深入理解 PostgreSQL 标识列：从基础原理到 2026 年高可用架构实践

在数据库设计和开发的过程中，如何为表中的每一行生成一个唯一标识符，是我们首先要解决的问题之一。过去，我们在 PostgreSQL 中习惯使用 INLINECODE631b31c6 类型来实现自增主键。但随着数据库技术的演进，尤其是 PostgreSQL 10 引入了符合 SQL 标准的标识列之后，我们的开发范式发生了显著的变化。它不仅提供了一种更标准、更强大的方式来生成自增值，还解决了许多传统 INLINECODE26f3b7fb 无法处理的边缘场景。

在这篇文章中，我们将深入探讨 PostgreSQL 标识列的方方面面。我们将从基础语法入手，通过实际的代码示例对比 INLINECODE2e8d2f74 和 INLINECODE3013eaa0 的区别，并结合 2026 年的视角，剖析它在高并发、微服务架构以及 AI 辅助开发（Vibe Coding）流程中的最佳实践。无论你是正在优化数据库架构的后端工程师，还是刚刚接触 PostgreSQL 的初学者，这篇文章都将帮助你彻底掌握这一核心功能。

为什么选择标识列？

在 PostgreSQL 10 之前，如果我们想创建一个自动递增的列，通常会选择 INLINECODE0379bc1e（包括 INLINECODE32005244, INLINECODEd790ac20）。虽然 INLINECODE5493d80a 很方便，但它本质上是一种“语法糖”，其背后是数据库自动创建了一个序列，并将其设置为列的默认值。这种机制有时会导致权限管理的混乱，或者在数据迁移时带来麻烦。

标识列是 SQL 标准中定义的生成列的一种。它的语法更加明确，不仅实现了自增功能，还提供了更严格的控制机制。让我们来看看如何定义一个标识列。

基本语法与核心概念

定义一个标识列非常直观。我们不需要手动去管理序列对象，一切都由表定义来决定。以下是它的核心语法结构：

-- 标识列的标准语法
CREATE TABLE table_name (
    column_name data_type GENERATED { ALWAYS | BY DEFAULT } AS IDENTITY [ ( sequence_options ) ]
);

在这里，INLINECODE952ba6d8 通常选择 INLINECODE00a06739 或 INLINECODE182391a6。关键的部分在于 INLINECODEda01e57b 子句的选择，它决定了这个列的“性格”。

#### 1. GENERATED ALWAYS：绝对的强制

这是最严格的模式。当你将列定义为 GENERATED ALWAYS AS IDENTITY 时，你是在告诉 PostgreSQL：“这列的值必须完全由我接管，用户请不要插手。”

• 行为：PostgreSQL 会自动使用底层的序列生成下一个值。
• 约束：如果你在 INSERT 语句中显式地为该列提供值，数据库会立即报错，拒绝执行。

适用场景：这是大多数业务场景的最佳选择。它保证了主键生成的绝对封闭性，防止了人为插入重复 ID 或跳过 ID 序列的风险，确保了数据的完整性。

#### 2. GENERATED BY DEFAULT：灵活的妥协

这种模式提供了一定的灵活性。它的行为类似于传统的 SERIAL。

• 行为：如果你在插入数据时没有提供该列的值，PostgreSQL 会自动为你生成一个。
• 约束：如果你在 INSERT 语句中显式提供了值，PostgreSQL 会接受你的值，而不是使用生成的值。

适用场景：这非常适合需要批量导入数据或者在数据库之间进行数据同步的场景。你可以保留源数据中的 ID，同时在没有提供 ID 时自动回退到自增模式。

2026 开发视角：标识列在现代架构中的演进

随着我们步入 2026 年，软件开发已经不仅仅局限于单纯的 CRUD 操作。在 AI 原生应用和分布式系统日益普及的今天，我们在使用 Identity Column 时有了新的思考维度。

#### 配合 AI 编程工具

在当前我们团队的开发流程中，大量使用了 Cursor 和 GitHub Copilot 等 AI 辅助工具。我们发现，使用符合 SQL 标准的 INLINECODE757abade 语法比 INLINECODE53be36d2 更容易被 AI 理解和生成。

当我们提示 AI：“Create a table with a primary key that strictly enforces auto-incrementation” 时，AI 更倾向于生成 INLINECODEf4ebfc51。这是因为 INLINECODE12521bc7 是 PostgreSQL 特有的伪类型，而 IDENTITY 是标准 SQL，这使得我们的代码库在使用 Agentic AI 进行自动重构或迁移时，具有更好的跨平台兼容性和可读性。

#### 分布式系统中的 ID 生成策略

虽然标识列非常适合单体数据库，但在微服务架构中，我们经常会遇到跨库合并数据或数据分片的挑战。

我们的经验之谈：在 2026 年的架构中，如果服务处于独立的数据库实例中，我们依然推荐使用 INLINECODE5a633f2f 类型的标识列作为本地主键。但在对外暴露 API 或进行服务间通信时，我们通常会叠加一层 INLINECODE19466743 或 UUID。这种“内部 Identity，外部 UUID”的模式，既保证了数据库写入的最高性能（利用索引优化的整数排序），又避免了分布式 ID 冲突的问题。

实战演练：深入代码细节

为了更好地理解这些概念，让我们通过一系列实际例子来演示。我们将创建一个名为 products 的表来管理商品信息。

#### 示例 1：使用 GENERATED ALWAYS 构建严格的表

假设我们正在构建一个电商系统的核心商品表。为了安全起见，我们强制要求主键必须由数据库生成，禁止任何手动干预。

-- 创建表，定义 product_id 为 ALWAYS 模式
CREATE TABLE products (
    product_id INT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    product_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    price NUMERIC(10, 2)
);

-- 插入数据时，我们不指定 product_id
INSERT INTO products (product_name, price)
VALUES (‘高性能笔记本电脑‘, 5999.99);

-- 查看结果
SELECT * FROM products;

输出结果：

 product_id |     product_name      |  price   
------------+-----------------------+----------
          1 | 高性能笔记本电脑      | 5999.99

正如我们所见，product_id 自动生成为 1。现在，让我们尝试打破规则。假设作为管理员，你想手动指定一个 ID 为 100 的商品：

-- 尝试手动指定 ID
INSERT INTO products (product_id, product_name, price)
VALUES (100, ‘智能手机‘, 2999.00);

结果：

PostgreSQL 将抛出一个错误，提示你无法向定义为 GENERATED ALWAYS 的列插入数据。

ERROR:  cannot insert into column "product_id"
DETAIL:  Column "product_id" is an identity column defined as GENERATED ALWAYS.
HINT:  Use OVERRIDING SYSTEM VALUE to override.

这个错误正是我们想要的——数据完整性得到了保护。但是，如果我们真的需要覆盖它（比如在修复损坏的数据时），提示信息给出了一个方法：OVERRIDING SYSTEM VALUE。

-- 使用 OVERRIDING SYSTEM VALUE 强制覆盖系统生成值
INSERT INTO products (product_id, product_name, price)
OVERRIDING SYSTEM VALUE 
VALUES (100, ‘智能手机‘, 2999.00);

SELECT * FROM products;

#### 示例 2：使用 GENERATED BY DEFAULT 进行数据导入

现在，让我们看看另一种场景。我们需要从旧系统迁移数据到新表 INLINECODEe1ad47fb，并且希望保留原有的 ID（因为这些 ID 可能被其他表关联）。同时，对于新插入的数据，我们又希望它能自动增长。这时，INLINECODE007a0d94 就是完美的解决方案。

-- 创建表，定义为 BY DEFAULT 模式
CREATE TABLE products_legacy (
    legacy_id INT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY,
    item_name VARCHAR(100)
);

-- 场景 1：批量导入旧数据，保留原 ID
INSERT INTO products_legacy (legacy_id, item_name)
VALUES (500, ‘旧系统商品A‘), (501, ‘旧系统商品B‘);

-- 场景 2：正常插入新数据，不指定 ID，让数据库自动生成
-- 注意：数据库会基于当前序列状态生成值，可能是 1 或者 502，取决于序列初始化
INSERT INTO products_legacy (item_name)
VALUES (‘全新上架商品C‘);

SELECT * FROM products_legacy;

在这个例子中，第二次插入不会报错。PostgreSQL 允许我们手动传入 INLINECODE53d571da 和 INLINECODE8d16ecd9，同时也允许我们在不传值时自动生成。

进阶特性：定制序列参数

使用标识列的一个巨大优势是，我们可以直接在列定义中微调底层序列的行为，而不需要单独去 ALTER SEQUENCE。这被称为“序列选项”。

让我们创建一个订单表，要求订单号从 10000 开始，每次步长为 10（通常用于设计分布式 ID 或者隐藏订单量的真实增长情况）。

CREATE TABLE orders (
    order_number BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY
        (START WITH 10000 INCREMENT BY 10),
    order_details TEXT
);

-- 插入几条数据测试
INSERT INTO orders (order_details) VALUES (‘订单详情1‘);
INSERT INTO orders (order_details) VALUES (‘订单详情2‘);

SELECT * FROM orders;

输出结果：

 order_number | order_details  
--------------+----------------
        10000 | 订单详情1
        10010 | 订单详情2

这种内联的参数配置方式使得表结构定义（DDL）更加清晰和自包含。

深度剖析：生产环境中的性能与运维

在我们最近的一个高并发金融科技项目中，我们对 Identity Column 进行了深度的压力测试，以下是我们的发现和最佳实践。

#### 并发插入与性能优化

PostgreSQL 的序列机制设计为“无锁”读取，这意味着在高并发插入场景下，获取 ID 的速度非常快。序列的 CACHE 值（默认为 1）在早期版本中可能成为瓶颈，但在现代 PostgreSQL 版本中，即便默认设置也能处理极高的 TPS。

优化建议：如果你的应用采用了预连接池或批量写入，确保在应用层处理好事务边界。虽然序列生成很快，但事务提交所需的 WAL 写入才是真正的瓶颈。

#### 监控与可观测性

在 2026 年，我们不仅关注功能，更关注可观测性。我们可以通过查询系统视图来监控标识列的状态：

-- 查看当前数据库中所有的标识列及其序列状态
SELECT 
    t.table_name, 
    c.column_name, 
    c.column_default,
    seq.last_value,
    seq.max_value
FROM information_schema.tables t
JOIN information_schema.columns c ON t.table_name = c.table_name
LEFT JOIN pg_sequences seq ON seq.sequencename = substring(c.column_default from ‘nextval\(‘‘(.*)‘‘\)‘)
WHERE c.is_generated = ‘ALWAYS‘ OR c.is_identity = ‘YES‘;

这个查询帮助我们快速定位那些即将耗尽范围的 ID 列，防患于未然。

常见陷阱与故障排查

在使用标识列时，新手经常会遇到一个“间隙”问题，这在生产环境的数据审计中常常引发误解。

问题：我发现我的 ID 是 1, 2, 5, 8。中间为什么跳号了？
原因：PostgreSQL 的序列机制设计为“高性能”而非“无间隙”。如果你执行了一次 INLINECODE31007173 但随后进行了事务回滚（INLINECODE127df2e0），已经被消耗掉的序列值（比如 3 和 4）是不会被“退还”的。这是数据库为了防止锁竞争而做的设计决策。
解决方案：不要试图去填补这些 ID 间隙。在数据库设计哲学中，主键仅仅是用来标识唯一性的，它不需要是连续的。如果你需要连续的业务编号（如发票号），应该专门为此设计一个字段，并在应用层或使用存储过程配合 ADVISORY LOCK 来维护，而不是依赖数据库底层的主键序列。

IDENTITY vs SERIAL：你应该选谁？

既然 INLINECODE2fe0c47b 也能实现自增，为什么我们还需要切换到 INLINECODEa7ce8592？这其中有几个非常关键的技术原因。

#### 1. 权限管理

• SERIAL：当你在表中创建一个 INLINECODEc010d551 列时，PostgreSQL 实际上是在后台创建了一个独立的序列对象（例如 INLINECODEcbf6ff80）。为了让普通用户能插入数据并获得 ID，你需要单独授予该用户对这个序列对象的 USAGE 权限。如果表被删除又重建，序列的权限可能会丢失，导致应用插入失败。
• IDENTITY：序列的概念内化到了表中。你不需要单独去处理序列的权限问题，只要你能向表插入数据，你就能使用标识列。这大大简化了权限管理的复杂度。

#### 2. 语句的简洁性

• SERIAL：如果你想修改 INLINECODE9163ac80 的起始值，你需要执行类似 INLINECODE633f4458 的命令。这涉及到查找序列名称，非常繁琐。
• IDENTITY：所有操作都可以通过 ALTER TABLE 来完成。例如：

    ALTER TABLE orders ALTER COLUMN order_number RESTART WITH 20000;
    

这种语法更加统一且符合直觉。

#### 3. 默认值的覆盖

• SERIAL：实际上是将 INLINECODEab4c810e 设置为列的 INLINECODEdc97dbf3 值。这意味着你依然可以为它赋值，这有时会导致业务逻辑上的疏忽（比如不小心传了 NULL）。
• IDENTITY (ALWAYS)：从语法层面彻底禁止了赋值，提供了一种更强的数据安全保障。

总结

PostgreSQL 的标识列（INLINECODEaf07759b）是现代 SQL 开发中处理自增列的标准做法。相比传统的 INLINECODE829cf71a，它不仅语法更清晰、权限管理更简单，还通过 INLINECODEdae330fc 和 INLINECODEa3d6be4a 为我们提供了细粒度的控制能力。

结合 2026 年的现代开发理念，掌握 Identity Column 不仅能帮助你写出更规范的 SQL，还能让你在应对 AI 辅助编程、微服务数据迁移以及高并发架构设计时更加得心应手。

在接下来的项目中，当你创建新表时，强烈建议你尝试使用 INLINECODE117f6d29 来替代 INLINECODEe52cb8bc。这不仅能让你的 SQL 代码更符合标准，也能让你在处理数据迁移和批量导入时更加游刃有余。现在，你可以打开你的 PostgreSQL 客户端，试着创建一个带有标识列的表，体验一下这种全新的数据定义方式吧！