在日常的数据库开发与管理工作中，你是否经常需要为表中的每一行数据生成一个唯一的标识符？这是我们构建数据模型时面临的最基础也是最重要的挑战之一。虽然我们理论上可以手动编写逻辑来生成 ID，但这不仅容易出错，而且在并发环境下极难维护。在这篇文章中，我们将深入探讨 SQL Server 中一个非常强大且核心的功能——Identity（标识列）。我们将一起探索它的工作原理、语法细节、实际应用场景以及在开发中可能遇到的“坑”和解决方案，并结合 2026 年最新的云原生与 AI 辅助开发趋势，分享我们在企业级项目中的实战经验。
什么是 Identity 列？
Identity 列，通常被称为“标识列”或“自增列”，是 SQL Server 中的一种特殊的列属性。当我们为表中的某一列指定了 Identity 属性后，SQL Server 会自动根据我们设定的规则，为该列生成数值。这意味着我们不需要在插入数据（INSERT）时手动指定该列的值，数据库引擎会帮我们“填好”这个空缺。
在 2026 年的现代应用架构中，尽管 UUIDs 或 GUIDs 在分布式系统中非常流行，但 Identity 列依然因其极高的插入性能和索引效率，在 SQL Server 的单表设计和微服务本地存储中占据着不可动摇的地位。特别是在处理高写入吞吐量的日志系统或订单表时，它的顺序特性对 I/O 性能至关重要。
通常情况下，我们会利用这个特性来作为表的主键，因为它能保证每一行数据都有一个唯一的标识，而且随着数据的增加自动递增，非常适合用于建立表之间的关联关系。
核心语法：Seed 和 Increment
在使用 Identity 之前，理解它的参数至关重要。其基本语法格式如下：
IDENTITY [(seed, increment)]
这里有两个关键参数决定了数字生成的规律：
- Seed (起始值)： 这是 Identity 列的第一个值，也就是第一行数据的 ID。如果你不指定，SQL Server 默认从 1 开始。
- Increment (增量值)： 这是一个步长值，表示下一行的 ID 比上一行增加多少。如果你不指定，默认也是 1。
深入理解与代码示例
为了让你更直观地理解，让我们通过几个具体的例子来看看不同的参数配置是如何影响数据的。为了展示最佳实践，我们在示例中加入了 Schema 绑定和更严谨的命名规范。
#### 示例 1：默认的自增（从 1 开始，每次加 1）
这是最常见的场景。大多数情况下，我们希望 ID 从 1 开始，连续不断地增长。请注意，在插入数据时，我们不需要包含 ID 列。在最新的 AI 辅助开发环境（如 Cursor 或 GitHub Copilot）中，当你定义了 IDENTITY 后，AI 通常会自动为你补全不含 ID 列的插入语句，非常高效。
-- 创建表，ID列默认从 1 开始，每次增加 1
-- 注意：在 2026 年的规范中，我们强烈建议明确指定 Schema（如 dbo）
CREATE TABLE dbo.Employee_Default (
ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, -- 这里的 (1,1) 其实可以省略，因为它是默认值
Name VARCHAR(100) NOT NULL, -- 增加非空约束，防止数据完整性问题
Position VARCHAR(100) NOT NULL,
CreatedAt DATETIME2 DEFAULT SYSDATETIME() -- 记录创建时间是现代审计的基础
);
-- 插入数据：注意我们没有插入 ID 列
INSERT INTO dbo.Employee_Default (Name, Position) VALUES (‘张三‘, ‘开发工程师‘);
INSERT INTO dbo.Employee_Default (Name, Position) VALUES (‘李四‘, ‘产品经理‘);
INSERT INTO dbo.Employee_Default (Name, Position) VALUES (‘王五‘, ‘设计师‘);
-- 查询结果
SELECT * FROM dbo.Employee_Default;
预期结果：
Name
CreatedAt
:—
:—
张三
2026-05-20 10:00:00
李四
2026-05-20 10:01:00
王五
2026-05-20 10:02:00解析： 在这个例子中，我们指定了 INLINECODEbdab3556。第一行数据的 INLINECODE98863591 是 1。后续每一行的值都在前一行的基础上加上 Increment（1），因此形成了连续的 1, 2, 3。
#### 示例 2：自定义步长（从 1 开始，每次加 2）
有时候，你可能需要预留一些 ID 空间，或者仅仅是为了满足特定的业务逻辑（比如只为奇数 ID 生成记录）。我们可以将增量值修改为 2。这在某些分库分表的遗留系统中，有时被用作简单的分片策略（虽然现在我们更推荐 Sequence）。
-- 创建表，ID列从 1 开始，但每次增加 2
CREATE TABLE dbo.Employee_CustomStep (
ID INT IDENTITY(1,2) PRIMARY KEY, -- 注意这里的第二个参数是 2
Name VARCHAR(100) NOT NULL,
Department VARCHAR(100) NOT NULL
);
-- 插入数据
INSERT INTO dbo.Employee_CustomStep (Name, Department) VALUES (‘赵六‘, ‘技术部‘);
INSERT INTO dbo.Employee_CustomStep (Name, Department) VALUES (‘孙七‘, ‘市场部‘);
INSERT INTO dbo.Employee_CustomStep (Name, Department) VALUES (‘周八‘, ‘人事部‘);
-- 查询结果
SELECT * FROM dbo.Employee_CustomStep;
预期结果：
Name
:—
赵六
孙七
周八
解析： 观察结果，ID 列从 1 开始（Seed=1）。第二行数据的 ID 变成了 3（1+2），第三行变成了 5（3+2）。这展示了 Increment 参数对增长速度的直接控制。
#### 示例 3：自定义起始值（从 1000 开始）
在实际企业级应用中，我们可能不希望 ID 从 1 开始，看起来比较“廉价”或者容易暴露数据量。我们常常会从某个较大的数字开始，比如 1000 或 10000。这种“视觉混淆”策略虽然不能替代真正的安全措施，但能在一定程度上给用户造成“系统规模很大”的心理暗示（或者仅仅是满足 PM 的奇怪要求）。
-- 创建表，ID列从 1000 开始，每次增加 1
CREATE TABLE dbo.Employee_CustomSeed (
ID INT IDENTITY(1000, 1) PRIMARY KEY,
FullName VARCHAR(100) NOT NULL,
Email VARCHAR(255) NOT NULL
);
-- 插入几条数据
INSERT INTO dbo.Employee_CustomSeed (FullName, Email) VALUES (‘用户A‘, ‘[email protected]‘);
INSERT INTO dbo.Employee_CustomSeed (FullName, Email) VALUES (‘用户B‘, ‘[email protected]‘);
-- 查询结果
SELECT * FROM dbo.Employee_CustomSeed;
预期结果：
FullName
:—
用户A
用户B
解析： 这里我们设置了 Seed 为 1000。即使表中只有两条数据，它们的 ID 也是从 1000 开始计数的。这种做法在迁移旧数据或模拟大型系统时非常有用。
2026 年视角：Identity 的替代方案与演变
在我们最近的一个微服务架构重构项目中，我们面临了一个关键决策：是继续使用传统的 IDENTITY，还是转向基于 Sequence 的策略，或者是分布式 UUID？
让我们思考一下这个场景：如果你正在构建一个高并发的 SaaS 平台，且未来可能涉及到分库分表。
- 单机/单库场景（2026 年依然主流）： 继续使用
IDENTITY。它是性能最友好的，因为它天然有序，减少了索引碎片。在 Azure SQL Database 这种 PaaS 服务中，IDENTITY 的处理已经极度优化。 - 分布式场景： 如果你的数据跨越多个数据库实例，IDENTITY 可能会导致 ID 冲突。在这种情况下，我们通常建议使用 INLINECODE900d21a8 对象（它比 IDENTITY 更灵活，可以被多个表共享）或者使用 INLINECODE694c8bce。
AI 辅助开发与现代 IDE 集成
在 2026 年，我们的开发工作流已经发生了深刻的变革。作为一名经验丰富的开发者，我强烈建议大家将 SQL Server 的开发与 AI 编程助手深度结合。比如，在使用 Cursor 或 Windsurf 等现代化 IDE 时，当我们定义一个带有 Identity 列的表时，AI 不仅能帮我们补全 INSERT 语句，还能在我们试图手动插入 ID 时发出警告。
我们可以这样利用 AI：当你写完 INLINECODEe021c652 语句后，直接在编辑器中输入注释 INLINECODE8129988d，AI 会自动识别 Identity 约束，并生成正确的、不包含 ID 列的测试插入语句。这种“Vibe Coding”（氛围编程）的体验极大地提高了我们的编码效率，让我们能更专注于业务逻辑本身，而不是纠结于语法细节。
实战中的进阶操作与坑
了解了基本用法后，在实际开发中，你必然会遇到以下问题。我们也会展示如何利用现代工具链来解决这些问题。
#### 场景一：允许手动插入值 (IDENTITY_INSERT)
默认情况下，如果你尝试向 Identity 列插入数据，SQL Server 会报错。但在数据迁移或灾难恢复场景中，我们必须保留原有的 ID。我们可以通过设置 INLINECODEa5a88d7b 属性为 INLINECODE3611feb9 来实现。注意： 在同一会话中，一次只能对一张表开启此属性。
-- 尝试手动插入默认会失败，所以我们先开启开关
SET IDENTITY_INSERT dbo.Employee_Default ON;
-- 现在我们可以显式指定 ID 了（必须包含列名列表）
-- 假设我们正在恢复旧系统的管理员数据
INSERT INTO dbo.Employee_Default (ID, Name, Position) VALUES (999, ‘特殊用户‘, ‘管理员‘);
-- 记得用完后关掉它，恢复自动增长机制
SET IDENTITY_INSERT dbo.Employee_Default OFF;
实用见解： 谨慎使用此功能。如果你手动插入了一个很大的 ID（例如 999），下一次自动插入的 ID 将会是 1000。如果 ID 列的数据类型（例如 TINYINT）容纳不下 1000，插入将会失败。在现代 CI/CD 流水线中，我们建议编写自动化测试脚本来检测 ID 耗尽的风险。
#### 场景二：管理种子值 (DBCC CHECKIDENT)
由于删除数据或回滚事务，Identity 的当前值可能会变得不连续，或者我们希望它在清空表后重新从 1 开始。我们可以使用 DBCC CHECKIDENT 命令来管理。
AI 驱动的调试技巧： 当我们发现 ID 跳号严重时，通常是因为业务逻辑中存在大量的“尝试插入后回滚”操作。这虽然不影响数据正确性，但会暴露出业务逻辑的不严谨。你可以利用 Copilot 这样的工具分析你的代码库，找出那些在事务中途失败并频繁回滚的代码块。
-- 1. 查看当前表的 Identity 种子值
DBCC CHECKIDENT (‘dbo.Employee_Default‘, NORESEED);
-- 2. 重置 Identity 种子值
-- 这是一个危险操作，通常只在开发环境或数据清洗后执行
TRUNCATE TABLE dbo.Employee_Default; -- 使用 TRUNCATE 代替 DELETE，效率更高且自动重置 Identity
-- 如果使用了 DELETE，你需要手动重置：
-- DBCC CHECKIDENT (‘dbo.Employee_Default‘, RESEED, 0);
INSERT INTO dbo.Employee_Default (Name, Position) VALUES (‘重新开始‘, ‘测试‘);
-- 此时 ID 将为 1
2026 年最佳实践：性能优化与可观测性
作为经验丰富的架构师，我们不仅关注功能实现，更关注系统的长期稳定性。以下是我们在生产环境中总结的几条关键建议：
- 永远不要假设它是连续的：
很多新手开发者误以为 Identity 列一定是 1, 2, 3, 4… 连续不断的。事实并非如此。 如果插入失败、事务回滚，或者服务器重启（在旧版本中），ID 都会跳过。已生成的 ID 不会回滚重用。
建议：* 不要因为没有 ID 为 5 的记录，就认为只有 4 条记录。使用 COUNT(*) 来统计数量。在构建 API 返回数据时，如果客户端依赖连续性（如分页逻辑），请在应用层处理，而不要依赖数据库 ID。
- 数据类型的未来规划：
在 2026 年，数据量爆炸式增长是常态。如果你的表非常庞大（如物联网日志表），使用 INT (最大约 21 亿) 可能会在短短几个月内耗尽。当 ID 耗尽时，整个表将无法插入新数据，导致严重的生产事故（P0 级故障）。
建议：* 对于任何新建的表，特别是可能长期存在的核心业务表，从一开始就使用 INLINECODE3a730350。从 INT 升级到 BIGINT 在生产环境中是非常昂贵的操作（需要锁表），而 INLINECODE77e30310 的存储开销在现代硬件上几乎可以忽略不计。
- 并发插入与 Identity 缓存：
在高并发环境下（例如电商大促），SQL Server 为了性能，会预先缓存一段 Identity 值。如果你发现 ID 突然从 100 跳到了 120（中间的 119-110 被预留但未使用），或者服务器重启后 ID 发生了跳跃，请不要惊慌，这是正常的性能优化行为。
监控建议：* 使用现代可观测性工具（如 Prometheus + Grafana 或 Azure Monitor）监控 Identity Range 的使用情况，避免因缓存机制导致的 ID 暴涨引发业务误解。
总结
在这篇文章中，我们全面探讨了 SQL Server 的 Identity 列，从核心原理到 2026 年的最新实践。我们不仅掌握了 INLINECODE2646a993 的语法和 INLINECODE8f27d2aa 的用法，更重要的是，我们理解了在企业级开发中如何做出正确的技术选型——何时使用 Identity，何时警惕它的局限性，以及如何结合 AI 工具进行更高效的数据库设计。掌握这些细节，将帮助你在构建高可用、高性能的系统时，避免那些常见的“坑”，让数据库真正成为你应用的坚实基石。