当把UUID作为数据库的索引时，会因为它没有顺序性造成索引的随机分布和；因为数据量巨大造成查询性能降低。 同时，UUID也是不可读的。如果你把它打印在纸质的订单上，并不是一个好的主意。...改造时间戳 如果你是单机应用，那么使用时间戳没什么问题，即使不用纳秒，使用毫秒也是足够的。但在分布式环境下面，时间戳同样不是一个好的选择。...即使你在机器安装了ntpd时间同步，但由于网络和机器的差异，计算机的时钟总是存在差异，你的时间戳总会出现重复。...值得注意的是，雪花算法在JavaScript中有一个坑。后端在返回ID的时候，需要使用String类型代替Long类型，否则会产生预想不到的错误。 这是因为。在JavaScript中，存在两种数字。...Js中的这个安全Integer，完全达不到Java中定义的长度。 这就是万恶的IEEE_754规范，它在Long长度大于17位时会出现精度丢失的问题。
以下文章来源于智能大石头 ，作者智能大石头 雪花Id生成算法，是鼎鼎有名的分布式Id生成算法。它的优点在于，在分布式系统中快速生成有时间顺序的唯一编号！...在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增。...因为雪花Id内带有时间戳信息，因此我们可以根据主键Id来直接搜索指定时间区间的数据。 /// 时间转为Id，不带节点和序列号。...我们在计算指定时间区间（start, end）内的数据时，可以有： Select * from Order where Id>=Get(start) and Id<GetId(end); 拿到一个雪花...对于日志型数据表，强烈推荐使用雪花Id，因为它带有时间戳信息，等同于省去了CreateTime字段的索引。
题目 在Oracle中，当需要使用显式游标更新或删除游标中的行时，声明游标时指定的SELECT语句必须带有下边选项中的哪一个子句（） A、WHERE CURRENT OF B、INTO C、FOR...带有FOR UPDATE才能执行DML操作，显然，本题的答案为C。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
但是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，当我们使用mysql的自增长主键(auto_increment)时，充分感受到了它的好处：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，在分布式系统中显然由于单点问题无法使用mysql自增长了，此时需要别的解决方案来支撑分布式业务。 ...为啥它叫做Snowflake(雪花)算法？因为每个人都知道没有两片一样的雪花，这一事实源于晶体在天空中形成的方式。雪是一团冰晶，在大气中形成，并在它们下落时保持其形状。...雪花形成于大气冷到能阻止它们融化变成雨或雨夹雪的时候。尽管云中的温度和湿度是不均匀的，但是在雪花大小的范围内，这些变量大约都是常数，这就是雪花的生长通常是对称的原因。...64位二进制数由如下部分组成： 1位标识符：始终是0 41位时间戳：41位时间戳不是存储当前时间的时间戳，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截 )得到的值，这里的的开始时间截
雪花算法生成后是一个 64bit 的 long 型的数值，组成部分引入了时间戳，基本保持了自增。...1.2 为何要使用雪花算法在讲解雪花（Snowflake）算法前，让我们先思考下面的场景：现在的服务基本是分布式、微服务形式的，而且大数据量也导致分库分表的产生，对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性...ID ID 自增 存入数据库中，索引效率高 缺点：依赖服务器时间，服务器时间回拨时可能会生成重复 id。...小小的解决方案：算法中可通过记录最后一个生成 id 时的时间戳来解决，每次生成 id 之前比较当前服务器时钟是否被回拨，避免生成重复 id。...总结：雪花算法并不是一成不变的，可以根据系统内具体场景进行定制。 2.2 雪花算法适用场景因为雪花算法有序自增，保障了 MySQL 中 B+ Tree 索引结构插入高性能。
Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。
考虑到效率时，星型聚合快，效率高，不过雪花型结构明确，便于与OLTP系统交互。在实际项目中，我们将综合运用星型架构与雪花型架构。...另一种方法是将该维度打上时间戳，即将历史数据生效的时间段作为它的一个属性，在与原始表匹配生成事 实表时将按照时间段进行关联，这样的好处是该维度成员生效时间明确。...事 实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在JOIN后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，我们需要为其设置复合主键和索引，以为了数据的完整性和 基于数据仓库的查询性能优化，事实数据表与维度表一起放于数据仓库中...在ETL中，时间戳有其特殊的 作用，在上面提到的缓慢变化维度中，我们可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，我们也将使用时间戳标识信息，例如在进行数据抽取 时，我们将按照时间戳对OLTP...3.日志表的运用 在对数据进行处理时，难免会发生数据处理错误，产生出错信息，那么我们 如何获得出错信息并及时修正呢?
考虑到效率时，星型聚合快，效率高，不过雪花型结构明确，便于与OLTP系统交互。在实际项目中，综合运用星型架构与雪花型架构。...事实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在JOIN后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，需要为其设置复合主键和索引，以为了数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化，事实数据表与维度表一起放于数据仓库中...在ETL中，时间戳有其特殊的作用，在上面提到的缓慢变化维度中，可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，也将使用时间戳标识信息。...例如在进行数据抽取时，按照时间戳对OLTP系统中的数据进行抽取，比如在午夜0：00取前一天的数据，按照OLTP系统中的时间戳取GETDATE到GETDATE减一天，这样得到前一天数据。...（三）日志表的运用 在对数据进行处理时，难免会发生数据处理错误，产生出错信息，那么如何获得出错信息并及时修正呢?
考虑到效率时，星型聚合快，效率高，不过雪花型结构明确，便于与OLTP系统交互。在实际项目中，我们将综合运用星型架构与雪花型架构。...另一种方法是将该维度打上时间戳，即将历史数据生效的时间段作为它的一个属性，在与原始表匹配生成事 实表时将按照时间段进行关联，这样的好处是该维度成员生效时间明确。...事 实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在JOIN后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，我们需要为其设置复合主键和索引，以为了数据的完整性和 基于数据仓库的查询性能优化，事实数据表与维度表一起放于数据仓库中...在ETL中，时间戳有其特殊的 作用，在上面提到的缓慢变化维度中，我们可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，我们也将使用时间戳标识信息，例如在进行数据抽取 时，我们将按照时间戳对OLTP...（三）日志表的运用 在对数据进行处理时，难免会发生数据处理错误，产生出错信息，那么我们 如何获得出错信息并及时修正呢?
分布式 ID 就是在分布式项目中我们给数据库记录用的 ID。和单机版项目有啥不同呢？...，攻击者很容易就猜出下一条记录的 ID，所以有些情况下尽量让 ID 无规则； 含时间戳：含时间戳便于追踪。...缺点是它无序，不能生成递增的 ID，而且很长，入库性能差，因为 MySQL的 是 B+ 树索引，每插入一条新数据，都会对索引进行改造，因为 UUID 的无序，每次插入数据时 B+ 树的改造就会很大，也就是导致索引分裂...符号位永远是0，0表示整，1表示负，我们生成的 id 肯定不希望是负的； 时间戳是41位，假如全都是1，那就是2的41次方减1，该值是毫秒，换算成年就是69.73年，所以说雪花算法可以用大约69年，从1970...雪花算法优缺点： 优点是简单易用，有序递增，带时间戳，也满足信息安全。缺点也有，就是依赖机器时钟，可能会有时钟回拨问题。如果两台服务器的时间不同步，可能会导致生成重复的 ID。 (4).
在这篇文章中，我们将手动构建一个语义相似性搜索引擎，该引擎将单个论文作为“查询”输入，并查找Top-K的最类似论文。...v1_date（）：此函数是提取作者将论文的第一个版上传到arxiv的日期。我们将将日期转换为UNIX时间戳，并将其存储在该行中新的字段。...要创建一个集合，首先需要指定集合的模式。在本文示例中利用Milvus 2.1字符串索引和字段来存储与每篇论文相关的所有必要元数据。...步骤4:对插入的数据将创建一个近似最近邻居(ANN)索引 在我们将所有的嵌入插入到Milvus向量数据库后，还需要创建一个神经网络索引来加快搜索速度。...在这个例子中，我使用的是HNSW索引，这是最快、最准确的ANN索引之一。有关HNSW指数及其参数的更多信息，请参阅Milvus文档。
12 bits【自赠与】：表示在某一毫秒下，这个自增域最大可以分配的bit个数，最多可分配 4096 个不同 id来看兰雪花算法的优缺点优点：能满足高并发分布式系统环境下ID不重复基于时间戳，毫秒数在高位...3：那就查日志，发现有数据库操作层的报错日志【duplicate key】，这个字段我们是唯一索引而且是用雪花算法生成的，雪花算法按理不会重复。...4：联想到用户第一次上传成功了，我们直接看数据库记录，唯一索引的字段值居然是 0文章开头我们了解到雪花优缺点，基本可以确认不是生成的ID重复导致的，因为入库的值是0，而一般雪花算法生成的ID十进制和二进制是这样的...在一个并发不高或者请求量不大的业务系统中，错误等待或者重试的策略问题不大，但是如果是在一个高并发的系统中，这种策略显得并不是很妥当。...其大致思路为：每个 Leaf 运行时定时向 zk 上报时间戳，每次 Leaf 服务启动时，先校验本机时间与上次发 ID 的时间，再校验与 zk 上所有节点的平均时间戳。
前言 无论是在分布式系统中的ID生成，还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成，都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。...雪花算法 雪花（snowflake），美丽、独特又变幻莫测。在大自然中几乎找不到两片完全一样的雪花。雪花的这些特性正好在雪花算法上有所展示。...第二个部分：41个bit，表示时间戳，精确到毫秒，可以使用69年。时间戳带有自增属性。 第三个部分：10个bit，表示10位的机器标识，最多支持1024个节点。...由于在Java中64bit的整数是long类型，所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。...前后端数值类型 在使用雪花算法时，由于生成的ID是64位，在传递给前端时，需要考虑以字符串的类型进行传递，否则可能会导致前端类型溢出，再回传到服务器时已经变成另外一个值。
在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识，例如：分库分表的 ID 主键、分布式追踪的请求 ID 等等。于是，设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题。...表示时间戳，精确到毫秒，可以使用 69 年。时间戳带有自增属性。 第三个部分：10 位。 表示 10 位的机器标识，最多支持 1024 个节点。...雪花算法的 ID 最后部分是递增的序列号，因此其生成的 ID 是递增的，将其作为数据库主键 ID 时可以实现顺序写入，从而提高写入性能。 不依赖第三方系统。...对于这种情况，我们可以在本地维护一个文件，写入上次的时间戳，随后与当前时间戳比较。如果当前时间戳小于上次时间戳，说明系统时间出了问题，应该及时处理。...即使做了高可用切换，主从切换时数据同步不一致时，仍然可能造成重复发号。另外，由于是单机部署，因此其性能瓶颈限制在单台 MySQL 机器的读写性能上，注定无法承担起高并发的业务场景。
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。...设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？...（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)，推使用有序UUID和有序的整长的Rowid(雪花算法snowflake和MongoDB之ObjectId...特别是在分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。...这种方式比较适合针对单体应用并发不高的业务系统，生成方式并不是严格意义上的唯一ID。 2、C#仿造Snowflake雪花算法设计 有这么一种说法，自然界中并不存在两片完全一样的雪花的。
设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？...（主要是索引查询销量不是最高的） 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)，推使用有序UUID和有序的整长的Rowid(雪花算法snowflake和MongoDB之ObjectId...特别是在分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。...这种方式比较适合针对单体应用并发不高的业务系统，生成方式并不是严格意义上的唯一ID。 2、C#仿造Snowflake雪花算法设计 有这么一种说法，自然界中并不存在两片完全一样的雪花的。...mongodb的分布式主键ObjectId设计 MongoDB中_id(ObjectId)组成的12个字节按照如下方式生成 前四位是时间戳，可以提供秒级别的唯一性。
概述 分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算...在当时Twitter的团队从MySQL转向Cassandra时，需要一种新的方法来生成ID号，而Cassandra中没有顺序ID生成工具，所以，应运而生雪花ID出现了。...在next_id()方法中，我们首先获取当前时间戳，并检查是否比上一次生成ID的时间戳小。 （1）如果是，则抛出异常，因为这表示时钟回退。...如果ID生成器的负载较高，可能会在同一毫秒内多次调用next_id()方法，导致序列号耗尽。为了避免这种情况，我们在等待下一毫秒时检查时间戳是否小于上一次生成ID的时间戳。...4 测试代码 在测试代码中，我们使用一个循环来生成10个唯一的ID，并打印出来。如果时钟回退，则会抛出一个异常并打印错误信息。
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