SQL> insert into tab2 values(9999,null,'test'); 1行が作成されました。 SQL> commit; コミットが完了しました。...，所以“c2 is null”条件的检索不能从索引中受益。...Mysql的B+tree索引也不直接不存储Null，但是“c2 is null”条件的检索能从索引中受益。...https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/is-null-optimization.html ref_or_null works by first doing a...read on the reference key, and then a separate search for rows with a NULL key value.
问题描述：在使用laravel的左联接查询的时候遇到一个问题，查询中带了右表一个筛选条件，导致结果没有返回右表为空的记录。...- leftJoin('class as c','c.user_id','=','u.user_id') - where('c.status','=',2) - get(); 解决方案： 1.在mysql...的角度上说，直接加where条件是不行的，会导致返回结果不返回class为空记录，正确是写法应该是 select u.user_id,c.class from users u left join class...u.user_id=c.user_id and c.status=2; 没错，正确写法是left join .. on .. and 而非 left join .. on .. where 2.那么，在laravel...以上这篇解决在laravel中leftjoin带条件查询没有返回右表为NULL的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
因为主键字段的数据类型、长度直接影响着数据库的查询效率和整体系统性能表现，这一点也是我们在选方案时需要考虑的因素。...注意：SQL中不要主动拼接主键字段（包括持久化工具自动拼接的）否则一律走默认的Snowflake策略！！！...所以，在创建分片表时主键字段无需再设置 自增 AUTO_INCREMENT。同时，在插入数据时应避免为主键字段赋值，否则会覆盖主键策略生成的ID。...频繁的页分裂会导致数据碎片化（即数据在物理存储上分散分布）。这种随机的ID分配过程需要大量的额外操作，导致频繁的对数据进行无序的访问，导致磁盘寻道时间增加。...不过，在某些情况下，我们可能会要求生成的ID具有特殊的含义或遵循特定的规则。ShardingSphere 也支持我们自定义生成主键ID，来满足定制的业务需求。
因为主键字段的数据类型、长度直接影响着数据库的查询效率和整体系统性能表现，这一点也是我们在选方案时需要考虑的因素。...注意：SQL中不要主动拼接主键字段（包括持久化工具自动拼接的）否则一律走默认的**Snowflake**策略！！！...所以，在创建分片表时主键字段无需再设置 自增 AUTO_INCREMENT。同时，在插入数据时应避免为主键字段赋值，否则会覆盖主键策略生成的ID。...频繁的页分裂会导致数据碎片化（即数据在物理存储上分散分布）。这种随机的ID分配过程需要大量的额外操作，导致频繁的对数据进行无序的访问，导致磁盘寻道时间增加。...不过，在某些情况下，我们可能会要求生成的ID具有特殊的含义或遵循特定的规则。ShardingSphere 也支持我们自定义生成主键ID，来满足定制的业务需求。
数据库切分前，多表关联查询，可以通过sql join进行实现 分库分表后，数据可能分布在不同的节点上，sql join带来的问题就比较麻烦 不同维度查看数据，利用的partitionKey...操作内容同时分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题，即分布式事务 问题三：执行的SQL排序、翻页、函数计算问题 分库后，数据分布再不同的节点上， 跨节点多库进行查询时，会出现limit分页、order...by排序等问题 而且当排序字段非分片字段时，更加复杂了，要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序（也会带来更多的CPU/IO资源损耗） 问题四：数据库全局主键重复问题...垂直拆分原则 把不常用的字段单独放在一张表; 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中; 业务经常组合查询的列放在一张表中 例子：商品详情一般是拆分主表和附表 //拆分前 CREATE TABLE...属性 使用sharding-jdbc中的使用IP后几位来做workId, 但在某些情况下会出现生成重复ID的情况 解决办法时 在启动时给每个服务分配不同的workId, 引入redis/zk都行，
当号段耗尽时再去DB中取下一个号段，如果此时网络发生抖动，或者DB发生慢查询，业务系统拿不到号段，就会导致整个系统的响应时间变慢，对流量巨大的业务，这是不可容忍的。...二、Leaf-snowflake Leaf-snowflake基本上就是沿用了snowflake的设计，ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 机房ID（占5...Leaf-snowflake不同于原始snowflake算法地方，主要是在workId的生成上，Leaf-snowflake依靠Zookeeper生成workId，也就是上边的机器ID（占5比特）+ 机房...Leaf-snowflake启动服务的过程大致如下： 启动Leaf-snowflake服务，连接Zookeeper，在leaf_forever父节点下检查自己是否已经注册过（是否有该顺序子节点）。...但Leaf-snowflake对Zookeeper是一种弱依赖关系，除了每次会去ZK拿数据以外，也会在本机文件系统上缓存一个workerID文件。
当号段耗尽时再去DB中取下一个号段，如果此时网络发生抖动，或者DB发生慢查询，业务系统拿不到号段，就会导致整个系统的响应时间变慢，对流量巨大的业务，这是不可容忍的。...二、Leaf-snowflake Leaf-snowflake基本上就是沿用了snowflake的设计，ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 机房ID（占5...Leaf-snowflake不同于原始snowflake算法地方，主要是在workId的生成上，Leaf-snowflake依靠Zookeeper生成workId，也就是上边的机器ID（占5比特）+ 机房...不能错过的分布式ID生成器（Leaf ），好用的一批 Leaf-snowflake启动服务的过程大致如下： 启动Leaf-snowflake服务，连接Zookeeper，在leaf_forever父节点下检查自己是否已经注册过...但Leaf-snowflake对Zookeeper是一种弱依赖关系，除了每次会去ZK拿数据以外，也会在本机文件系统上缓存一个workerID文件。
高可用：无限接近于100%的可用性 好接入：遵循拿来主义原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单 趋势递增：最好趋势递增，这个要求就得看具体业务场景了，一般不严格要求 1....优点：实现简单，ID单调自增，数值类型查询速度快 缺点：DB单点存在宕机风险，无法扛住高并发场景 3....在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，为什么叫雪花算法呢？私以为众所周知世界上没有一对相同的雪花。雪花算法基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。...'数据库维护的更新时间', PRIMARY KEY (`biz_tag`) ) ENGINE=InnoDB; 然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式 leaf.name...模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用
当号段耗尽时再去DB中取下一个号段，如果此时网络发生抖动，或者DB发生慢查询，业务系统拿不到号段，就会导致整个系统的响应时间变慢，对流量巨大的业务，这是不可容忍的。...二、Leaf-snowflake Leaf-snowflake基本上就是沿用了snowflake的设计，ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 机房ID（占5...Leaf-snowflake不同于原始snowflake算法地方，主要是在workId的生成上，Leaf-snowflake依靠Zookeeper生成workId，也就是上边的机器ID（占5比特）+ 机房...[在这里插入图片描述] Leaf-snowflake启动服务的过程大致如下： 启动Leaf-snowflake服务，连接Zookeeper，在leaf_forever父节点下检查自己是否已经注册过（是否有该顺序子节点...但Leaf-snowflake对Zookeeper是一种弱依赖关系，除了每次会去ZK拿数据以外，也会在本机文件系统上缓存一个workerID文件。
ID是全局性唯一的，基本要求 高性能：高可用低延时，ID生成响应要块，否则反倒会成为业务瓶颈 高可用：100%的可用性是骗人的，但是也要无限接近于100%的可用性 好接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单...version，保证并发时数据的正确性 id biz_type max_id step version 1 101 1000 2000 0 等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次...6、基于雪花算法（Snowflake）模式 雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器...'数据库维护的更新时间', PRIMARY KEY (`biz_tag`) ) ENGINE=InnoDB; 然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式 leaf.name...模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用
必须保证ID是全局性唯一的，基本要求 高性能：高可用低延时，ID生成响应要块，否则反倒会成为业务瓶颈 高可用：100%的可用性是骗人的，但是也要无限接近于100%的可用性 好接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单...version，保证并发时数据的正确性 id biz_type max_id step version 1 101 1000 2000 0 等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次...6、基于雪花算法（Snowflake）模式 雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器...'数据库维护的更新时间', PRIMARY KEY (`biz_tag`) ) ENGINE=InnoDB; 然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式 leaf.name...模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用
Mybatis-plus 上 简介 1.什么是Mybatis-plus MyBatis-Plus（简称 MP）是一个 MyBatis的增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、...给本次生成id的请求后再累加一个序号 作为id最后的12个bit 至此 就得到了一个64bit的唯一id 这就是雪花算法 3.主键自增 需要配置主键自增： 开启数据库 主键自增 实体类主键字段上...而且需要自动化 1.数据库级别 如果你使用的Navicat Premium，在mysql5.5以上已经不支持两个字段自动更新 如果觉得很麻烦，可以直接看第二种代码级别自动填充 1、在表中新增字段...数据库中的更新时间也会进行更新 2.代码级别 1.在表中新增字段create_time，update_time ?...and version=1 可以看出，先查询了老的version，在更新时version+1； 如果 线程B先于线程A完成该更新操作，那version==2，这时候线程A不成立，更新失败 添加乐观锁 1
高可用：无限接近于100%的可用性 好接入：遵循拿来主义原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单 趋势递增：最好趋势递增，这个要求就得看具体业务场景了，一般不严格要求 UUID UUID 是指Universally...订单号用UUID这样的字符串没有丝毫的意义，看不出和订单相关的有用信息；而对于数据库来说用作业务主键ID，它不仅是太长还是字符串，存储性能差查询也很耗时，所以不推荐用作分布式ID。...version ：是一个乐观锁，每次都更新version，保证并发时数据的正确性 [图片.png] 等这批号段ID用完，再次向数据库申请新号段，对max_id字段做一次update操作 update...在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，为什么叫雪花算法呢？众所周知世界上没有一对相同的雪花。雪花算法基本上保持自增的。...雪花算法模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法是在workId的生成上。
：必须保证ID是全局性唯一的，基本要求 高性能：高可用低延时，ID生成响应要块，否则反倒会成为业务瓶颈 高可用：对ID号生成系统的可用性要求极高，所以不能有单点故障 好接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单...存储性能差查询耗时：如果作为MySQL数据库主键，在InnoDB引擎下，UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动，严重影响性能，可以查阅 Mysql 索引原理 B+树的知识。...优点 不依赖外部组件，稳定性高 灵活方便，可以根据自身业务特性分配bit位 单机上ID单调自增，毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的 缺点 强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态...在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境，每台机器上的时钟不可能完全同步，也许有时候也会出现不是全局递增的情况 7、百度（uid-generator） uid-generator是由百度技术部开发，项目...模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法，主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用
所有的时间字段均以时间戳（Java十三位标准）的方式存储，Mysql对应TIMESTAMP(13)类型。 主键规范 逻辑（物理）主键使用64bit的BigInt类型，通过Snowflake算法获取。...业务组件原则上不做任何关联查询，只用于标记单表业务内容。 采用该规范的原因请见后文主键规范设计背景及原因。 ---- 主键规范设计背景及原因。...在单数据库系统中，通常不需要逻辑主键，而在分布式系统中，逻辑主键的意义重大。无论是什么数据库，逻辑主键要求全库（所有的数据库）唯一。某些时候可以将物理主键和逻辑主键合二为一。...效率： 因为其本质上还是一个数字，所以在关联查询能力上不会比源生的自增Sequence的差多少（微秒/纳秒级别）。...官方文档Snowflake Id算法理论上单机每秒可以生成409.6万个ID——1000个微秒单位，12位序列编码=1000*(2^12)。
在 Star Schema 中，只能允许有一层的引用关系，在 Snowflake Schema 中，则允许有两层关系，如： 二者的区别、权衡主要在于以下两个方面： Normalization：Snowflake...Query Complexity：Snowflake Schema 在查询时需要更多的 join 操作才能获取到查询所需的所有数据，速度更慢。...Pull 大体上，查询的执行模式分为两种： Approach #1: Push Query to Data 将查询、或查询的一部分发送到拥有该数据的节点上 在相应的节点上执行尽可能多的过滤、预处理操作...，将尽量少的数据通过网络传输返回 Approach #2: Pull Data to Query 将数据移动到执行查询的节点上，然后再执行查询获取结果 对于数据库来说，Push Query to...Join 合并结果并返回 ---- Semi-Join semi-join 指的是当 join 的结果只需要左边数据表的字段，右边数据表的字段仅仅是用来做筛选的情况。
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。...2)、UUID随机数：采用无意义字符串，没有排序UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低。...（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。
某种意义上，某些系统中使用的"冷热数据分离"，将一些使用较少的历史数据迁移到其他库中，业务功能上只提供热点数据的查询，也是类似的实践。...比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。 ?...而切分之后，数据可能分布在不同的节点上，此时join带来的问题就比较麻烦了，考虑到性能，尽量避免使用join查询。...3，数据组装 在系统层面，分两次查询，第一次查询的结果集中找出关联数据id，然后根据id发起第二次请求得到关联数据。最后将获得到的数据进行字段拼装。...在使用Max、Min、Sum、Count之类的函数进行计算的时候，也需要先在每个分片上执行相应的函数，然后将各个分片的结果集进行汇总和再次计算，最终将结果返回。如图所示： ?
您的某些数据可能以 PDF 格式的文件或 MSOffice 文档的形式驻留在 S3 或 Google-Drive 上，但在许多情况下，您的数据存储在 Snowflake、Redshift 或 Postgres...这是很不幸的，尽管我真的希望文本到SQL在未来几年内会得到显着改善，并且我们将有一种很好的方式来使用分析，只需发出自然语言查询即可。...例如，在我们的例子中，我们将从每个评论（即评论表中的每一行）构建这样一个JSON文档，它将包括一个标题和一些文本部分，然后添加元数据字段以支持过滤。...列表数据库中有许多字段可用于元数据，我们在此演示中选择了几个字段来包含： LATITUDE LONGITUDE DATE NEIGHBORHOOD_CLEANSED 我们刚才概述的用于处理数据库表中每一列的计划演示了引入数据库表以在...3.某些字段用作元数据（如 LONGITUDE 和 LATITUDE）。这使我们能够使用这些字段过滤结果。 4.某些字段只是被忽略，并且不会在 RAG 流中使用。
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