对于在执行存储过程中碰到的一些错误，如果未及时捕获或者说传递给前端应用程序来，在这样的情形下，故障的排查显得尤为困难。基于此，我们可以可以将这些错误信息记录到日志，同时也可以将其传递给前端应用程序。...一、将错误信息记录到表 CREATE TABLE ErrorLog ( ID INT IDENTITY (1,1) NOT NULL, ErrorNumber...CREATE PROCEDURE CatchErrorDemo AS --相关业务逻辑 BEGIN TRY SELECT 1 / 0; END TRY --相关错误捕获...ERROR_MESSAGE() , GETDATE() ) END CATCH; --执行相关存储过程...VARCHAR(10)) + ' Error Message: ' + ERROR_MESSAGE(); END CATCH; END; GO --调用存储过程
==================================== -- Author: -- Description: <无限级分类插入记录...[up_Class_InsertEx] @newId uniqueidentifier, --新记录Id @classType nvarchar(50), --类型(比如:产品,新闻,地区)...000000000000', '00000000-0000-0000-0000-000000000000', @rootId+1, 0) return 0;--顶级分类成功插入
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。...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。...snowflake生成64位的递增id，其中包含一个时间戳组件。插入通常是通过队列和其他非即时机制进行的，因此IDs将发现它们进入数据库的方式略有混乱。...几乎没有从该列表中分配页面，所以这些页面被浪费了。 这是相当微妙的，在任何大型InnoDB表中只浪费0.37%的磁盘空间，但尽管如此，这还是很有趣的，而且很容易修复。...InnoDB将所有主键字段添加到键中，但当副键已经是唯一的时，这是不必要的。对于具有惟一的辅助键和较大的主键的系统，这会增加大量磁盘空间来存储不必要的字段。
每当向表中插入一条新记录时，MySQL都会自动为该记录分配一个唯一的ID值，并且这个ID值会自动递增，确保每个记录都具有不同的ID。...这意味着当向表中插入新记录时，自增主键的初始值为9，并且每次插入新记录时，该主键值会自动递增1。 DEFAULT CHARSET=utf8mb3：指定了表的默认字符集为utf8mb3。...号段模式适用于高并发场景，可以减少对数据库的访问压力，但需要额外的管理和调度机制。 优点： 分段管理：号段模式可以将ID生成过程分成两个阶段，提高了并发能力和性能。...2.4 数据库自增 在数据库中使用自增主键生成ID，每次插入新记录时，数据库会自动分配一个唯一的ID值。这种方式简单易用，但不适用于分布式环境，可能存在单点故障和性能瓶颈。...五、总结 当我考虑雪花算法（SnowFlake）和段模式时，我发现它们都是用于生成分布式系统中唯一ID的重要方案。但两种方案各有优劣： 雪花算法（SnowFlake）是一种简单且高效的算法。
3、snowflake（雪花算法) :Twitter的分布式自增ID算法snowflake,Twitter的分布式自增ID算法snowflake,且生成的ID是根据时间有序的,SnowFlake 算法生成...这就要求同一个叶子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置,这样查找时效率也更加高,因为范围查找是最常见的业务场景之一...,符合则将数据封装成对应的实体,传递到Dao层,Dao调用对应的持久层框架API,将数据存储到数据库中。...2、Transactional 注解属性 propagation 设置错误这种失效是由于配置错误，若是错误的配置以下三种 propagation，事务将不会发生回滚。 ...7、类没有被 Spring 管理,此时即使方法添加了Transactional也无法生效 8、多数据源时,数据源没有配置事务管理器也不会生效。
为了解决这一问题，我们需要引入专门的分布式 ID 生成器来生成全局唯一的ID，并将其作为每条记录的主键，以确保全局唯一性。...但并不推荐将其作为主键ID。 • UUID的无序性。在插入新行数据后，InnoDB无法像插入有序数据那样直接将新行追加到表尾，而是需要为新行寻找合适的位置来分配空间。...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。...字符串比数字类型占用更多的存储空间，对存储和查询性能造成较大的消耗；字符串类型的长度可变，可变长度的数据行会破坏索引的连续性，导致索引查找性能下降。...如果时间差超过了设置的最大容忍时钟回退时间，系统将直接抛出异常；如果未超过，则系统会休眠等待两者时间差的时长，核心原则确保不会发放重复的ID。
为了解决这一问题，我们需要引入专门的分布式 ID 生成器来生成全局唯一的ID，并将其作为每条记录的主键，以确保全局唯一性。...但并不推荐将其作为主键ID。UUID的无序性。在插入新行数据后，InnoDB无法像插入有序数据那样直接将新行追加到表尾，而是需要为新行寻找合适的位置来分配空间。...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。...字符串比数字类型占用更多的存储空间，对存储和查询性能造成较大的消耗；字符串类型的长度可变，可变长度的数据行会破坏索引的连续性，导致索引查找性能下降。...如果时间差超过了设置的最大容忍时钟回退时间，系统将直接抛出异常；如果未超过，则系统会休眠等待两者时间差的时长，核心原则确保不会发放重复的ID。
编号从1开始，并以1为基数递增； 把0插入auto_increment数据列的效果与插入NULL值一样，但是不建议这样做，还是以插入NULL值为好； 当插入记录时，没有为auto_increment...明确指定值，则等同于插入NULL值； 当插入记录时，如果为auto_increment数据列明确指定了一个数值，则会出现两种情况，情况一，如果插入的值与已有的编号重复，则会出现出错信息，因为auto_increment...数据列的值必须是唯一的；情况二，如果插入的值大于已编号的值，则会把该值插入到数据列中，并使在下一个编号将这个新值开始递增。...- 00000 - 00000 - 000000000000 第一位为未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)，然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署...官网：https://github.com/twitter-archive/snowflake Java版本的源码 /** * Twitter_Snowflake * SnowFlake的结构如下
「数据」是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。「数据库」就是用于存储数据记录的。...所以体现在数据存储上，「主键」的第二作用，也是存在的第二因素即： 「2.数据需要关联」 「数据」用于描述客观实在的，本身没有意义。...只有在根据主观需求组织之后，通过一定方式满足人认识事物的过程才具有了意义。所以数据需要被检索，被组织。...其中二级索引的叶子节点是直接存储的主键值，而不是主键指针。所以如果主键太长，一个二级索引树所能存储的索引记录就会变少，这样在有限的「索引缓冲」中，需要读取磁盘的次数就会变多，所以性能就会下降。...这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录「按主键顺序存放」，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL 会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB
2.修改部分演示代码参数错误。 订单号定义 我们经常提及到的订单号，大多数是在电商购物场景下的一个唯一标识字符串。...在实际的过程中，发现所有订单号都有一个相似的特点(红色框出来的地方)。个人猜测，这应该是和买家相关的信息，例如买家的 ID 编号情况。...服务端处理好之后，插入到MySQL数据表中。...当订单号插入成功之后，在处理下一个订单请求。 给MySQL订单号字段增加一个唯一索引。这种方式容易出现，先请求的用户失败，后请求的用户插入成功。...3.全局唯一的 IEEE 机器识别码（如何有网卡，从网卡获得，没有网卡则以其他方式获得）。
Oracle可以用 SEQUENCE，MySQL可以用主键的 AUTO_INCREMENT，虽然不能保证全局唯一，但每个表唯一，也基本满足需求。 数据库自增ID的缺点是数据在插入前，无法获得ID。...数据在插入后，获取的ID虽然是唯一的，但一定要等到事务提交后，ID才算是有效的。有些双向引用的数据，不得不插入后再做一次更新，比较麻烦。...在我们开发过程中，遇到一种 主主数据库同步（简单可以理解为，同样的sql再另一台数据库再执行一次）的场景，如果使用数据库自增 ID，就会出现主键不一致、或主键冲突问题。...由于在 Java 中 64bit 的整数是 long 类型，所以在 Java 中 SnowFlake 算法生成的 id 就是 long 来存储的。...ID（5位）配置没有解决，分布式部署的时候会使用相同的配置，任然有ID重复的风险。
如果从个人信箱也能回溯出两个人的所有聊天记录，但这样效率会很低）。...但推是有可能会丢失的，最常见的情况就是用户可能会伪在线（是指如果推送服务基于长连接，而长连接可能已经断开，即用户已经掉线，但一般需要经过一个心跳周期后服务器才能感知到，这时服务器会错误地以为用户还在线；...再说了，研究下Feeds系统也没有坏处，扩展下技术视野嘛。 Twitter的自增ID设计估计大家都耳熟能详了，即大名鼎鼎的Snowflake，因此ID是全局递增的。 ?...这种方式前端处理会比较麻烦一点，而且聊天的过程中接收方的历史消息列表中可能会在中间插入一条消息，这样会很奇怪，而且用户可能会漏读消息。...写扩散 对于写扩散来说，服务端通常会弱化会话的概念，即服务端不存储历史会话列表。未读数的计算可由前端来负责，标记已读跟标记未读可以只记录一个事件到信箱里，各个端通过重放该事件的形式来处理会话未读数。
这时，当插入的下一条记录的 ID 是递增的时候，比如插入 30 时，数据库只需要把它追加到后面就好了。...但是如果插入的数据是无序的，比如 ID 是 13，那么数据库就要查找 13 应该插入的位置，再挪动 13 后面的数据，这就造成了多余的数据移动的开销。 ?...我们知道机械磁盘在完成随机的写时，需要先做 “寻道” 找到要写入的位置，也就是让磁头找到对应的磁道，这个过程是非常耗时的。而顺序写就不需要寻道，会大大提升索引的写入性能。...Snowflake 的核心思想是将 64bit 的二进制数字分成若干部分，每一部分都存储有特定含义的数据，比如说时间戳、机器 ID、序列号等等，最终生成全局唯一的有序 ID。...这一点，也是我在实际项目中踩过的坑，而解决办法主要有两个： 时间戳不记录毫秒而是记录秒，这样在一个时间区间里可以多发出几个号，避免出现分库分表时数据分配不均。
众所周知，关系型数据库的索引大都是B+树的结构，拿ID字段来举例，索引树的每一个节点都存储着若干个ID。...begin; REPLACE INTO table ( feild ) VALUES ( 'a' ); SELECT LAST_INSERT_ID(); commit; REPLACE INTO 的含义是插入一条记录...SnowFlake所生成的ID一共分成四部分： 1.第一位 占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。 2.时间戳 占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69 年的时间。...3.如果当前时间小于记录的上一个毫秒值，则说明这台机器的时间回拨了，抛出异常。但如果这台机器的系统时间在启动之前回拨过，那么有可能出现ID重复的危险。 SnowFlake的优势和劣势 ? ?...SnowFlake算法的优点： 1.生成ID时不依赖于DB，完全在内存生成，高性能高可用。 2.ID呈趋势递增，后续插入索引树的时候性能较好。 SnowFlake算法的缺点： 依赖于系统时钟的一致性。
这就涉及到 B+树索引的分裂： 众所周知，关系型数据库的索引大都是B+树的结构，拿ID字段来举例，索引树的每一个节点都存储着若干个ID。...begin; REPLACE INTO table ( feild ) VALUES ( 'a' ); SELECT LAST_INSERT_ID(); commit; REPLACE INTO 的含义是插入一条记录...我们来看看下图： SnowFlake所生成的ID一共分成四部分： 1.第一位 占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。 2.时间戳 占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69 年的时间。...3.如果当前时间小于记录的上一个毫秒值，则说明这台机器的时间回拨了，抛出异常。但如果这台机器的系统时间在启动之前回拨过，那么有可能出现ID重复的危险。...SnowFlake的优势和劣势 SnowFlake算法的优点： 1.生成ID时不依赖于DB，完全在内存生成，高性能高可用。 2.ID呈趋势递增，后续插入索引树的时候性能较好。
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。...CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (id), ) ENGINE=MyISAM; 当我们需要一个ID的时候，向表中插入一条记录返回主键...增加第三台MySQL实例需要人工修改一、二两台MySQL实例的起始值和步长，把第三台机器的ID起始生成位置设定在比现有最大自增ID的位置远一些，但必须在一、二两台MySQL实例ID还没有增长到第三台MySQL...大致原理如下： 需要新增一个WORKER_NODE表，当应用启动时会向数据库表中插入一条数据，插入成功后返回的自增ID就是workId。...号段模式 思想和我们上面讲的一致，它存储采用数据库。 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。
[在这里插入图片描述] Leaf为啥要这么设计呢？ Leaf 希望能在DB中取号段的过程中做到无阻塞！...[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。.../get/leaf-segment-test [在这里插入图片描述] 优点： ID号码是趋势递增的8byte的64位数字，满足上述数据库存储的主键要求。...[在这里插入图片描述] 总结 对于Leaf具体使用哪种模式，还是根据具体的业务场景使用，本文并没有对Leaf源码做过多的分析，因为Leaf 代码量简洁很好阅读。
若评论ID不在时间上有序，就得在评论列表中再冗余createTime列以排序，假设内容ID、评论ID和时间都8字节，就要多出50%存储空间存储时间字段，浪费存储空间。...当插入的下一条记录ID递增时，DV只需将其追加到后面。 但若插入数据无序，则DB查找数据应该插入的位置，再挪动该数据后面的数据，造成多余数据移动开销。...随机写时，需先“寻道”找到要写入位置，即让磁头找到对应磁道，很耗时 顺序写就无需寻道，大大提升索引写性能 写时不能产生有顺序的 append 操作，而需要 insert，将会读取整个 B+ 树节点到内存，在插入这条记录后会将整个节点写回磁盘...有没有其他简单可行的方案？ 容器ID太长了。其实引入zk也还好，对于zk是弱依赖，只是启动的时候拉一下机器ID。...通过在递增过程中使用“步长”将每秒磁盘写入由1000万级降至1万。 设计原理相对于Snowflake更通俗易懂。 可以使用hash的负载均衡策略组建集群。
这时，当插入的下一条记录的 ID 是递增的时候，比如插入 30 时，数据库只需要把它追加到后面就好了。...但是如果插入的数据是无序的，比如 ID 是 13，那么数据库就要查找 13 应该插入的位置，再挪动 13 后面的数据，这就造成了多余的数据移动的开销。...我们知道机械磁盘在完成随机的写时，需要先做 “寻道” 找到要写入的位置，也就是让磁头找到对应的磁道，这个过程是非常耗时的。而顺序写就不需要寻道，会大大提升索引的写入性能。...Snowflake 的核心思想是将 64bit 的二进制数字分成若干部分，每一部分都存储有特定含义的数据，比如说时间戳、机器 ID、序列号等等，最终生成全局唯一的有序 ID。...这一点，也是我在实际项目中踩过的坑，而解决办法主要有两个： 时间戳不记录毫秒而是记录秒，这样在一个时间区间里可以多发出几个号，避免出现分库分表时数据分配不均。
数据湖是一个集中式、高度灵活的存储库，以原始、原始和未格式化的形式存储大量结构化和非结构化数据，经常用于流媒体、机器学习或数据科学场景。...你需要对所有文件进行聚类，记录模式，同时读取和更新所有文件，找到一种备份和回滚的方法，以防你犯了错误，编写模拟更新或删除语句的繁重函数等等。...启用后，运行时会记录写入表中的所有数据的"更改事件"。CDF 包括行数据和元数据，指示是否插入、删除或更新了指定的行。...架构强制：自动处理架构变化，以防止在摄取期间插入不良记录。 时间旅行：数据版本控制支持回滚、完整的历史审计跟踪和可重现的机器学习实验。...模式演化支持添加、删除、更新或重命名，并且没有副作用 隐藏分区可防止用户错误导致无提示的错误结果或极慢的查询 分区布局演变可以随着数据量或查询模式的变化而更新表的布局 时间旅行支持使用完全相同的表快照的可重复查询
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