索引用于比其他方式更快地从数据库中检索数据。用户无法看到索引，它们只是用于加速搜索/查询。
下列 SQL 语句把 "Persons" 表中的 "P_Id" 列定义为 auto-increment 主键：
出于习惯，我们一般会加一列id作为主键，而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++，也就是每次都加1。
🍁 作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN原力作者，后端领域优质创作者，热爱分享创作 💒 公众号：知识浅谈 📌 擅长领域：后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx：zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢？ 这主要是因为大数据量，高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了，就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求？集群高并发情况下如何保证分布式唯一全局Id生成？
表命名的规则分为3个层级，层级之间通过_分割，例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代，Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外，我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意，都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验，旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
在 精读《DOM diff 原理》 一文中，我们提到了 Vue 使用了一种贪心 + 二分的算法求出最长上升子序列，但并没有深究这个算法的原理，因此特别开辟一章详细说明。
序列（Sequence）是Phoenix提供的允许产生单调递增数字的一个SQL特性，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。
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
题目：在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。
爱可生 DBA 团队成员，一位会摄影、会铲屎、会打球、会骑车、生活可以自理的 DBA
在分布式环境下，如何对某对象做唯一标识是个很常规的问题。本文讨论几种常见做法，供大家参考。
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。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
通用唯一识别码 组成部分：当前日期和时间+时钟序列+全局唯一网卡mac地址获取 执行任务数：10000 所有线程共耗时：91.292 s 并发执行完耗时：1.221 s 单任务平均耗时：9.1292 ms 单线程最小耗时：0.0 ms 单线程最大耗时：470.0 ms 优点： 代码实现简单、不占用宽带、数据迁移不影响。 缺点： 无序、无法保证趋势递增、字符存储、传输、查询慢。
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法。传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持，比如MySQL的自增键，Oracle的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入额外的运维规则，使解决方案缺乏完整性和可扩展性。io.shardingsphere.core.keygen.DefaultKeyGenerator
本文只整理MySQL的自增字段方案，Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了。
给你一个数组 target 和一个整数 n。每次迭代，需要从 list = { 1 , 2 , 3 ..., n } 中依次读取一个数字。
本着这种精神，这是我的python面试/工作准备问题和答案。大多数数据科学家编写了大量代码，因此这对科学家和工程师均适用。
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：
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。小伙伴们可以去看一下
让我们设计一个像Instagram这样的照片共享服务，用户可以上传照片与其他用户共享。类似服务：Flickr、Picasa
如果数据库是跨机房部署，分布式ID是必须的，不然后续做数据分析和统计、跨机房路由会踩大坑。
什么是记忆化搜索呢？记忆化搜索其实就是带了"备忘录"的递归，给递归加上一个"备忘录"，递归每次返回的时候，将结果放到"备忘录"里面，在每次进入递归的时候，往"备忘录"里面看看，当前需要递归的数据时候在"备忘录"里存在，如果存在，那么就可以直接取此次的结果，不用进行这次的递归。
MySQL企业版由MySQL AB公司内部专门的人员负责开发及维护，但同时也会吸纳社区人员编写的优秀代码及算法，并且由他们严格按照软件测试流程对这些采纳的代码进行测试，确定没有问题之后才会进行发布。简单地说，MySQL企业版是由MySQL公司内部发布的，它参考了社区版的先进代码功能和算法，是MySQL公司的赢利产品，需要付费才能使用及提供服务支持，稳定性和可靠性无疑都是最好的，当然了，企业腰包得够鼓才能买得起。某知名分类门户网站2008年就购买过MySQL企业版，价格不比那些闭源的商业数据库便宜，也是大几十万。
在python开发中，除了前篇文章介绍的while循环还有一个for循环也经常使用，两者使用都是大同小异，for循环的使用相对于while循环更加灵活，下面我们一起来了解下具体区别。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式，它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表，这个过程也叫（数据分片），它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表，比如mysql和oracle都支持分区表机制。
mysql支持enum,和set类型，sql server不支持 mysql不支持nchar,nvarchar,ntext类型 mysql的递增语句是AUTO_INCREMENT，而sql server是identity(1,1) sql server默认到处表创建语句的默认值表示是((0)),而在mysql里面是不允许带两括号的 mysql需要为表指定存储类型 sql server识别符是[],[type]表示他区别于关键字，但是mysql却是 `，也就是按键1左边的那个符号 sql server支持getdate()方法获取当前时间日期，但是mysql里面可以分日期类型和时间类型，获取当前日期是cur_date()，当前完整时间是 now()函数 mysql支持insert into table1 set t1 = ‘’, t2 = ‘’ ,但是sql server不支持这样写 mysql支持insert into tabl1 values (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1) sql server不支持limit语句，是非常遗憾的，只能用top 取代limt 0,N，row_number() over()函数取代limit N,M mysql在创建表时要为每个表指定一个存储引擎类型，而sql server只支持一种存储引擎 mysql不支持默认值为当前时间的datetime类型（mssql很容易做到），在mysql里面是用timestamp类型
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
切片操作是访问序列中元素的另一种方法，可以访问一定范围内的元素 实现切片操作的语法格式：sname[start:end:step] 参数说明如下： sname：序列的名称 start：切片的开始位置(不指定默认为0) end：切片的结束位置(不指定默认为序列的长度) step：切片的步长(如果省略默认为1，当忽略步长时，最后一个冒号也可以省略)
数字辅助表只有一个整数列，包含从1到N个整数序列值，N通常很大。对MySQL来讲，数字辅助表是一个强大的工具，编写SQL语句时经常用数据表与数字辅助表做笛卡尔积来创建额外的行。建议创建一个持久的数据辅助表，并根据需要填充一定数据量的值。 实际上如何填充数字辅助表无关紧要，因为只需要运行这个过程一次，不过还是可以对此过程进行优化。假设需要为如下数字辅助表生成数据：
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。
正文 题目1 题目链接 题目大意： 给出整数x，求两个整数a和b，满足： ???(?,?)+???(?,?)=? . GCD是最大公约数； LCM是最小公约数； 题目保证a和b存在； 输入：
这里采用深度优先的思路进行解决。先将数组按照从小到大排序，再从左往右遍历数组，每个数字有两种可能，分别是选中到子数组，或者不选中。将所有的结果收纳即可获得最终的结果集。
今天分享一道朋友去京东面试真实遇到的面试题：“为什么要分布式ID？你项目中是怎么做的？”。
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。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/increasing-subsequences/
给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列，递增子序列的长度至少是2。
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，对数据库的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。
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小，适应的场景也比较有限，平台的访问量和业务量都较小，业务ID的生成方式比较原始但是够用，它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈，所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景，显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成，而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求，不仅无法完成业务能力，业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。所以这一次，我们看看大厂都是怎么分析和解决这种ID生成问题的，同时，我也将我之前使用过的方式拿出来对比，看看有什么问题，从中能够得到什么启发。
带有 .__call__() 方法的类实例的行为类似于函数，它提供了一种灵活方便的方法来为你的对象添加功能。作为一个 Python 开发者，了解如何创建和使用可调用实例是一项宝贵的技能。
最长上升子序列是一个很经典的算法题。有的会直接让你求最长上升子序列，有的则会换个说法，但最终考察的还是最长上升子序列。那么问题来了，它穿上衣服你还看得出来是么？
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？
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务，再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的时候就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，且这个唯一ID还必须有规则，能辅助我们解决分库分表的一些问题。
很多场景需要使用全局唯一ID，用来标识唯一一条消息，唯一一笔交易，唯一一个用户，唯一一张图片等等。 传统数据库表的自增主键是很简单的一种实现方式，前提是你没有分库，也没有分表，如果你分表了，id就会重复，失去唯一性：
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