非顺序（例如，UUID/GUID）数据如何降低索引性能？
How does non-sequential (eg, UUID/GUID) data degrade index performance?
我读过几篇关于在 MySQL 中使用 UUID 作为主键的性能的在线文章 - 一个共同的主题，无论是赞成还是反对，都认为非-顺序数据会损害索引性能。
https://blog.codinghorror.com/primary-keys-ids-versus-guids/
The generated GUIDs should be partially sequential for best performance
https://www.percona.com/blog/2014/12/19/store-uuid-optimized-way/
Create function to rearrange UUID fields and use it (after showing how rearranging UUID can drastically improve performance)
但是，我根本无法理解非顺序数据如何影响 B-TREES、HASHES、CLUSTERED 索引等索引。
您可以将 my UUID blog 添加到您的列表中。 （它同样适用于 MySQL。）
请注意，直到索引（无论是聚簇，还是 BTree、哈希或其他索引）太大而无法缓存在 RAM 中时，才会出现性能问题。那时，您获取（或尝试插入）的 "next" UUID 不太可能在 RAM 中，因此需要 I/O，这会影响性能。
相比之下，插入以日期时间为键的行，并且按时间顺序这样做，主要是插入到 BTree 的同一个块中。这意味着 "next" 行 不太可能 需要 I/O.
I/O 是影响性能的最大因素。
我的博客指出了如何将 Type 1 uuid 转换为类似于时间戳的东西，从而实现 "locality of reference" 从而减少 I/O ，因此速度更快。 MySQL 8.0 具有与我的存储函数功能相同的内置函数。仍然，您需要 Type 1 和 需要调用函数，以减少 I/O.
我读过几篇关于在 MySQL 中使用 UUID 作为主键的性能的在线文章 - 一个共同的主题，无论是赞成还是反对，都认为非-顺序数据会损害索引性能。
https://blog.codinghorror.com/primary-keys-ids-versus-guids/
The generated GUIDs should be partially sequential for best performance
https://www.percona.com/blog/2014/12/19/store-uuid-optimized-way/
Create function to rearrange UUID fields and use it (after showing how rearranging UUID can drastically improve performance)
但是，我根本无法理解非顺序数据如何影响 B-TREES、HASHES、CLUSTERED 索引等索引。
您可以将 my UUID blog 添加到您的列表中。 （它同样适用于 MySQL。）
请注意，直到索引（无论是聚簇，还是 BTree、哈希或其他索引）太大而无法缓存在 RAM 中时，才会出现性能问题。那时，您获取（或尝试插入）的 "next" UUID 不太可能在 RAM 中，因此需要 I/O，这会影响性能。
相比之下，插入以日期时间为键的行，并且按时间顺序这样做，主要是插入到 BTree 的同一个块中。这意味着 "next" 行 不太可能 需要 I/O.
I/O 是影响性能的最大因素。
我的博客指出了如何将 Type 1 uuid 转换为类似于时间戳的东西，从而实现 "locality of reference" 从而减少 I/O ，因此速度更快。 MySQL 8.0 具有与我的存储函数功能相同的内置函数。仍然，您需要 Type 1 和 需要调用函数，以减少 I/O.