序列是oracle提供的用于生成一系列数字的数据库对象,序列会自动生成顺序递增的序列号,可用于提供唯一的自动递增主键。序列和视图一样,并不占用实际的存储空间,只是在数据字典中保存他的定义信息。
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本文通过产品编码和订单流水号介绍一下序列号(Sequence)在crudapi中的应用。
序列是oracle提供的用于生成一系列唯一数字的数据库对象,序列会自动生成顺序递增的序列号,以实现自动提供唯一的主键值,系列可以在多个用户并发环境中使用,并且可以为所有用户生成不重复的顺序数字,而不需要任何额外的I/O开销。
原文地址:https://blog.csdn.net/Karloo/article/details/51423340(记录学习)
然后当我们配置为csvlog日志时,日志行的内容项是固定的,所以当我们需要配置日志前缀,精简日志行的内容项时,log_destination不能配置为csvlog。下面是正确的配置:
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。
今天我们讲的 DBA 并不是传统的数据库管理员那个 DBA ,而是一个 PHP 中的巴克利风格数据库的扩展。巴克利风格数据库其实就是我们常说的键值对形式的 K/V 数据库。就像我们平常用得非常多的 memcached 或者 redis 那样,只是一个键和一个值对应,不过 memcached 它们主要是存储在内存中,而 DBA 扩展则是将数据存储在文件中,就像一个简单的键值对形式的 SQLite 一样。
Java中 JDK自带的 UUID产生方式就是版本4根据随机数生成的 UUID 和版本3基于名字的 UUID,有兴趣的可以去看看它的源码。
在分布式场景中,很多地方需要生成全局唯一的id,如数据库分库分表后需要用唯一id代替单机版本的自增id。发号器的基本要求是
Spring JDBC提供了对自增键及行集的支持,自增键对象让用户可以不依赖数据库的自增键,在应用层为新纪录提供主键。
摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化。
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。
在分布式系统中,当数据库数据量达到一定量级的时候,需要进行数据拆分、分库分表操作,传统使用方式的数据库自有的自增特性产生的主键ID已不能满足拆分的需求,它只能保证在单个表中唯一,所以需要一个在分布式环境下都能使用的全局唯一ID。
对于结构化数据的存储一般我们使用关系型数据库,而对于基于key-value类型的数据存储则不适合用关系型数据库。因此iOS系统也内置了一套基于key-value存储的文件数据库:ndbm。
UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字,以“-”连接符分为五段,形式为8-4-4-4-12的36个字符。
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。比如我们所熟知的美团、饿了么,携程、飞猪等app,它们的支付订单、餐饮、酒店、代金券等产品系统中,随着数据日渐增长,就会产生分表、分库的需求,这样也就需要一个唯一的ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求。
每一次HTTP请求,数据库的事务的执行,我们追踪代码执行的过程中,需要一个唯一值和这些业务操作相关联,对于单机的系统,可以用数据库的自增ID或者时间戳加一个在本机递增值,即可实现唯一值。但在分布式,又该如何实现唯一性的ID
库为 Algorithm 算法库 Functional函数式编程 Numeric 基础性的数值算法
一文全面了解PostgreSQL的序列(sequence) 关于序列:Sequence 常用命令 创建序列:2种方法 删除序列 定义表: 3种方法 插入数据 获取序列下一个值 获取当前的序列值 重新设置序列的开始值 错误:duplicate key value violates unique constraint 错误日志 解决方法 关于序列:Sequence 自动增加的数字序列,一般可作为表ID字段的标识,类似MySQL中字段AUTO_INCREMENT属性 官方资料 https://www.postgr
DROP TABLE IF EXISTS sequence; CREATE TABLE sequence ( NAME VARCHAR ( 50 ) NOT NULL, current_value INT NOT NULL, increment INT NOT NULL DEFAULT 1, PRIMARY KEY ( NAME ) ) ENGINE = INNODB;
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在实现分库分表的情况下,表会被分到多个数据库中,这时自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
NiFi使用预写日志来跟踪FlowFiles(即数据记录)在系统中流动时的变化。该预写日志跟踪FlowFiles本身的更改,例如FlowFile的属性(组成元数据的键/值对)及其状态,再比如FlowFile所属的Connection /Queue。
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据或消息,数据库的自增 ID 显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一 ID 做标识。此时一个能够生成全局唯一 ID 的系统是非常必要的。概括下来,那业务系统对 ID 号的要求有哪些呢?
当我们进行SQL注入攻击时,当发现无法进行union注入或者报错等注入,那么,就需要考虑盲注了,当我们进行盲注时,需要通过页面的反馈(布尔盲注)或者相应时间(时间盲注),来一个字符一个字符的进行猜解。如果手工进行猜解,这就会有很大的工作量。所以这里就使用python写一个自动化脚本来进行猜解,靶场选择的是sqli-labs的第八关。 参考资料:《python安全攻防》
题图来自 Mozilla releases Rust 0.1, the language that will eventually usurp Firefox's C++[1]
PreparedStatement的一个缺点是,我们不能直接用它来执行in条件语句;需要执行IN条件语句的话,下面有一些解决方案:
getchar() 和 putchar() 是一对字符输入/输出函数. getchar()不带任何参数,他从输入序列中返回下一个字符。例如,下面的语句读取下一个字符输入,并把该字符的值赋给变量ch:
Redis的RDB文件是对内存存储的一种表示。这个二进制文件足以完全恢复Redis当时的运行状态。 RDB文件格式针对快速读写进行了优化。LZF压缩被用于减小文件大小。 通常,对象的长度会作为该条记录的前缀,所以在读取对象前,你已经精确地知道了需要分配多少内存。 优化文件的快速读写,意味着数据在磁盘中的格式,尽可能的和内存中展示的一样。 这就是RDB文件采用的方法。 因此,你可以在不了解Redis内存数据结构的前提下,解析RDB文件。
在中大型IM系统中,聊天消息的唯一ID生成策略是个很重要的技术点。不夸张的说,聊天消息ID贯穿了整个聊天生命周期的几乎每一个算法、逻辑和过程,ID生成策略的好坏有可能直接决定系统在某些技术点上的设计难易度。
现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],现在要求把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到的几种方法:
分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景,往往会被用在搜索,存储方面,用于作为唯一的标识或者排序,比如全局唯一的订单号,优惠券的券码等,如果出现两个相同的订单号,对于用户无疑将是一个巨大的bug。
星际的任务关一般会有这样的设定:一开始电脑的农民不采矿,如果战斗打响,或者玩家造出第一个兵,电脑的农民开始采矿。
最近想解决下MyCat开统计后TPS吞吐量总上不去的问题,于是想起了Disruptor这个东西。之前想研究过,但是,由于当时并不太需要,而且感觉官方示例比较怪异,就是知道他比较快,没有想用。现在捡起来好好研究下。 首先,推荐大家并发编程网的Disruptor译文. 官网的翻译,翻译的不错,从硬件到软件,谈了Disruptor相对于传统阻塞队列的优化。这里主要针对源代码谈实现和应用。 首先,先拿一张图看一下Disruptor的主要元素:
迭代器模式(Iterator Pattern)是一种行为型设计模式,它提供了一种顺序访问集合对象元素的方法,而无需暴露集合对象的内部表示。
Python中的迭代器是一种对象,它可以迭代(遍历)一个可迭代对象(比如列表、元组或字符串)的元素。迭代器用于实现迭代器协议,即包含 __iter__() 方法和 __next__() 方法。
很多大的互联网公司数据量很大,都采用分库分表,那么分库后就需要统一的唯一ID进行存储。这个ID可以是数字递增的,也可以是UUID类型的。
左边是在 application.yml 里配置了3个生成器,右边可以直接注入到代码中使用,注意,不用写任何代码。这酸爽。
感觉从之前的题目开始写起来的话,会需要一定的时间去思考当时为什么这么写,那么每次写都是重新思考,除非进度能够赶上最新的刷题进度,所以决定从最新的开始往前写....最近又一直在刷LeetCode中文官网的题目,毕竟英语题目理解能力捉鸡。
趋势递增:分布式ID用来标识数据的唯一性,往往会被用作主键或者是唯一索引。常用的MySQL InnoDB,使用的索引往往是BTree索引,自增的数据在插入时会有较高的效率。
由于我们的数据库在生产环境中要分片部署(MyCat),所以我们不能使用数据库本身的自增功能来产生主键值,只能由程序来生成唯一的主键值。我们采用的是开源的 twitter 的 snowflake (雪花)算法。
Vector和前面说的ArrayList很是类似,这里说的也是1.8版本,它是一个队列,但是本质上底层也是数组实现的。同样继承AbstractList,实现了List,RandomAcess,Cloneable, java.io.Serializable接口。具有以下特点:
迭代器和生成器的区别是什么?这个问题面试的时候经常作为灵魂拷问。今天一起从概念到代码梳理一遍,作为总结和记录。
我们可以把互联网比作一张大网,而爬虫便是在网上爬行的蜘蛛。把网的节点比作一个个网页,爬虫爬到这就相当于访问了该页面,获取了其信息。可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系,这样蜘蛛通过一个节点后,可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点,即通过一个网页继续获取后续的网页,这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到,网站的数据就可以被抓取下来了。简单来说,爬虫就是获取网页并提取和保存信息的自动化程序,其主要有如下三个步骤:
题图来自 5 Ways Rust Programming Language Is Used[1]
数据切分后,原有的关系数据库中的主键约束在分布式条件下将无法使用,因此需要引入外部机制保证数据 唯一性标识,这种保证全局性的数据唯一标识的机制就是全局序列号(sequence),因此一般全局序列号用于分表情况
虽然iostream类型不是容器,但标准库定义了可以用于这些IO类型对象的迭代器。
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