// generators
UUID Generator.
Generate UUIDs locally using crypto.getRandomValues and crypto.randomUUID. Bulk modes, hyphenation, and uppercase.
UUIDs
Questions fréquentes
Quand utiliser UUID v7 ?
Utilisez v7 pour les clés primaires de base de données (trié par temps, meilleur B-tree).
Sont-ils uniques ?
Oui, la probabilité de collision est pratiquement nulle.
Puis-je générer sans tirets ?
Oui, vous pouvez copier l'UUID sans tirets.
Que sont les UUIDs ?
Les UUIDs (Identifiants Uniques Universels) sont des nombres de 128 bits utilisés pour l'identification unique d'objets de données. Ils consistent en 32 chiffres hexadécimaux disposés en cinq groupes séparés par des tirets.
La probabilité que deux UUIDs générés aléatoirement correspondent est extrêmement faible. Même avec des milliards d'UUIDs, une collision est pratiquement impossible.
Les UUIDs sont utilisés dans les bases de données, les API, les systèmes distribués et les architectures basées sur les messages pour garantir une identification globale unique.
UUID v4 vs. v7
UUID v4 est complètement aléatoire et la version ancienne la plus utilisée. Chaque bit est défini aléatoirement, ce qui offre une entropie maximale mais sans capacité de tri.
UUID v7 (standard RFC depuis 2024) est basé sur les horodatages et est triable temporellement. Cela améliore les performances dans les bases de données, car les IDs croissants génèrent des structures d'index naturelles.
Pour les nouvelles applications, UUID v7 est recommandé, car il combine les avantages de v4 avec de meilleures performances. Pour les systèmes existants, v4 reste compatible et sûr.
Cas d'utilisation
Dans les bases de données relationnelles, les UUIDs servent de clés primaires qui peuvent être générées sans instance centrale. Cela simplifie le stockage de données distribué.
Dans les architectures de microservices, plusieurs services utilisent des UUIDs pour identifier de manière unique les objets de données à travers les limites du système.
Pour les API REST, les UUIDs sont des identifiants idéaux de ressources, car ils ne nécessitent pas de séquentialité et ne révèlent pas d'informations sur la quantité de données.