{id}，导致评论数据统计不正确（删除之后{id}空缺），还有一些“垃圾评论” 虽然删除了，但还是占用了{id}。...所以今天重设评论{id}值。...正文 对于 MySQL 评论 ID，一般是自增长的主键，如果需要重设评论 ID，可以通过以下几步实现： 首先备份数据库：在进行任何数据库操作之前，务必备份数据库，以防意外发生。...登录 MySQL 数据库：使用相应的 MySQL 客户端工具登录到数据库服务器。 执行 SQL 语句：通过 SQL 语句来重设评论 ID。...执行之前，备份数据库，并谨慎操作，以免造成数据丢失或损坏。
更改MySQL用户密码 MySQL用户是一条记录，其中包含登录信息，帐户特权以及MySQL帐户访问和管理数据库的主机信息。登录信息包括用户名和密码。...在某些情况下，需要更改MySQL数据库中的用户密码。 要更改任何用户帐户的密码，必须记住以下信息： 您要更改的用户帐户的详细信息。 用户要更改其密码的应用程序。...语句更改用户帐户密码 该语句是更改用户密码以更新MySQL数据库的用户表的第一种方法。...在这里，您必须在执行UPDATE语句后使用FLUSH PRIVILEGE语句从MySQL数据库的授权表中重新加载特权。...使用SET PASSWORD语句更改用户帐户密码 SET PASSWORD语句是更改MySQL数据库中用户密码的第二种方法。如果要更改其他帐户密码，则必须具有UPDATE权限。
数据库专题（三）——Mysql ID生成器 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 注：本文是我对ID生成器的见解，如果有偏差欢迎指正。...一、需求 在数据库中，ID作为记录表每一行数据唯一性的重要元素，其重要性不言而喻。...在普通网站的业务场景中，可以使用数据库的自增的方式生成id，则在新增数据的时候不需要定义id，插入数据的过程中数据库自己会生成id。...但是，当网站业务量大，并发量大，如果使用数据库自增的方式，则可能会出现多个请求需要新增数据同时发送给mysql，则会发生异常。...5）在表的创建时，也可以采用数据库分区，将表按照id的首位（如果第四步取的是首位则选择末位）的值，分散到4个分区中，以保证删改查的速度。
Mysql可以作为分布式序列号生成器 ，写下笔记以防忘记。...需要一张表 server_id_table 表中的role为服务器角色名，nextId为当前Id，startId为开始Id，endId为结束Id。...使用下列sql语句可以实现分布式Id生成器的功能，而且是线程安全的 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/149377.html原文链接：https://
官网介绍：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/replication-options-source.htmlauto_increment_increment控制列中值的增量...1、验证auto_increment_increment参数#（1）查看默认参数配置mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'auto_inc%';+-------------------... autoinc1 (col INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY);Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)#（3）设置自增ID...新步长为10mysql> SET @@auto_increment_increment=10;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> SHOW VARIABLES...autoinc2;+-----+| col |+-----+| 5 || 15 || 25 || 35 |+-----+4 rows in set (0.00 sec)注：上述修改不会影响存量数据的自增ID
创建表格 要在MySQL中创建表格，请使用"CREATE TABLE"语句。 确保在创建连接时定义了数据库的名称。...检查表格是否存在 您可以通过使用"SHOW TABLES"语句列出数据库中的所有表格来检查表格是否存在： 示例返回系统中的表格列表： import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect...database="mydatabase" ) mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("ALTER TABLE customers ADD COLUMN id...获取插入的ID 您可以通过询问游标对象来获取刚刚插入的行的ID。 注意：如果插入多行，将返回最后插入行的ID。...示例插入一行，并返回ID： import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername
使用 Redis 来生成分布式 ID，其实和利用 Mysql 自增 ID 类似，可以利用 Redis 中的 incr 命令来实现原子性的自增与返回，比如： 127.0.0.1:6379> set id...1 // 初始化自增 ID 为1 OK 127.0.0.1:6379> incr id // 增加1，并返回 (integer) 2 127.0.0.1:6379> incr id // 增加...RDB 持久化相当于定时打一个快照进行持久化，如果打完快照后，连续自增了几次，还没来得及做下一次快照持久化，这个时候 Redis 挂掉了，重启 Redis 后会出现 ID 重复。...AOF 持久化相当于对每条写命令进行持久化，如果 Redis 挂掉了，不会出现 ID 重复的现象，但是会由于 incr 命令过多，导致重启恢复数据时间过长。
创建一个数据库实例，在这个实例中新建一个单独的表： 表结构如下： CREATE DATABASE `Test`; CREATE TABLE Test.test01 ( id bigint(20...) unsigned NOT NULL auto_increment, phone char(11) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id),...UNIQUE KEY uni_phone (phone) ) ENGINE=Innodb; 可以使用下面的语句生成并获取到一个自增ID begin; replace into test01(phone)...VALUES ('12300008888'); select last_insert_id(); commit; phone 的存在是为了方便插入数据，当插入数据成功时，就产生了自增 id，而对于插入
// MySQL replace into导致的自增id问题 // 今天线上遇到一个问题，挺有意思，这里记录一下希望对大家有所帮助。...然后， 我们先来看主库上 mysql >>select * from test1; +----+------+ | id | age | +----+------+ | 2 | 2 | |...2 rows affected (0.00 sec) mysql >>select * from test1; +----+------+ | id | age | +----+------+ |...再来看从库上： mysql >>select * from test1; +----+------+ | id | age | +----+------+ | 2 | 2 | | 3 |...3 | +----+------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql >>select * from test1; +----+------+ | id | age |
MySQL 主键 自增 ID 会用完吗？...首先我们一般创建 MySQL 数据表的时候，大部分情况下会创建一个自增主键ID 的字段，可能你的建表语句如下： CREATE TABLE IF NOT EXISTS `tb`( `id` INT...，那么我们去看下 他的长度限制是多少 打开 MYSQL 官方网站，我们看下 INT 数据类型会有多少的范围 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/integer-types.html...所以 在 MySQL 中 自增 ID 是会用完的。那么问题来了，加入他的 ID 用完会发生什么事呢？ 我们来验证下。...在 MySQL 命令行中依次输入以下建表、插入语句看看会发生什么 DROP TABLE IF EXISTS `tb`; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `tb`( `id`
ID最大的记录删除后，新插入的记录ID是什么 例如当前表中有ID为1,2,3三条记录，把3删除，新插入记录的ID从哪儿开始？ 答案： 从4开始。...MySQL 重启后自增ID从哪儿开始 例如当前表中有ID为1,2,3三条记录，把3删除，重启MySQL，新插入记录的ID从哪儿开始？ 很多人会认为从4开始，实际是从3开始。...重启MySQL。...手动插入ID后，下次插入时自增值是多少 例如当前的自增ID为4，新插入记录时，手动指定ID为10，下次使用自增方式插入时，ID是 11。...删除最大ID值对自增ID值没有影响，但MySQL重启之后有影响，不会使用之前的自增ID值，而是使用最大ID+1，因为自增ID值是存在内存中，重启后需要重新计算。 自增ID用完后就不变了。
"102" "2" "222" "202" "3" "333" "302" **/ ##DEMO2:根据每个订单号找出ID最大的一行记录 /** 期望结果： "id" "order_no" "amt"...1 根据ID来关联 SELECT * FROM `test_user` t WHERE id = (SELECT MAX(id) FROM test_user WHERE order_no = t.order_no...`id`); ##方法4 根据LEFT JOIN的订单号和max ID来关联 (方法2的另外一种表现形式) SELECT t.* FROM `test_user` t INNER JOIN (SELECT...order_no,MAX(id) maxId FROM `test_user` GROUP BY order_no) t2 ON t.order_no = t2.order_no AND t.id=t2...`id`);
将两个数据库组成主从模式的集群，正常情况下，是可以解决数据库的可靠性问题，但如果主库挂掉后，数据没有及时同步到从库，这个时候就会出现 ID 重复的问题。...可以使用双主模式集群，也就是两个实例都能单独的生产自增ID，这样能够提高效率，不过就需要单独给每个数据库实例配置不同的起始值和自增步长。...第一台 MySQL 实例配置： set @@auto_increment_offset = 1; -- 起始值 set @@auto_increment_increment = 2; -- 步长...步长 经过上面的配置后，这两台实例生成的 ID 序列如下： mysql01：起始值为1，步长为2，ID 生成的序列为：1,3,5,7,9,......mysql02：起始值为2，步长为2，ID 生成的序列为：2,4,6,8,10,... 实行这种方案后，就算其中某一台实例不能提供正常服务了，也不会完全影响整个系统。
今天咱们来看一道数据库中比较经典的面试问题：为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？同时这道题也出现在了浩鲸科技的 Java 面试中，下面我们一起来看吧。...4.为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？数据库自增 ID 只适用于单机环境，但如果是分布式环境，是将数据库进行分库、分表或数据库分片等操作时，那么数据库自增 ID 就有问题了。...例如，数据库分片之后，会在同一张业务表的分片数据库中产生相同 ID（数据库自增 ID 是由每个数据库单独记录和增加的），这样就会导致，同一个业务表的竟然有相同的 ID，而且相同 ID 背后存储的数据又完全不同...小结数据库自增 ID 只适用于单机数据库环境，而对于分库、分表、数据分片来说，自增 ID 不具备唯一性，所以要要使用雪花 ID 来替代数据库自增 ID。...本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Redis、JVM、并发、并发、MySQL、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud
浩鲸科技的面试题如下： 其他面试题相对来说比较简单，大部人题目都可以在我的网站上（www.javacn.site）找到答案，这里就不再赘述，咱们今天只聊“为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID...4.为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？ 数据库自增 ID 只适用于单机环境，但如果是分布式环境，是将数据库进行分库、分表或数据库分片等操作时，那么数据库自增 ID 就有问题了。...例如，数据库分片之后，会在同一张业务表的分片数据库中产生相同 ID（数据库自增 ID 是由每个数据库单独记录和增加的），这样就会导致，同一个业务表的竟然有相同的 ID，而且相同 ID 背后存储的数据又完全不同...所以为了解决这个问题，就必须使用分布式中能保证唯一性的雪花 ID 来替代数据库的自增 ID。 5.扩展：使用 UUID 替代雪花 ID 行不行？...小结 数据库自增 ID 只适用于单机数据库环境，而对于分库、分表、数据分片来说，自增 ID 不具备唯一性，所以要要使用雪花 ID 来替代数据库自增 ID。
例如： $map['id'] = array('eq',100); 和下面的查询等效 $map['id'] = 100; 表示的查询条件就是 id = 100 NEQ：...不等于（） 例如： $map['id'] = array('neq',100); 表示的查询条件就是 id 100 GT：大于（>） 例如： $map['id']...= array('gt',100); 表示的查询条件就是 id > 100 EGT：大于等于（>=） 例如： $map['id'] = array('egt',100);...表示的查询条件就是 id >= 100 LT：小于（<） 例如： $map['id'] = array('lt',100); 表示的查询条件就是 id < 100 ELT： 小于等于...（<=） 例如： $map['id'] = array('elt',100); 表示的查询条件就是 id <= 100
在说明如何基准测试之前，我想聊聊我为什么要做这个事儿，话说最近做某后台的时候需要一个 ID 生成器，我不太想用 snowflake 等复杂的解决方案，也不太想用 redis 来实现，因为我手头只有 mysql...实际上当初 flickr 就是这么干的，利用 LAST_INSERT_ID 返回最新插入的 id： mysql> CREATE TABLE `Tickets64` ( `id` bigint(20)...VALUES (0, 'global'); mysql> INSERT INTO seq (id, name) VALUES (0, 'another'); mysql> UPDATE seq SET...id = LAST_INSERT_ID(id+1) WHERE name = 'global'; mysql> SELECT LAST_INSERT_ID(); 确定了解决方案，我琢磨着得 Benchmark...fmt.Printf("qps: %d [#/sec]\n", qps) fmt.Printf("tpq: %.3f [ms]\n", tpq) } 代码是用 Golang 写的，运行前记得在命令同级目录编辑好数据库配置文件
今天介绍的雪花算法：Snowflake，可以让负责生成分布式 ID 的每台机器在每毫秒内生成不一样的 ID。Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，它不依赖数据库。...核心思想是：分布式 ID 固定是一个 long 型的数字，一个 long 型占8个字节，也就是64个bit，原始 Snowflake 算法中对于 bit 的分配如下图： ?...4096个 ID 根据这个算法的逻辑，只需要将这个算法用编程语言实现出来，封装为一个工具方法，那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式 ID，我们只需保证每个业务应用有自己的工作机器 ID 即可...，而不需要单独去搭建获取分布式 ID 的应用。...，原始的 Snowflake 算法需要人工去为每台机器指定一个机器 Id 并配置在某个地方，从而让 Snowflake 可以从此处获取机器 Id。
作者 | 陌无崖 转载请联系授权 引言 今天在写项目的时候学习了一个用代码编写的自增的数据库ID，其实是一个ID缓冲池。使用了golang中chan类型。...首先从数据库中加载获得当前数据的最大值 循环生成自增ID func (u *Uid) produceId() { // 从数据库中获取id u.reload() for {...数据库中获得ID 获得数据库中的ID，如果获取失败，将停顿一秒，继续尝试获取 func (u *Uid) reload() error { var err error for {...= nil { return err } // 更新数据库中uid的最大值 update := "update uid set max_id = ?...ID的管理，当我们分布式操作数据库时，就可以保证不会发生冲突了 END
加上这句: id"> ID() AS trade_id ]]> 例如: ?
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