)from redis_backup_result;
+--------+----------+
| _rowid | count(*) |
+--------+----------+
| 117 | 41036 |
+--------+----------+
1 row in set (0.03 sec)
然后继续升华一些，借助rownum来实现，当然在MySQL中原生不支持这个特性，需要间接实现。
mysql> SELECT @rowno:=@rowno+1 as rowno,r._rowid from redis_backup_result
r ,(select @rowno:=0) t limit 20;
+-------+--------+
| rowno | _rowid |
+-------+--------+
| 1 | 117 |
| 2 | 118 |
| 3 | 119 |
| 4 | 120 |
| 5 | 121 |
| 6 | 122 |
| 7 | 123 |
| 8 | 124 |
| 9 | 125 |
| 10 | 126 |
| 11 | 127 |
| 12 | 128 |
| 13 | 129 |
| 14 | 130 |
| 15 | 131 |
| 16 | 132 |
| 17 | 133 |
| 18 | 134 |
| 19 | 135 |
| 20 | 136 |
+-------+--------+
20 rows in set (0.00 sec)
写一个完整的语句，如下：
mysql> SELECT @rowno:=@rowno+1 as rowno,r._rowid ,backup_date,count(*)
from redis_backup_result r ,(select @rowno:=0) t ;
+-------+--------+-------------+----------+
| rowno | _rowid | backup_date | count(*) |
+-------+--------+-------------+----------+
| 1 | 117 | 2018-08-14 | 41061 |
+-------+--------+-------------+----------+
1 row in set (0.02 sec)
通过这个案例，可以很明显发现是第1行的记录，然后做了count(*)的操作。
当然我们的目标是要掌握rowid和主键的一些关联关系，所以我们也复盘一下主键使用中的隐患问题。
在学习MySQL开发规范之索引规范的时候，强调过一个要点：每张表都建议有主键。我们在这里来简单分析一下为什么？
除了规范，从存储方式上来说，在InnoDB存储引擎中，表都是按照主键的顺序进行存放的，我们叫做聚簇索引表或者索引组织表（IOT），表中主键的参考依据如下：
显式的创建主键Primary key。
判断表中是否有非空唯一索引，如果有，则为主键。
如果都不符合上述条件，则会生成6个字节的bigint unsigned值。
从以上可以看到，MySQL对于主键有一套维护机制，而一些常见的索引也会产生相应的影响，比如唯一性索引、非唯一性索引、覆盖索引等都是辅助索引（secondary index，也叫二级索引），从存储的角度来说，二级索引列中默认包含主键列，如果主键太长，也会使得二级索引很占空间。
这就引出行业里非常普遍的主键性能问题，这不是一个单一的问题，需要MySQL方向持续改造的，将技术价值和业务价值结合起来。我看到很多业务中设置了自增列，但是大多数情况下，这种自增列却没有实际的业务含义，尽管是主键列保证了ID的唯一性，但是业务开发无法直接根据主键自增列来进行查询，于是他们需要寻找新的业务属性，添加一系列的唯一性索引，非唯一性索引等等，这样一来我们坚持的规范和业务使用的方式就存在了偏差。
从另外一个维度来说，我们对于主键的理解是有偏差的，我们不能单一的认为主键就一定是从1开始的整数类型，我们需要结合业务场景来看待，比如我们的身份证其实就是一个不错的例子，把证号分成了几个区段，偏于检索和维护；或者是外出就餐时得到的流水单号，它都有一定的业务属性在里面，对于我们去理解业务的使用是一种不错的借鉴。
我们知道rowid只有6个字节，因此最大值是2^48,所以一旦 row_id超过这个值还是会递增，这种情况下是否存在隐患。
光说不练假把式，我们可以做一个测试来说明。
1）我们创建一张表test_inc，不包含任何索引。
create table test_inc(id int) engine=innodb;
2）通过ps -ef|grep mysql得到对应的进程号，使用gdb来开始做下调试配置，切记！此处应该是自己的测试环境。
[root@dev01 mysql]# gdb -p 3132 -ex 'p dict_sys->row_id=1' -batch
[New LWP 3192]
[New LWP 3160]
[New LWP 3159]
[New LWP 3158]
[New LWP 3157]
[New LWP 3156]
[New LWP 3155]
[New LWP 3154]
[New LWP 3153]
[New LWP 3152]
[New LWP 3151]
[New LWP 3150]
[New LWP 3149]
[New LWP 3148]
[New LWP 3147]
[New LWP 3144]
[New LWP 3143]
[New LWP 3142]
[New LWP 3141]
[New LWP 3140]
[New LWP 3139]
[New LWP 3138]
[New LWP 3137]
[New LWP 3136]
[New LWP 3135]
[New LWP 3134]
[New LWP 3133]
[Thread debugging using libthread_db enabled]
0x00000031ed8df283 in poll () from /lib64/libc.so.6
$1 = 1
3）我们做下基本检验，得到建表语句，保证测试是预期的样子。
mysql> show create table test_inc\G
*************************** 1. row ***************************
Table: test_inc
Create Table: CREATE TABLE `test_inc` (
`id` int(11) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)
4）插入一些数据，使得rowid持续自增。
mysql> insert into test_inc values(1),(2),(3);
Query OK, 3 rows affected (0.08 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
5）我们对rowid进行重置，调整为2^48
mysql> select power(2,48);
+-----------------+
| power(2,48) |
+-----------------+
| 281474976710656 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@dev01 mysql]# gdb -p 3132 -ex 'p dict_sys->row_id=281474976710656' -batch
。。。
。。。
[Thread debugging using libthread_db enabled]
0x00000031ed8df283 in poll () from /lib64/libc.so.6
$1 = 281474976710656
6）继续写入一些数据，比如我们写入4,5,6三行数据。
mysql> insert into test_inc values(4),(5),(6);
Query OK, 3 rows affected (0.07 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
7）查看数据结果，发现1,2两行已经被覆盖了。
mysql> select *from test_inc;
+------+
| id |
+------+
| 4 |
| 5 |
| 6 |
| 3 |
+------+
4 rows in set (0.00 sec)
由此，我们可以看到rowid自增后，还是存在使用瓶颈，当然这个概率是很低的，需要自增列的值到281万亿，这是一个相当庞大的数值了，从功能上来说，应该抛出写入重复值的错误更为合理。
而有了主键之后，上面这个瓶颈似乎就不存在了。
参考资料
rowid调试参考了丁奇的博客
https://www.iteye.com/blog/dinglin-1878783
230721
1、导入Mongo Monitor监控工具表结构（mongo_monitor…
上面提到： 在问题描述的架构图中我们可以看到，Click…
PMM不香吗？
如今看都很棒