由于数据量以及IO效率的因素,很多项目对数据支持的数据库会采取分库分表的方式.使用了分库分表之后需要解决的一个问题就是主键的生成.多个表之间的主键就不能用数据库本身的自增主键来支持,因为不同表之间生成的主键会重复.所以需要其他的方式获取主键ID. 一般来说解决方案主要有三种: oracle sequence : 基于第三方oracle的SEQ.NEXTVAL来获取一个ID 优势:简单可用 缺点:需要依赖第三方oracle数据库 mysql id区间隔离 : 不同分库设置不同的起始值和步长,比如2

我们知道在mysql中如果设置了表id为自增长属性的话,insert语句中如果对id赋值(值没有被用到过)了,则插入的数据的id会为用户设置的值,并且该表的id的最大值会重新计算,以插入后表的id最大值为自增值起点 但是如果使用hibernate,也想实现这个mysql的特性的话,怎么做呢? 首先我们看下hibernate的id生成策略: **hibernate文档写道** 简介版: increment:代理主键,适合于所有数据库,由hibernate维护主键自增,和底层数据库无关,但是不适合于

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

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

MYSQL获取自增ID的四种方法 1. select max(id) from tablename 2.SELECT LAST_INSERT_ID() 函数 LAST_INSERT_ID 是与table无关的,如果向表a插入数据后,再向表b插入数据,LAST_INSERT_ID会改变. 在多用户交替插入数据的情况下max(id)显然不能用.这时就该使用LAST_INSERT_ID了,因为LAST_INSERT_ID是基于Connection的,只要每个线程都使用独立的 Connection对象,

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

接口: /** * id生成器 */ public interface IdGenerator { String next(); } 实现类: /** * 分布式ID自增算法<br/> * 来自网络Twitter Snowflake 算法 * */ public class DistributedIdGenerator implements IdGenerator{ private final long workerId; private final static long twepoch =

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

ylbtech-DBS-MySQL:MYSQL获取自增ID的四种方法 1.返回顶部 1. 1. select max(id) from tablename 2.SELECT LAST_INSERT_ID() 函数 LAST_INSERT_ID 是与table无关的,如果向表a插入数据后,再向表b插入数据,LAST_INSERT_ID会改变. 在多用户交替插入数据的情况下max(id)显然不能用.这时就该使用LAST_INSERT_ID了,因为LAST_INSERT_ID是基于Connection

原生jdbc方式: Statement.getGeneratedKeys() 示例: Statement stmt = null; ResultSet rs = null; try { // // Create a Statement instance that we can use for // 'normal' result sets assuming you have a // Connection 'conn' to a MySQL database already // availab

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 , ;

需求: 当数据表中存在一个字段需要该条数据中自增长的id值 实现方法:(1)代码中先插入该条数据后,再次修改数据 (2)在数据库中使用触发器完成 具体实现:实现方法中的第一种方法就不在此实现,以下便是第二种实现方法的SQL语句 在tid的值由特殊的字符串组成后,需要拼接该自增的id值在其后面,实现如下 DROP TRIGGER `set_tid‘; CREATE TRIGGER `set_tid` BEFORE INSERT ON `task_defination` FOR EACH ROW b

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584913615817222458&wfr=spider&for=pc 一,题记 所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等.这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引! ID生成的核心需求有两点: 全局唯一 趋势有序 二,为什么要全局唯一? 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变.

一.分布式系统带来ID生成挑战 在复杂的系统中,往往需要对大量的数据如订单,账户进行标识,以一个有意义的有序的序列号来作为全局唯一的ID; 而分布式系统中我们对ID生成器要求又有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 递增:比较低要求的条件为趋势递增,即保证下一个ID一定大于上一个ID,而比较苛刻的要求是连续递增,如1,2,3等等. 高可用高性能:ID生成事关重大,一旦挂掉系统崩溃;高性能是指必须要在压测下表现良好,如果达不到要求则在高并发环境下依然会导致

ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突.这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID.下面来分析各个生成分布

本文已经收录自 JavaGuide (60k+ Star[Java学习+面试指南] 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识.) 本文授权转载自:https://juejin.im/post/5d6fc8eff265da03ef7a324b ,作者:1点25. ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主

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

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 本文作者:程序员内点事 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNTM4NzAyNg 更多精选 3万字总结,Mysql优化之精髓 为了不复制粘贴,我被逼着学会了JAVA爬虫 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 写在前边 前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试:"四哥,年前我在公司受点委屈一冲动

为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子: 在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付. 但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全

一.为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 1.1.什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子:在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付.但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能

分布式 ID 在庞大复杂的分布式系统中,通常需要对海量数据进行唯一标识,随着数据日渐增长,对数据分库分表以后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据,而数据库的自增 ID 显然不能满足需求,此时就需要有一个能够生成全局唯一 ID 的系统,需要满足以下条件: 全局唯一性:最基本的要求就是不能出现重复的 ID. 递增:保证下一个 ID 一定大于上一个 ID. 信息安全:如果 ID 是连续的,用户就可以按照顺序进行恶意爬取数据,所以 ID 生成无规则. 上述的 2 和 3 点需求是互斥的,无法使用同一个方