在 SQL Server 中使用 UUID（全称：Universally Unique Identifier） 作为主键确实可能带来一些性能问题，特别是在大型数据库和高写入负载的场景下。以下是一些关键的性能挑战及其原因：
1. 无序插入导致索引碎片化
UUID 是随机生成的 128 位字符串，每次生成的值不具备顺序性，插入表时不按顺序排列。这会导致聚集索引页频繁分裂，增加索引碎片化。结果就是写入速度下降，并且查询性能受到影响，因为 SQL Server 需要额外的 I/O 操作来管理这些碎片化的索引页。
2. 增加存储空间
UUID 通常使用 uniqueidentifier 数据类型，每个 UUID 占用 16 字节，而整数型（如 INT 或 BIGINT）的主键仅占用 4 到 8 字节。随着表中记录量的增加，UUID 主键会显著增加存储需求，并影响内存和缓存的性能。
3. 索引和内存效率低下
UUID 的存储空间较大，而且由于其随机性，它们通常不利于高效的索引操作。使用 UUID 作为主键会增加索引的大小，降低缓存的命中率，进而影响查询速度。此外，大量的随机插入也会增加内存开销，导致性能下降。
4. 影响 JOIN 和外键性能
使用 UUID 作为主键还可能影响数据库中的连接和外键性能。由于 UUID 占用空间较大，数据库在进行关联查询时需要更多的资源来处理和比较这些键值，导致更长的响应时间。
为解决在 SQL Server 中使用 UUID 作为主键所引发的性能问题，以下是几种常见的优化方案：
1. 使用顺序 GUID
newsequentialid() 函数：SQL Server 提供了 newsequentialid() 函数来生成顺序的 GUID，避免了随机 UUID 的碎片化问题。这种方式可以减少聚集索引的分裂并优化写入性能。不过，newsequentialid() 只能在插入新行时自动生成，不能直接在应用层生成，因此在某些应用中可能不够灵活。
UUIDv1 或 UUIDv2：这些版本的 UUID 包含了时间戳部分，生成的值是部分顺序的，可以减少索引分裂。可以在应用层生成 UUIDv1，然后插入 SQL Server，这样不依赖数据库生成。
2. 将 UUID 作为非聚集索引
替代聚集索引：可以为表选择一个顺序性更强的字段作为聚集索引（如自增 INT 字段），而将 UUID 设置为非聚集索引。这样可以保持主键的唯一性，又不会造成频繁的索引页分裂，适合需要保持 UUID 唯一标识的场景。
3. 分片/分区表
水平分区或分片：对于数据量很大的表，可以按日期、地域等字段对表进行分区，降低单个分区的索引压力。SQL Server 中可以使用分区功能，将数据划分到不同的存储区，以减少索引的碎片化和性能瓶颈。
4. 转换为 Base64 或压缩格式
缩短 UUID：UUID 原始格式较长（16字节）。可以使用 Base64 或其它编码方式压缩 UUID，减少存储占用量。这一转换通常在应用层完成，但能减少索引占用空间，同时保持唯一性。
5. 考虑复合键
复合主键：在某些情况下，可以使用复合键（如时间戳加自增 ID）来代替 UUID 的唯一标识功能。这样既能满足唯一性要求，也能通过复合键提供更顺序的插入方式，减轻碎片化问题。
6. 混合键策略
按时间戳部分排序：有些系统选择混合键，将 UUID 的部分字段用作时间戳，使生成的 ID 部分顺序。这样能够优化插入速度，并维持一定程度的唯一性。这种方法适合有控制的自定义 UUID 生成场景。
7. 考虑使用其它 NoSQL 数据库
对于大规模、高频写入的场景，可以考虑使用支持 UUID 并优化存储性能的数据库系统，如 MongoDB 或 Cassandra。这类数据库更适合分布式系统，且对 UUID 支持优化，适合需要跨节点生成唯一 ID 的业务。
通过以上方法，可以在一定程度上减轻 SQL Server 使用 UUID 作为主键带来的性能问题，并满足业务需求。选择合适的方案要视具体的业务场景和数据量而定。
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