1.snowflake简介 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:比如某些银行类业务,需要按每日日期制定交易流水号:又比如我们希望用户的ID是随机的,无序的,纯数字的,且位数长度是小于10位的.等等,不同的业务场景需要的ID特性各不一样,于是,衍生了各种ID生成器,但大多数利用数据库控制ID的生成,性能受数据库并发能力限制,那么有没有一款不需要依赖任何中间件(如数据库,分布

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

分布式数据库当然也有主键的需求,但是为什么不直接使用uuid作为主键呢?作为曾经被这个问题困惑过的人,试着回答一下 1. UUID生成速率低下 Java的UUID依赖于SecureRandom.nextBytes方法,而SecureRandom又依赖于操作系统提供的随机数源, 在Linux系统下,它的默认依赖是/dev/random,而这个源是阻塞的. 最可怕的是,这个nextBytes方法还是一个synchronized方法,也就是说,如果多线程调用UUID,生成速率不升反降. 测试结果:在一

这里使用触发程序实现此功能. 触发程序语法如下: Create trigger <tri_name> {before|after} {insert|update|delete} On <tab_name> For each row <触发程序SQL语句> 核心代码: use t14test show tables drop table if exists uuidTest create table uuidTest( testId VARCHAR() not NULL

 背景 前段时间学习<Microsoft SQL Server 2008技术内幕:T-SQL查询>时,看到里面关于无序GUID作为主键与聚集索引的建议,无序GUID作为主键以及作为聚集索引所带来的问题包括: 空间的浪费以及由此带来的读写效率的下降. 更主要的,存储的碎片化(fragmentation)以及由此带来的读写效率严重下降. 所以,尽量避免用GUID(无序或有序)做主键,不要用无序GUID做聚集索引.<摘自博友博客> 想到在工作中存在一个视图转成物理表的时候使用到了此种场景

原文出处:https://www.codeproject.com/articles/388157/guids-as-fast-primary-keys-under-multiple-database ,避免今后忘记了再去阅读原英文.[]是感觉理解有问题的地方 正确的使用有序GUID在大部分数据库中可以获得和 整型作为主键 时相媲美的性能. 介绍 这篇文章概述了一种方法去规避 当使用GUID作为主键/聚焦索引时一些常见的弊端,借鉴了 Jimmy Nilsson 的文章 GUID作为主键的成本 .尽

1.从业务上来说 在设计数据库时不需要费尽心思去考虑设置哪个字段为主键.然后是这些字段只是理论上是唯一的,例如使用图书编号为主键,这个图书编号只是理论上来说是唯一的,但实践中可能会出现重复的 情况.所以还是设置一个与业务无关的自增ID作为主键,然后增加一个图书编号的唯一性约束. 2.从技术上来说 如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页. 总的来说就是可以提高查询和插入的性能. 对InnoDB来说 1: 主键索引既存储

 背景 前段时间学习<Microsoft SQL Server 2008技术内幕:T-SQL查询>时,看到里面关于无序GUID作为主键与聚集索引的建议,无序GUID作为主键以及作为聚集索引所带来的问题包括: 空间的浪费以及由此带来的读写效率的下降. 更主要的,存储的碎片化(fragmentation)以及由此带来的读写效率严重下降. 所以,尽量避免用GUID(无序或有序)做主键,不要用无序GUID做聚集索引.<摘自博友博客> 想到在工作中存在一个视图转成物理表的时候使用到了此种场景

在数据库开发中,很多时候建一个表的时候会使用一个数字类型来作为主键,使用自增长类型自然会更方便,只是本人从来不喜欢有内容不在自己掌控之中,况且自增长类型在进行数据库复制时会比较麻烦.所以本人一直使用自己生成最大数字来保存主键.只是多任务同时写入数据库时,就偶尔会有主键冲突的情况出现了.因为得到最大数值时的查询语句如果同时进行就会出现相同的数字ID了.考虑到如果进行锁表的代价比较大,所以经过考虑,还是在一个表中保存最大ID这种速度快并且锁定的代价很小.本人使用SqlServer2008R2数据库,

  主键类型 SQL语句 运行时间 (秒)   (1)模糊范围查询1000条数据,自增ID性能要好于UUID 自增ID SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMIT 1000; 2.398 UUID SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMI

前言:在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因. 本篇博客的目录 一:mysql程序实例 二:使用uuid和自增id的索引结构对比 三:总结 一:mysql和程序实例 1.1:要说明这个问题,我们首先来建立三张表,分别是user_auto_key,use

前言 在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?关注公众号:程序员追风,回复012获取一套500多页PDF总结的MySQL学习笔记. 关于MySQL的知识点总结了一个思维导图分享给大家 一.mysql和程序实例 1.1.要说明这个问题,我们首先来建立三张表 分别是user_auto_key,u

小键盘: 打开终端的Session属性,VT模式,初始数字键盘模式,设置为普通 ALT键: 打开终端的Session属性,元(Meta)键仿真,将ALT用作Meta键 BackSpace: 打开终端的Session属性,选择“键盘”,BackSpace标签那选择“ASCII 127”

>>> import uuidprint uuid.uuid3(uuid.uuid1(), 'python.org') >>> # make a UUID based on the host ID and current time >>> uuid.uuid1() UUID('a8098c1a-f86e-11da-bd1a-00112444be1e') >>> # make a UUID using an MD5 hash of a

但是当key的值为数字时,只能使用类似数组下表的访问方式取值. var json = '{"0":"a", "1":"b", "length":2}'; var data = eval('(' + json + ')'); //alert(data.0); //报错,此方式不可用 alert(data['0']); alert(data[0]); //注意此写法与数组用下标访问是相同的 alert(data

答:解1:  select top 10 * from A where id not in (select top 30 id from A) 解2:  select top 10 * from A where id > (select max(id) from (select top 30 id from A )as A) 首先就拿解1来select top 10 * from A表示取出前十条的数据 select top 30 id from A表示取出前30条的数据 现是取出大于30条的数

select top 10 * from (select ROW_NUMBER() over(order by Id) as rows,* from Customer) as C where C.rows>30 order by Id select top 10 * from Customer where id not in(select top 30 Id from Customer order by Id)order by Id select top 10 * from Customer w

好记性不如烂笔头 记录如何建立oracle 自增序列 表结构 create table TAB_USERINPUT ( RID VARCHAR2(20) not null, VARID VARCHAR2(20), VALUE VARCHAR2(100), CREATETIME DATE, USERMNAME VARCHAR2(20) ) RID 是我要建自增序列字段 第一步: 建立一个序列: -- Create sequence create sequence SQE_TAB_USERINPUT

解1: select top 10 * from A where id not in (select top 30 id from A) 解2: select top 10 * from A where id > (select max(id) from (select top 30 id from A )as  普通做法 select top 10 productid from Production.Product where productid not in( select top 30 p

0--前言 对于分布式系统环境,主键ID的设计很关键,什么自增intID那些是绝对不用的,比较早的时候,大部分系统都用UUID/GUID来作为主键,优点是方便又能解决问题,缺点是插入时因为UUID/GUID的不规则导致每插入一条数据就需要重新排列一次,性能低下:也有人提出用UUID/GUID转long的方式,可以很明确的告诉你,这种方式long不能保证唯一,大并发下会有重复long出现,所以也不可取,这个主键设计问题曾经是很多公司系统设计的一个头疼点,所以大部分公司愿意牺牲一部分性能而直接采用简

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. 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 之后再往对应的分库分表里去写入. 这个方案的好处就是方便简单,谁都会用:缺点就是单库生成自增 id,要是高并