一.row_number生成序列 select (row_number() over()) as id from generate_series(1,100) 二.根据指定列排序 select (row_number() over(order by test_id)) as id from test order by test_id

SNService是一款基于分布式的唯一ID生成服务,主要用于提供大数量业务数据建立唯一ID的需要;服务提供最低10K/s的唯一ID请求处理.如果你部署服务的CPU资源达到4核的情况下那该服务最低可以提供100K/s的请求处理能力.服务支持部署到Linux mono 3.2.3和Windows .Net4.0 ID生成规则 服务生成的ID是64位无符号长整型,其中48位是现有时间和2013年1月1日时间差的毫秒数,另外16位则是针对当前毫秒的递增值.即每毫秒支持6万多个唯一ID生成,每秒则支持多

Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话:“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具备高可靠.低延迟.全局唯一等特点.目前已经广泛应用于美团金融.美团外卖.美团酒旅等多个部门.具体的技术细节,可参考此前美团技术博客的一篇文章:<Leaf美团分布式ID生成服务>.近日,Leaf项目已经在Github上开源:https://github.com/Meituan-Dianpin

在博客园搜素全局唯一有序ID,罗列出来的文章大致讲述了以下几个问题,常见的生成全局唯一id的常见方法 :使用数据库自动增长序列实现 : 使用UUID实现:  使用redis实现: 使用Twitter的snowflake算法实现:使用数据库+本地缓存实现.作为一个记录性质的博客,简单总结一下. 在实际的生产场景中,经常会出现如下的情况比方说订单号:D channelNo 流水号 样例PSDK1600000001, PSDK1600000002, PSDK1600000003... 这种具有业务意义

JanusGraph - 分布式id的生成策略 大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 本次更新时间:2020-9-1 文章为作者跟踪源码和查看官方文档整理,如有任何问题,请联系我或在评论区指出,感激不尽! 图数据库网上资源太少,评论区评论 or 私信我,邀你加入"图库交流微信群",一起交流学习! 源码分析相关: 源码图库-一文搞定janusgraph图数据库的本地源码编译(janusgraph source code compile) 图解图库JanusGra

分布式唯一ID 使用RocketMQ时,需要使用到分布式唯一ID 消息可能会发生重复,所以要在消费端做幂等性,为了达到业务的幂等性,生产者必须要有一个唯一ID, 需要满足以下条件: 同一业务场景要全局唯一 该ID必须是在消息的发送方进行生成发送到MQ 消费端根据该ID进行判断是否重复,确保幂等性 在哪里产生以及消费端进行判断做幂等性与该ID无关,此ID需要保证的特性: 局部甚至全局唯一 趋势递增 Snowflake算法 Snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法, 结果是一个Lo

一.ID生成策略配置 1.ID生成方式在xml中配置方式: <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" "http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-mapping-3.0.dtd"> <hibernate-mapping p

系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点: 1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理. 2)在单个数据库或

使用Nhibernate开发一般都要对Nhibernate生成的sql语句进行查看及分析,查看Nhibernate生成的sql语句,可以使用NHProfiler和log4net.但NHProfiler是要付费的(当然,在天朝,你懂的……),用log4net配置比较麻烦.今天在网上查看Linq to Nhibernate资料的时候发现了一个工具LinqPad,于是又找了相关资源,发现它还真能实现Nhibenate语句的查看.废话少说,看下面的使用方法吧! 1. 下载LinqPad,地址:http:

分布式环境下的id生成方法   前几天研究数据库分表分库的问题,其中有一个关键的地方就是生成唯一键的问题,假如数据表有1亿条数据,而且还在不断的增加,这里我们就需要考虑到分表分库,假设我们采用Hash或者是用户取模求余的方法将这个表拆分成10个表,每个表的结构相同,其中有一个主键id,那么10个表中的id需要唯一不同,在单表的时候,使用数据表自增长是没有问题的.当分成10个表后,就无法用到数据库自增长了. 当到这里的时候突然发现oracle数据库的序列真是好东西,在刚刚接触的时候还很郁闷这种设计

Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. Snowflake 核心代码: /** * */ package utility; /** * @author Lumin(At Home) * Twitter's Concurrent Id Generator -- SnowFlake * 0 - 00000000

一.前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性: 整个系统ID唯一 ID是数字类型,而且是趋势递增的 ID简短,查询效率快 什么是递增?如:第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14.这个就是生成ID递增. 什么是趋势递增?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势

import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; /** * Twitter_Snowflake<br> * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br> * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 0000

系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点: 1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理. 2)在单个数据库或

系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点: 1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理. 2)在单个数据库或

转自:http://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/5208136.html 系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点:

一.概述 hibernate中使用两种方式实现主键生成策略,分别是XML生成id和注解方式(@GeneratedValue),下面逐一进行总结. 二.XML配置方法 这种方式是在XX.hbm.xml文件中对generator进行配置,eg: <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" &qu

二进制相关知识回顾 1.所有的数据都是以二进制的形式存储在硬盘上.对于一个字节的8位到底是什么类型 计算机是如何分辨的呢? 其实计算机并不负责判断数据类型,数据类型是程序告诉计算机该如何解释内存块. 2.对于字符的存储,先将字符转化成其字符集的码点,(码点就是一个数字),然后把该数字转成2进制存储.所以我们只要记得数字的存储就ok了.字符的码点程序采用无符号处理,即没有符号位,数值型默认都是有符号位的. 1个字节的最高位是符号位所以一个数字能够存储的范围是-128-127 3.原码 正数5: 0

如非授权,禁止用于商业用途,转载请注明出处作者:mynewworldyyl 往下看前,建议完成前面1到12小节 1. 微服务中ID地位 如果说前面小节的功能点是微服务的大脑,那么全局唯一ID则是微服务的神经系统,没有ID这个神经系统,再强的大脑也白搭,只有有了这个神经系统,才能有效协调整个微服务系统的正常工作,才不会出现神经错乱.就好像两个或多个人的身份证号码相同,则依赖于这个身份证号唯一性的系统就无法正常工作(无法为具有相同身份证号的这些人服务). JMicro中,消息是微服务之间通讯最基本单

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求:   1 不能有单点故障.   2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.   3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.   4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.

前言: 系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同起点,但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 比如刚开始时,我们设计某个系统的数据库时,这个数据库中会有10个表,那么我们对于每个表的内容都需要不同的ID我们就可以使用不同不长自增的形式,比如,第一张表的是1.11.21.31... 第二张表是2.12.22.32..