今天咱们继续一起来探究下，分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用，ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点，看看它们在实际应用中的场景和效果。
本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第七篇，目前系列的前几篇制作成了PDF，需要的可以在文末获取下载方式，持续更新中。今天咱们继续一起来探究下，分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用，ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点，看看它们在实际应用中的场景和效果。
SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
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？
UUID是通用唯一识别码 (Universally Unique Identifier)，在其他语言中也叫GUID，可以生成一个长度32位的全局唯一识别码。
在进行阅读本文当中的内容之前首先你得要有主从复制的 MySQL 环境，可参考4.这篇MySQL主从复制与分库分表读取分离稳了!进行搭建
松哥最近工作中刚好用到这块内容，于是调研了市面上几种常见的全局 ID 生成策略，稍微做了一下对比，供小伙伴们参考。
使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表，通过快速入门程序的开发，快速体验Sharding-JDBC的使用。人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这张表是订单表替换后的表，通过Shading-JDBC向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的尽入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过Shading-Jdbc查询数据，根据SQL语句的内容从t_order_1或order_2查询数据。
🍁 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。
UUID 和 Snowflake 都可以生成唯一标识，在分布式系统中可以说是必备利器，那么我们该如何对不同的场景进行不同算法的选择呢，UUID 简单无序十分适合生成 requestID， Snowflake 里面包含时间序列等，可以用于排序，效率都还可以，本文详细介绍了我们选择的使用不同算法的原因，两种算法不同维度的对比。
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候，咨询这一块是怎么设计的，所以趁着周末，总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
前两天粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
前几天写过一篇《一口气说出 9种 分布式ID生成方式，面试官有点懵了》，里边简单的介绍了九种分布式ID生成方式，但是对于像美团（Leaf）、滴滴（Tinyid）、百度（uid-generator）都是一笔带过。而通过读者留言发现，大家普遍对他们哥三更感兴趣，所以后边会结合实战，详细的对三种分布式ID生成器学习，今天先啃下美团（Leaf）。
前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
ID是数据的唯一标识，传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID，在互联网企业中，大部分公司使用的都是Mysql，并且因为需要事务支持，所以通常会使用Innodb存储引擎，UUID太长以及无序，所以并不适合在Innodb中来作为主键，自增ID比较合适，但是随着公司的业务发展，数据量将越来越大，需要对数据进行分表，而分表后，每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增，很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID，生成出来的ID也可以叫做分布式ID，或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
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。
这篇博文是由 Notion 数据平台团队的软件工程师 Thomas Chow 和 Nathan Louie 于 2023 年 12 月 13 日发表的题为 Notion's Journey Through Different Stages of Data Scale 的 Hudi 现场活动的简短摘要。下面的视频剪辑给出了Notion 演讲的简短摘要，还可以查看演讲幻灯片[1]或查看完整演讲[2]。
流水号生成器（全局唯一 ID生成器）是服务化系统的基础设施，其在保障系统的正确运行和高可用方面发挥着重要作用。而关于流水号生成算法首屈一指的当属 Snowflake雪花算法，然而 Snowflake本身很难在现实项目中直接使用，因此实际应用时需要一种可落地的方案。
事情是酱紫的，阿星的上级leader负责记录信息的业务，每日预估数据量是15万左右，所以引入sharding-jdbc做分表。
现在的系统中，很多系统都不是单体的了，都是以集群的方式部署的。系统也是分布式的了。我们很多场景都需要生成全局的ID。比如我们将数据库进行分库分表后，就需要全局的不重复的主键ID。比如在一些业务中，我们需要给用户生成不重复的编号（这里不是数据库的主键ID），如1000，1001，1002...。那么我们如何生成全局的ID呢？
在这个数字时代，爱情表白方式也随之改变。在过去，我们可能会写情书或亲自表达情感，但现在，我们可以利用互联网和编程技术来创造独特而有趣的方式来表达爱意。本篇博客将介绍如何使用HTML、CSS和JavaScript创建一个令人惊喜的爱心表白网页。
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？”。
UidGenerator 是用 Java 语言实现的基于 Snowflake 算法的唯一 ID 生成器。
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是就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、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。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
《sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略》 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景，可以满足基础的分片功能开发，这篇我们来看看分库分表后，应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID。
在软件开发中，生成唯一ID是一项常见而重要的任务。唯一ID的生成不仅仅是为了标识数据记录，还可以应用于分布式系统、数据库主键、日志跟踪等场景。本文将介绍几种目前技术领域最常使用的唯一ID生成方法，并通过代码示例展示它们的实际应用。
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi 不满足于将自己称为 Delta 或 Apache Iceberg 之类的开放文件格式，它提供表、事务、更新/删除、高级索引、流式摄取服务、数据聚簇/压缩优化和并发性。Hudi 于 2016 年推出，牢牢扎根于 Hadoop 生态系统，解释了名称背后的含义：Hadoop Upserts Deletes and Incrementals。它是为管理 HDFS 上大型分析数据集的存储而开发的。Hudi 的主要目的是减少流数据摄取过程中的延迟。
数据量上来后，单库单表承受不住的时候，我们就需要引入分库分表。 但是分库分表后，主键id就不能依赖于MySQL，需要从外部去获取id。
这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？
看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐！就这种系统，随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示：
在研究InnoDB的存储格式和构建innodb_ruby和innodb_diagrams项目的过程中，我和Davi Arnaut发现了很多InnoDB的bug。我想我应该提几个，因为它们相当有趣。 由于innodb_space实用程序使重要的内部信息以一种以前从未有过的方式可见，所以这些漏洞在很大程度上可以被发现。使用它来检查生产表提供了许多信息，可以继续寻找导致错误的原因。当我们最初查看由innodb_space数据生成的按页空闲空间的图形图时，我们非常惊讶地看到许多页面不到一半的填充(包括许多几乎为空的页面)。经过大量研究，我们找到了所有我们发现的异常现象的原因。
随着业务量逐渐复杂,数量不断增大,项目不断分解拆分为分布式,很多业务场景需要有唯一标识字段来标识对应的数据,如美团、淘宝生成的订单,此时,分布式的唯一ID必不可缺。
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。
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。
作为一个全球人数最多的国家，一个再怎么凄惨的行业，都能找出很多的人为之付出。而在这个互联网的时代，IT公司绝对比牛毛还多很多。但是大多数都是创业公司，长期存活的真的不多。大多数的IT项目在注册量从0-100万，日活跃1-5万，说实话就这种系统随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期快速的进行业务功能的开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。接着大家就是不停的在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
上两篇讲到了我们的系统在面临大并发读取的时候，采用了读写分离主从复制（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）的方案去应对，后来又面临了大并发写入的时候，系统数据库采用了分库分表的方案（数据库分库分表方案，优化大量并发写入所带来的性能问题），通过垂直拆分以及水平拆分的方式，将数据分到多个库和多个表中去应对的，即现在是这样的一套分布式存储结构。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/756/1.html
新粉请关注我的公众号 在一年一度的Snowflake Summit上，Snowflake宣布它们发布最新的UniStore，正式进军HTAP市场。 UniStore是Snowflake的一个新的存储引擎，不是Column Store 是个Row Store，它保证了Snowflake对一个row的访问会很快，并支持事务处理。 在UniStore上创建一种新的类型的表叫做HybridTable。这种表可以支持事务处理，用户可以在上面执行OLTP的操作。同时这种表也支持OLAP的操作。因此，这就成了HTAP，同
Leaf是美团推出的一个分布式ID生成服务，名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨一句话：“There are no two identical leaves in the world.”（“世界上没有两片相同的树叶”），取个名字都这么有寓意，美团程序员牛掰啊！
针对业务数据来说，通常都是需要唯一id的，比如学生的学号、订单的订单号，支付流水的流水号等等。那么，如果采用最简单的方式，就是插入时候设置主键auto increment的自增方式。那么插入表中的数据都是唯一的，不过方案虽然简单，但是弊端确实很多。比如通过这种自增的方式，用户很容易就会通过遍历id的方式，获得库中的业务数据，并且如果采用了分库分表的方式，那么就无法通过主键自增的方式来控制业务数据唯一性。那么如果采取MD5的方式呢，却失去了业务含义，并且不利于在分库分表的场景下，通过id快速确定数据在哪个库或
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？
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