绝对不是。

我做过几次……几个……INT, VARCHAR和CHAR之间的性能检查。

有一个PRIMARY KEY(唯一的和聚集的)的1000万条记录表，无论我使用哪一个都具有完全相同的速度和性能(以及子树成本)。

话虽如此……使用最适合您的应用程序的任何东西。不要担心性能。

您提出了一个很好的观点，即可以通过使用所谓的自然键而不是代理键来避免一些连接查询。只有您才能评估这样做的好处在您的应用程序中是否显著。

也就是说，您可以测量应用程序中对快速最重要的查询，因为它们处理大量数据或执行非常频繁。如果这些查询可以从消除连接中获益，并且不会因使用varchar主键而遭受损失，那么就这样做。

不要对数据库中的所有表使用这两种策略。在某些情况下，天然键可能更好，但在其他情况下，替代键可能更好。

另一些人提出了一个很好的观点，即在实践中，自然键很少永远不会更改或有重复，因此代理键通常是值得的。

至于主键(Primary Key)，任何物理上使行唯一的元素都应该被确定为主键。

对于作为外键的引用，使用自动递增的整数作为代理是一个好主意，主要有两个原因。 -首先，通常在连接中产生的开销更少。 -其次，如果你需要更新包含唯一varchar的表，那么更新必须级联到所有的子表，并更新所有的子表以及索引，而使用int代理，它只需要更新主表及其索引。

使用代理的缺点是，你可能会允许更改代理的含义:

ex.
id value
1 A
2 B
3 C

Update 3 to D
id value
1 A
2 B
3 D

Update 2 to C
id value
1 A
2 C
3 D

Update 3 to B
id value
1 A
2 C
3 B

这完全取决于您在结构中真正需要担心的是什么，以及什么最重要。

我也面临着同样的困境。我用3个事实表做了一个DW(星座模式)，道路事故，事故中的车辆和事故中的伤亡。数据包括1979年至2012年英国所有事故记录，以及60个维度表。总共大约有2000万条记录。

事实表关系:

+----------+          +---------+
| Accident |>--------<| Vehicle |
+-----v----+ 1      * +----v----+
     1|                    |1
      |    +----------+    |
      +---<| Casualty |>---+
         * +----------+ *

旋风:MySQL

Accident索引本身是一个varchar(数字和字母)，有15个数字。我试着不使用代理键，一旦事故索引将永远不会改变。 在i7(8核)计算机中，根据不同的维度，在负载记录达到1200万条之后，DW的查询速度变得太慢。 经过大量的重新工作和添加bigint代理键后，我得到了平均20%的速度性能提升。 虽然性能增益较低，但有效尝试。我在MySQL调优和集群工作。

我对网上缺乏基准有点恼火，所以我自己做了一个测试。

不过请注意，我并没有定期这样做，所以请检查我的设置和步骤，以找出任何可能无意中影响结果的因素，并在评论中提出您的担忧。

设置如下:

英特尔®酷睿™i7-7500U CPU @ 2.70GHz × 4 15.6 GiB RAM，我确保在测试期间大约8gb是空闲的。 148.6 GB SSD硬盘，空闲空间充足。 Ubuntu 16.04 64位 MySQL version 14.14 Distrib 5.7.20, for Linux (x86_64)

表:

create table jan_int (data1 varchar(255), data2 int(10), myindex tinyint(4)) ENGINE=InnoDB;
create table jan_int_index (data1 varchar(255), data2 int(10), myindex tinyint(4), INDEX (myindex)) ENGINE=InnoDB;
create table jan_char (data1 varchar(255), data2 int(10), myindex char(6)) ENGINE=InnoDB;
create table jan_char_index (data1 varchar(255), data2 int(10), myindex char(6), INDEX (myindex)) ENGINE=InnoDB;
create table jan_varchar (data1 varchar(255), data2 int(10), myindex varchar(63)) ENGINE=InnoDB;
create table jan_varchar_index (data1 varchar(255), data2 int(10), myindex varchar(63), INDEX (myindex)) ENGINE=InnoDB;

然后，我用一个PHP脚本在每个表中填充了1000万行，其本质是这样的:

$pdo = get_pdo();

$keys = [ 'alabam', 'massac', 'newyor', 'newham', 'delawa', 'califo', 'nevada', 'texas_', 'florid', 'ohio__' ];

for ($k = 0; $k < 10; $k++) {
    for ($j = 0; $j < 1000; $j++) {
        $val = '';
        for ($i = 0; $i < 1000; $i++) {
            $val .= '("' . generate_random_string() . '", ' . rand (0, 10000) . ', "' . ($keys[rand(0, 9)]) . '"),';
        }
        $val = rtrim($val, ',');
        $pdo->query('INSERT INTO jan_char VALUES ' . $val);
    }
    echo "\n" . ($k + 1) . ' millon(s) rows inserted.';
}

对于int表，位($keys[rand(0,9)])被替换为rand(0,9)，而对于varchar表，我使用完整的美国州名，没有将它们删减或扩展为6个字符。Generate_random_string()生成一个10个字符的随机字符串。

然后在MySQL中运行:

SET SESSION query_cache_type=0; 对于jan_int表: SELECT count(*) FROM jan_int WHERE myindex = 5; SELECT count(*) FROM jan_int WHERE myindex = 5); 对于其他表，如上所示，对于char表使用myindex = 'california'，对于varchar表使用myindex = 'california'。

每个表上BENCHMARK查询的次数:

Jan_int: 21.30秒 Jan_int_index: 18.79秒 Jan_char: 21.70秒 Jan_char_index: 18.85秒 Jan_varchar: 21.76秒 Jan_varchar_index: 18.86秒

关于表和索引大小，下面是来自janperformancetest的显示表状态的输出;(有几列没有显示):

|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Name              | Engine | Version | Row_format | Rows    | Avg_row_length | Data_length | Max_data_length | Index_length | Data_free | Auto_increment | Collation              |
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| jan_int           | InnoDB |      10 | Dynamic    | 9739094 |             43 |   422510592 |               0 |            0 |   4194304 |           NULL | utf8mb4_unicode_520_ci |  
| jan_int_index     | InnoDB |      10 | Dynamic    | 9740329 |             43 |   420413440 |               0 |    132857856 |   7340032 |           NULL | utf8mb4_unicode_520_ci |   
| jan_char          | InnoDB |      10 | Dynamic    | 9726613 |             51 |   500170752 |               0 |            0 |   5242880 |           NULL | utf8mb4_unicode_520_ci |  
| jan_char_index    | InnoDB |      10 | Dynamic    | 9719059 |             52 |   513802240 |               0 |    202342400 |   5242880 |           NULL | utf8mb4_unicode_520_ci |  
| jan_varchar       | InnoDB |      10 | Dynamic    | 9722049 |             53 |   521142272 |               0 |            0 |   7340032 |           NULL | utf8mb4_unicode_520_ci |   
| jan_varchar_index | InnoDB |      10 | Dynamic    | 9738381 |             49 |   486539264 |               0 |    202375168 |   7340032 |           NULL | utf8mb4_unicode_520_ci | 
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|

我的结论是，对于这个特定的用例，没有性能差异。

这个问题是关于MySQL的，所以我说有很大的区别。如果是关于Oracle(它将数字存储为字符串——是的，一开始我不敢相信)，那么没有太大区别。

表中的存储不是问题，更新和引用索引才是问题。涉及基于主键查找记录的查询非常频繁——您希望它们尽可能快地出现，因为它们经常发生。

问题是CPU自然地处理4字节和8字节的整数，在硅中。它比较两个整数真的很快——它发生在一个或两个时钟周期内。

现在看一个字符串——它由很多字符组成(现在每个字符超过一个字节)。比较两个字符串的优先级不能在一个或两个循环中完成。相反，字符串的字符必须迭代，直到发现差异。我确信在某些数据库中有一些技巧可以让它更快，但在这里这无关紧要，因为在硅中，CPU会自然地进行int比较，并且速度很快。

我的一般规则-每个主键都应该是一个自动递增的INT，特别是在使用ORM (Hibernate, Datanucleus，等等)的OO应用程序中，对象之间有很多关系-它们通常总是作为一个简单的FK实现，DB快速解析这些关系的能力对你的应用程序很重要。 响应性。