数据库自增ID机制原理介绍 在分布式里面,数据库的自增ID机制的主要原理是:数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace into跟insert功能类似,不同点在于:replace into首先尝试插入数据列表中,如果发现表中已经有此行数据(根据主键或唯一索引判断)则先删除,再插入.否则直接插入新数据. 单机mysql数据库的自增id实现如下所示 : 首

有一个表StuInfo,里面只有两列 StuID,StuName其中StuID是int型,主键,自增列.现在我要插入数据,让他自动的向上增长,insert into StuInfo(StuID,StuName) values(????) 如何写? INSERT INTO StuInfo(StuID,StuName) VALUES (NULL, `字符`)或者INSERT INTO StuInfo(StuName) VALUES (`字符`) INSERT和REPLACE语句的功能都是向表中插入新

分库分表之后,ID 主键如何处理? 面试题 分库分表之后,id 主键如何处理? 面试官心理分析 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是 id 咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,那肯定不对啊,需要一个全局唯一的 id 来支持.所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题. 面试题剖析 基于数据库的实现方案 数据库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id.拿到这个 id

(1)设置主键自增为何不可取这样的话,数据库本身是单点,不可拆库,因为id会重复. (2)依赖数据库自增机制达到全局ID唯一使用如下语句:REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a'); SELECT LAST_INSERT_ID();这样可以保证全局ID唯一,但这个Tickets64表依旧是个单点. (3)依赖数据库自增机制达到全局ID唯一并消除单点在2的基础上,部署两个(多个)数据库实例,设置自增步长为2(多个则为实例数),即auto-increment

mysql数据库表自增ID批量清零 AUTO_INCREMENT = 0 #将数据库表自增ID批量清零 SELECT CONCAT( 'ALTER TABLE ', TABLE_NAME, ' AUTO_INCREMENT = 0;' ) FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'DBNAME' LIMIT , ;

http://blog.csdn.net/dyllove98/article/details/8866357 http://www.iteye.com/problems/86864 insert标签中加上 useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"    会将id组装到返回对象中而不是作为返回值 官方文档只这么说的:useGeneratedKeys该属性会告诉Mybatis使用JDBC的getGeneratedKeys方法来取出

看到这个问题,我想起当初玩魔兽世界的时候,25H难度的脑残吼的血量已经超过了21亿,所以那时候副本的BOSS都设计成了转阶段.回血的模式,因为魔兽的血量是int型,不能超过2^32大小. 估计暴雪的设计师都没想到几个资料片下来血量都超过int上限了,以至于大家猜想才会有后来的属性压缩. 这些都是题外话,只是告诉你数据量大了是有可能达到上限的而已,回到Mysql自增ID上限的问题,可以分为两个方面来说. 1.有主键 如果设置了主键,并且一般会把主键设置成自增. 我们知道,Mysql里int类型是4

mysql默认自增ID是从1开始了,但当我们如果有插入表或使用delete删除id之后ID就会不会从1开始了哦.   使用mysql时,通常表中会有一个自增的id字段,但当我们想将表中的数据清空重新添加数据时,希望id重新从1开始计数,用以下两种方法均可: 通常的设置自增字段的方法:创建表格时添加: create table table1(id int auto_increment primary key,...) 创建表格后添加: alter table table1 add id int a

测试缘由 一个开发同事做了一个框架,里面主键是uuid,我跟他建议说mysql不要用uuid用自增主键,自增主键效率高,他说不一定高,我说innodb的索引特性导致了自增id做主键是效率最好的,为了拿实际的案例来说服他,所以准备做一个详细的测试.  作为互联网公司,一定有用户表,而且用户表UC_USER基本会有百万记录,所以在这个表基础上准测试数据来进行测试.           测试过程是目前我想到的多方位的常用的几种类型的sql进行测试,当然可能不太完善,欢迎大家留言提出更加完善的测试方案或

前言 这个问题源自于,我想找一个分布式下的ID生成器. 这个最简单的方案是,数据库自增ID.为啥不用咧?有这么几点原因,一是,会依赖于数据库的具体实现,比如,mysql有自增,oracle没有,得用序列,mongo似乎也没有他自己有个什么ID,sqlserver貌似有自增等等,有些不稳定因素,因为ID生成是业务的核心基础.当然,还有就是性能,自增ID是连续的,它就依赖于数据库自身的锁,所以数据库就有瓶颈.当然了,多台数据库加某种间隔也是可用的,但是,运维维护会很复杂,因为它不是内聚的解决方案.而

1.为什么数据库id自增和uuid不适合分布式id id自增:当数据量庞大时,在数据库分库分表后,数据库自增id不能满足唯一id来标识数据:因为每个表都按自己节奏自增,会造成id冲突,无法满足需求.              分库分表:分表就是把一个表的数据放到多个表中,将一个库的数据拆分到多个库中 uuid:UUID长且无序:主键应越短越好,无序会造成每一次UUID数据的插入都会对主键地城的b+树进行很大的修改   在时间上,1)uuid由于占用的内存更大,所以查询.排序速度会相对较慢:2)在

本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略的重要性(因为某种意义上来说:聊天消息ID的优劣决定了IM应用层某些功能实现的难易度),所以即时通讯网近期正在着重整理有关IM中的聊天消息ID算法方面的文章,包括微信团队的这篇<微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)>,以及融云分享的<融云技术分享:解密融云IM产品

通过JDBC进行简单的增删改查(以MySQL为例) 目录 前言:什么是JDBC 一.准备工作(一):MySQL安装配置和基础学习 二.准备工作(二):下载数据库对应的jar包并导入 三.JDBC基本操作 (1)定义记录的类(可选) (2)连接的获取 (3)insert (4)update (5)select (6)delete 四.测试 五.代码分析 六.思考问题 前言:什么是JDBC 维基百科的简介: Java 数据库连接,(Java Database Connectivity,简称JDBC)

在分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是id咋生成? 因为要是一个表分成多个表之后,每个表的id都是从1开始累加自增长,那肯定不对啊. 举个例子,你的订单表拆分为了1024张订单表,每个表的id都从1开始累加,这个肯定有问题了! 你的系统就没办法根据表主键来查询订单了,比如id = 50这个订单,在每个表里都有! 所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了,在分库分表之后,对于插入数据库中的核心id,不能直接简单使用表自增id,要全局生成唯一id,然后插入各个表中,保证每个表内的某个

详解Twitter开源分布式自增ID算法snowflake,附演算验证过程 2017年01月22日 14:44:40 url: http://blog.csdn.net/li396864285/article/details/54668031 1.snowflake简介 互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同的特性,比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高,吞吐大:比如某些银行类业

以JAVA为例 Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1). 那么一个Long类型的64个比特, twitter是这样分配的:正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特),总共64比特组成的一个Long类型. 时间戳(占41个比特):毫秒数,大约可以使使用69年 机械id(占5个比特):即2的5次方等于32

急景流年,铜壶滴漏,时光缱绻如画,岁月如诗如歌.转载一篇博客来慰藉,易逝的韶华. 使用UUID或者GUID产生的ID没有规则 Snowflake算法是Twitter的工程师为实现递增而不重复的ID实现的 概述 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的.有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成.而twitter的snowflake解决了这种需

概述 前一篇文章讲述了最流行的分布式ID生成算法snowflake,本篇文章根据美团点评分布式ID生成系统文章,介绍另一种相对更容易理解和编写的分布式ID生成方式. 实现原理 Leaf这个名字是来自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话: There are no two identical leaves in the world "世界上没有两片相同的树叶" 设置数据表主键自增是最简单的方案,缺点也很明显: 强依赖数据库,无法提供高可用 ID生成强依赖单台服务,无法横向扩展 很容易想到,

概述 本篇文章主要讲述分布式ID生成算法中最出名的Snowflake算法.搞.NET开发的,数据库主键最常见的就是int类型的自增主键和GUID类型的uniqueidentifier. 那么为何还要引入snowflake呢? INT自增主键 自增主键是解决主键生成的最简单方案,它有如下优势: 数据库本身负责主键生成,效率高 数据库本身保证主键顺序递增,方便存储和检索 相对应的,它也有如下缺点: 严重依赖数据库服务 强顺序递增,不易横向扩展 分库分表很难处理 不方便导入数据 上层应用在插入数据时,

简介 Twitter 早期用 MySQL 存储数据,随着用户的增长,单一的 MySQL 实例没法承受海量的数据,后来团队就研究如何产生完美的自增ID,以满足两个基本的要求: 每秒能生成几十万条 ID 用于标识不同的 记录: 这些 ID 应该可以有个大致的顺序,也就是说发布时间相近的两条记录,它们的 ID也应当相近,这样才能方便各种客户端对记录 进行排序. Twitter-Snowflake算法就是在这样的背景下产生的. 核心 Twitter 解决这两个问题的方案非常简单高效:每一个 ID 都是