在MySQL中有一个UUID () 函数，通常用UUID做唯一标识，需要在数据库中进行存储。使用此函数可以让MySQL生成一个UUID值，并以VARCHAR(36)类型的可读形式返回。如图1：
很明显，不同的类型存储的长度有很大区别的，对查询的效率有影响，字段长度对索引的影响是很大的。
数据库的管理是一个非常专业的事情，对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成，但是开发人员也经常与数据库打交道，即使是简单的增删改查也是有很多窍门，这里，一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度： 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显，不同的类
其实上面这些问题，我最早想法是，每个问题都可以啰嗦出一篇文章。后来由于良心发现，烟哥就决定用一篇文章将这些问题都讲明白。 当然，我给的回答可能并非标准答案，毕竟是自己的一些工作总结。各位读者有更好的回答，也欢迎交流！
表的主键指的针对一张表中的一列或者多列，其结果必须能标识表中每行记录的唯一性。InnoDB 表是索引组织表，主键既是数据也是索引。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题，有一些比较基础，有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧，都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完，能避开很多坑。而且很多问题，都是面试中也经常问到！希望能对大家的面试有一些帮助！！！
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
数据在分片时，典型的是分库分表，就有一个全局ID生成的问题。 单纯的生成全局ID并不是什么难题，但是生成的ID通常要满足分片的一些要求： 1 不能有单点故障。 2 以时间为序，或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引，二是冷热数据容易分离。 3 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内，这样查询效率高，修改也容易。 4 不要太长，最好64bit。使用long比较好操作，如果是96bit，那就要各种移位相当的不方便，还有可能有些组件不能支持这么大
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。
学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。
首先，不管是不是分布式系统，都有 ID 唯一的使用场景。而在分布式场景下，对 ID 的唯一性要求更严格！
数据在分片时，典型的是分库分表，就有一个全局ID生成的问题。 单纯的生成全局ID并不是什么难题，但是生成的ID通常要满足分片的一些要求： 1 不能有单点故障。 2 以时间为序，或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引，二是冷热数据容易分离。 3 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内，这样查询效率高，修改也容易。 4 不要太长，最好64bit。使用long比较好操作，如果是96bit，那就要各种移位相当的不方便，还有可能有些组件不能支持这么大的ID。
聊一个实际问题：淘宝的数据库，主键是如何设计的？ 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会，就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式，本周由我负责组织和分享，这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
在MySQL 8.0.23之前，表中所有的列都是可见的(如果您有权限的话)。现在可以指定一个不可见的列，它将对查询隐藏。如果显式引用，它可以被查到。
InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，这一点MySQL与Oracle不同，后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味着：只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁！ 索引对于InnoDB非常重要，因为它可以让查询锁更少的元组。 这点十分重要，InnoDB直到事务提交时才会解锁。如果查询不能使用索引，MySQL会进行全表扫描，并锁住每一个元组，不管是否真正需要。
1、自动增长字段： 自动增长型字段允许我们在向数据库添加数据时，不考虑主键的取值，记录插入后，数据库系统会自动为其分配一个值，确保绝对不会出现重复。这是我们设置主键的首选：
让我再深撸一次mysql吧，这次主要以应对面试来说说mysql，大概几个方向，索引结构，查询引擎，索引优化，explain的详解和trace工具的使用。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作，我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的，后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB，使用了几个月的时间后，由于数据库服务非常不稳定，再加上无人看管，同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库，最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验，所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制，保证数据库中数据的合法。
某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。
在分布式系统中，有一些场景需要使用全局唯一 ID ，可以和业务场景有关，比如支付流水号，也可以和业务场景无关，比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID，或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等，好的全局唯一 ID 需要具备这些特点：
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
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。
依托于互联网的发达，我们可以随时随地利用一些等车或坐地铁的碎片时间学习以及了解资讯。同时发达的互联网也方便人们能够快速分享自己的知识，与相同爱好和需求的朋友们一起共同讨论。
一，题记 所有的业务系统，都有生成ID的需求，如订单id，商品id，文章ID等。这个ID会是数据库中的唯一主键，在它上面会建立聚集索引！ ID生成的核心需求有两点： 全局唯一 趋势有序 二，为什么要全局唯一？ 著名的例子就是身份证号码，身份证号码确实是对人唯一的，然而一个人是可以办理多个身份证的，例如你身份证丢了，又重新补办了一张，号码不变。 问题来了，因为系统是按照身份证号码做唯一主键的。此时，如果身份证是被盗的情况下，你是没有办法在系统里面注销的，因为新旧2个身份证的“主键”都是身份证号码。 也就是说，
本文主要基于 nideshop 和 moshopserver 构建，在本地构建，mysql可以用本地的，也可以用云上的。这个项目的意义，主要在于自己学习和研究小程序商城项目的开发。
在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？
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
概述 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。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。 该项目地址为：https://github.com/twitter/snowflake是用Scala实现的。 python版详见开源项目https://github.com/erans/pysnowflake。
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。
上一篇文章[服务端篇]提到本项目的数据库采用了关系型的 MySQL，那么，本文将基于 MySQL 聊聊本项目的数据库设计。
最近在项目中用了UUID的方式生成主键，一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来，在查阅资料的过程中，又有了一些新的认识和思考。
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。
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。
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？
如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
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
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果，如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树，如果出现错误，报SQL解析错误。如果正确，向下传递 解析时主要检查SQL中关键字，检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
MySQL 主从搭建一直是以一个很有意思的话题，搭好了很有成就感。松哥之前还专门录过视频教大家搭建 MySQL 主从，一起来回顾下：
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
原因：列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的 IO 次数也就越多，索引的性能也就越差。
前一部分是SERVER_UUID，后面一部分是执行事务的唯一标志，通常是自增的。内部使用 GTID这种数据结构表示，后面会描述。
这是为什么呢？ 原因： 现在使用MySQL基本默认指的InnoDB引擎，InnoDB是聚集索引表，所有的数据按主键排序存储。所以对于从小到大的数据做主键插入不会引起数据页的拆分，可以实现数据高效的写入，另一方面普通索引包含主键存储，所以要求主键尽可能的短小，减少空间的浪费。 对于使用自增列(int 4byte,bigint 8byte）,如果使用uuid产生的是一个无序的36byte的字符（前面是乱的），造成写入的性能会越来越差，表的数据量在1000万以内，可能性能差别还不大。
对于单体系统来说，主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置，这种ID生成方法在单体项目是可行的，但是对于分布式系统，分库分表之后，就不适应了，比如订单表数据量太大了，分成了多个库，如果还采用数据库主键自增的方式，就会出现在不同库id一致的情况，虽然是不符合业务的
MySQL支持的数据类型非常多，选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管 存储哪种类型的数据，下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。
背景 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？ 全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。 趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，
使用“COMB（Combine）”类型 COMB数据类型的基本设计思路是这样的：既然UniqueIdentifier数据因毫无规律可言造成索引效率低下，影响了系统的性能，那么我们能不能通过组合的方式，保留UniqueIdentifier的前10个字节，用后6个字节表示GUID生成的时间（DateTime），这样我们将时间信息与UniqueIdentifier组合起来，在保留UniqueIdentifier的唯一性的同时增加了有序性，以此来提高索引效率。也许有人会担心UniqueIdentifier减少到10字节会造成数据出现重复，其实不用担心，后6字节的时间精度可以达到1毫秒，时间4095年，两个COMB类型数据完全相同的可能性是在这1毫秒内生成的两个GUID前10个字节完全相同，这几乎是不可能的！注意这16字节转化为16进制再转化为字符串存储时也是32字节。 首先，MySQL时间戳timestamp是采用int存储，4个字节，最多32位，可以从1970年1月1日00:00:00一直到2037年，精度为一秒，其值作为数字显示。 下面说明：6个字节的时间精度问题，6字节共48位
在系统性能问题中，数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题，如何构建高性能的mysql，如何编写出高性能的sql语句？为此，整理一些建议。
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