在插入新行时，通过遍历表，找到的第一个未分配的主键编号分配给新行，来代替原来自动分配的伪主键机制。
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题，从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识，并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。
该export工具将一组文件从HDFS导入RDBMS。目标表必须已经存在于数据库中。根据用户指定的分隔符读取输入文件并将其解析为一组记录。
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的扩展(它与INSERT语句非常相似)：
作者简介 丁宜人，10年java开发经验。携程技术中心基础业务研发部用户中心资深java工程师，负责携程账号的基础服务和相关框架组件研发。之前在惠普公司供职6年，负责消息中间件产品研发。 一、相关背景 分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。 在携程账号数据库迁移MySql过程中，我们对用户ID的生成方案进行了新的设计，要求能够支撑携程现有的新用户注册体量。 本文通过
此约束指定字段f1和f2的值组合必须始终是唯一的，即使这两个字段本身的值可能不是唯一的。可以为此约束指定一个、两个或多个字段。
前段时间我踩过一个坑：在mysql8的一张innodb引擎的表中，加了唯一索引，但最后发现数据竟然还是重复了。
一个顾客可以使用顾客编号列，而订单可以使用订单ID，雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
数据冗余是指数据库中存在一些重复的数据，数据完整性是指数据库中的数据能够正确反应实际情况。 数据的完整性是指数据的可靠性和准确性，数据完整性类型有四种： A、实体完整性：实体的完整性强制表的标识符列或主键的完整性(通过唯一约束，主键约束或标识列属性)。 B、域完整性：限制类型(数据类型)，格式(通过检查约束和规则)，可能值范围(通过外键约束，检查约束，默认值定义，非空约束和规则)。 C、引用完整性：在删除和输入记录时，引用完整性保持表之间已定义的关系。引用完整性确保键值在所有表中一致，不能引用不存在的值.如果一个键。 D、自定义完整性：用户自己定义的业务规则，比如使用触发器实现自定义业务规则。
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候，咨询这一块是怎么设计的，所以趁着周末，总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
背景 2016年Q3季度初，在美团外卖上单2.0项目上线后，商家和商品数量急速增长，预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB（数据库，以下统一称DB）主从延迟、表变更困难等一系列问题。 要解决上面所说的问题，通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分，可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有的商品库大表进行分库分表，从根本上解决现有问题。方案一实施起来周期较短，但只能解决一时之痛，由此可见，分库分表是必然的。 在确
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
Documents MongoDB 的文档可以理解为关系型数据库（Mysql）的一行记录 MongoDB 将数据记录为 BSON 格式的文档 BSON 是 JSON 文档的二进制表示，但它支持的数据类
某个项目采用了数据库（MySQL）自增ID作为主要业务数据的主键。数据库自增ID使用简单，自动编号，速度快，而且是增量增长，按顺序存放，对于检索非常有利。
调用此方法时，它将尝试创建Sample.Employee表（以及相应的Sample.Employee类）。如果成功，则将SQLCODE变量设置为0。如果失败，则SQLCODE包含指示错误原因的SQL错误代码。
Sessions（会话）：是指在指定的时间段内在网站上发生的一系列互动，互动可以是页面浏览，事件，社交互动或电子商务等。一个用户可以同时开启多个会话，这些会话可以发生在同一天，也可以在不同的时间。
本文讲述了一种分布预写式日志系统Waltz，文中介绍了在实现预写式日志系统时遇到的问题及其解决方案，可以为类似的需求提供一定的启发。
这篇文章提出了一种新的生成式检索推荐系统的范式TIGER。当前基于大规模检索模型的现代推荐系统，一般由两个阶段的流程实现：训练双编码器模型得到在同一空间中query和候选item的embedding，然后通过ANN搜索来检索出给定query的embedding的最优候选集。相比于当前主流的推荐系统，本文提出了一种新的单阶段范式：一种生成式检索模型。
翻译/校对: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 Youtube 的科技网红Siraj以风趣幽默的方式讲解科技热点而备受追捧，在这期内容中他讲到了近年来大热的区块链。 附有中文字幕的视频如下： 区块链的作用 视频内容 针对不方便打开视频的小伙伴，CDA字幕组也贴心的整理了文字版本，如下： ---- 大家好，我是Siraj。这期我们讲讲不太一样的内容，那就是区块链，以及如何利用它来提升AI。 Internet Protocol Suite 万维网只诞生了几十年，而且发展
全局锁主要应用于做全库逻辑备份，这样在备份数据库期间，不会因为数据或表结构的更新，而出现备份文件的数据与预期的不一样。
项目中采用Redis SortedSet存储用户的离线消息，score值存储的msgid（消息ID）。msgid采用snowflake算法生成，按照时间有序。（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》）
普通索引(INDEX)：最基本的索引，没有任何限制 唯一索引(UNIQUE)：与”普通索引”类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。 主键索引(PRIMARY)：它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。 全文索引(FULLTEXT )：可用于 MyISAM 表，mysql5.6之后也可用于innodb表， 用于在一篇文章中，检索文本信息的, 针对较大的数据，生成全文索引很耗时和空间。 联合（组合）索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。
在前面的章节中，我们已经学习了Mybatis基本的增删改查操作，并且通过ResultMap将查询结果映射为Java对象。但是，对于Insert操作而言，我们通常需要获取新插入记录的自增索引值，以便于后续的操作和处理。
1） 应用间耦合严重。系统内各个应用之间不通，同样一个功能在各个应用中都有实现，后果就是改一处功能，需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统，因各种原因，系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环；
1） 应用间耦合严重 。系统内各个应用之间不通，同样一个功能在各个应用中都有实现，后果就是改一处功能，需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统，因各种原因，系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环；
基于聚合的创建集合听起来就像是$out，它是聚合框架中的一个执行阶段，从很早的MongoDB 2.6就有了。$out阶段可以获取聚合结果，将其放到新的集合中，并用新的结果完全替换掉集合中原来的内容。这一过程很有用，但会大量消耗CPU和IO资源，因为每次都要重新生成整个集合。至少$out的操作是原子级的，它构建了一个临时集合，而且，只有在聚合管道完成工作后才进行交换。
IRIS支持列表结构数据类型%List(数据类型类%Library.List)。这是一种压缩的二进制格式，不会映射到 SQL的相应本机数据类型。它对应于默认MAXLEN为32749的数据类型VARBINARY。因此，动态SQL不能使用INSERT或UPDATE来设置%LIST类型的属性值。
在Excel 中，依赖列表或级联下拉列表表示两个或多个列表，其中一个列表的项根据另一个列表而变化。依赖列表通常用于Excel的业务报告，例如学术记分卡中的【班级-学生】列表、区域销售报告中的【区域-国家/地区】列表、人口仪表板中的【年份-区域】列表以及生产摘要报告中的【单位-行-产品】列表等等。
在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
Feelings are just visitors. Let them come and go.
全局唯一 ID 几乎是所有设计系统时都会遇到的，全局唯一 ID 在存储和检索中有至关重要的作用。
可以通过定义表（使用CREATE TABLE）或通过定义投影到表的持久类来创建表：
杨鑫奇数据库设计经验之谈 一个成功的管理系统，是由：[50% 的业务 + 50% 的软件] 所组成，而 50% 的成功软件又有 [25% 的数据库 + 25% 的程序] 所 组成，数据库设计的好坏是一个关键。如果把企业的数据比做生命所必需的血液，那么数据库的设计就是应用中最重要的一部分。有关数据库设计的材料汗牛充栋， 大学学位课程里也有专门的讲述。不过，就如我们反复强调的那样，再好的老师也比不过经验的教诲。所以我归纳历年来所走的弯路及体会，并在网上找了些对数据 库设计颇有造诣的专业人士给大家传授一些设计数据
使用 ANNOVAR 进行的一项常见任务就是将 dbSNP 标识符分配给 VCF 文件中的突变。我经常会遇到这样的问题，即 ANNOVAR 没有为特定突变分配 dbSNP rs标识符，但该突变确实是“已知的” SNP。这种情况一般发生在 indel 中，但有时也发生在 SNV 中。
这样一来，如果表中已经存在last_name='LeBron'且first_name='James'的数据，就不会插入，如果没有就会插入一条新数据。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。
一个成功的管理系统，是由：[50% 的业务 + 50% 的软件] 所组成，而 50% 的成功软件又有 [25% 的数据库 + 25% 的程序] 所组成，数据库设计的好坏是一个关键。如果把企业的数据比做生命所必需的血液，那么数据库的设计就是应用中最重要的一部分。有关数据库设计的材料汗牛充栋，大学学位课程里也有专门的讲述。不过，就如我们反复强调的那样，再好的老师也比不过经验的教诲。所以我归纳历年来所走的弯路及体会，并在网上找了些对数据库设计颇有造诣的专业人士给大家传授一些设计数据库的技巧和经验。精选了其中的 60 个最佳技巧，并把这些技巧编写成了本文，为了方便索引其内容划分为 5 个部分：
在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 查询类型及其与 Spark 的集成。在这篇文章中，我们将深入研究另一个方面——写入流程，以 Spark 作为示例引擎。在写入数据时可以调整多种配置和设置。因此这篇文章的目的并不是作为完整的使用指南。相反主要目标是呈现内部数据流并分解所涉及的步骤。这将使读者更深入地了解运行和微调 Hudi 应用程序。各种实际使用示例请查阅Hudi的官方文档页面。
在实际应用中，经常碰到导入数据的功能，当导入的数据不存在时则进行添加，有修改时则进行更新，
系统唯一id是我们在设计阶段常常遇到的问题。在复杂的分布式系统中，几乎都需要对大量的数据和消息进行唯一标识。在设计初期，我们需要考虑日后数据量的级别，如果可能会对数据进行分库分表，那么就需要有一个全局唯一id来标识一条数据或记录。生成唯一id的策略有多种，但是每种策略都有它的适用场景、优点以及局限性。
下列 SQL 语句把 "Persons" 表中的 "P_Id" 列定义为 auto-increment 主键：
公众号改版后文章乱序推荐，希望你可以点击上方“Java进阶架构师”，点击右上角，将我们设为★“星标”！这样才不会错过每日进阶架构文章呀。
世间万物，都有自己唯一的标识，比如人，每个人都有自己的指纹（白夜追凶给我科普的，同卵双胞胎DNA一样，但指纹不一样）。又如中国人，每个中国人有自己的身份证。对于计算机，很多时候，也需要为每一份数据生成唯一的标识。在这里，数据的概念是非常宽泛的，比如数据量记录、文件、消息，而唯一的标识我们称之为id。 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道，经常用自增id（auto increment）作为主键，这是一个为long的整数类型，每插入一条记录，该值就会增加1，这样每条记录都有了唯一的id。自增id应该是使
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系数据库的强大语言。SQL语言被分为多个子语言，其中之一是DML（Data Manipulation Language），用于执行与数据的操作和管理相关的任务。在本文中，我们将深入探讨DML的各个方面，从基础操作到高级技巧，以帮助初学者更好地理解和使用SQL的DML。
本想着这周鸽了，但是想想还是不行，爬起来，更新一下，周更可不能断。偷懒一下，修改一下之前的一篇历史文章，重新发布一下。
InnoDB实现标准的行级锁定，其中有两种类型的锁： 共享（S）锁和排他（X）锁。
普通索引可重复，唯一索引和主键一样不能重复。 唯一索引可作为数据的一个合法验证手段，例如学生表的身份证号码字段，人为规定该字段不得重复，那么就使用唯一索引。（一般设置学号字段为主键）
在使用数据库时，表的主键经常会使用数据库的自增（auto_increment）来产生。这当然很方便也很高效。但是使用自增也会带来一些麻烦。如果从一个数据库以外的地方，也就是发号器来产生全局唯一 ID，这些问题就可以得到解决，生活就可以更美好。
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