数据库设计文档是一项重要工作，它涉及到数据库设计的方方面面,是保证数据库能够正常工作，运行稳定，以满足用户需求的重要工具。其中包括数据库设计的方案，对不同类型的数据存储,数据存储结构，数据库调优功能，数据库安全方案，数据库实现方式，安装配置和其他内容。
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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。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？ 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处： 1）、采用数据库自增序列：数据迁移合并等比较麻烦。 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)
如何给DataGrid添加自动增长列 我想我们都知道在数据库中如何添加自增长列，我们可以将这个自增长列绑定到DataGrid上使得用户方便的知道现在是第几行，今天我介绍一种不用数据库就可以简单显示出自增长列的方法，有人可能会说既然数据库支持我们为什么这样做？我想有如下的两个理由：1、不是所有的表都有自增长列。2、当自增长列不自动复制的时候会出现断号的现象，即使复制这也是有可能发生的。但是先要说明的是这个方法只能显示出来当前页的序号，也就是说如果有分页它只能标记当前这一页的序号。如果要同样实现分页的功能我想使
我们作为一个软件系统，肯定到处充满着各种单据，也必然需要有各种单据号与之对应。比如：电商行业的订单号、支付流水号、退款单号等等。SCM的采购单号、进货单号、出货单号、盘点单号等。在一个企业内部或者一个2C的平台，无法避免的需要通过某个单据号来进行沟通。所以一个好的单据号必然是便于沟通的，简单来说优先级就是 好记 > 好输入 > 好看，当然也是越短越好。
Emmet (前身为 Zen Coding) 是一个能大幅度提高前端开发效率的一个工具. 在前端开发的过程中，一大部分的工作是写 HTML、CSS 代码。特别是手动编写 HTML 代码的时候，效率会特别低下，因为需要敲打很多尖括号，而且很多标签都需要闭合标签等。于是，就有了 Emmet，它可以极大的提高代码编写的效率，它提供了一种非常简练的语法规则，然后立刻生成对应的 HTML 结构或者 CSS 代码，同时还有多种实用的功能帮助进行前端开发。 VsCode内置了Emmet语法,在后缀为.html/.css中输入缩写后按Tab键即会自动生成相应代码
灰度发布，又被称之为金丝雀发布，是指某次新发布功能特性和旧功能特性之间能够以平滑过渡的方式呈现给用户，就像金丝雀的羽毛一样多种颜色平滑渐变。
转载自 https://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html
在互联网的业务系统中，涉及到各种各样的ID，如在支付系统中就会有支付ID、退款ID等。那一般生成ID都有哪些解决方案呢？特别是在复杂的分布式系统业务场景中，我们应该采用哪种适合自己的解决方案是十分重要的。下面我们一一来列举一下，不一定全部适合，这些解决方案仅供你参考，或许对你有用。 一个ID一般来说有下面几种要素： 唯一性：确保生成的ID是全网唯一的。 有序递增性：确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的。 高可用性：确保任何时候都能正确的生成ID。 带时间：ID里面包含时间，一眼扫
在利用数据仓库进行数据处理时，通常有这样一个业务场景，为一个Hive表新增一列自增字段（比如事实表和维度表之间的"代理主键"）。虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能，但它本身可以通过函数来实现自增序列功能：利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。
其中的handleDetail和handleDel函数通过自定义实现业务对接即可。
1、什么是sequence？ 在oracle中sequence就是序号，每次取的时候它会自动增加。sequence与表没有关系。 2、sequence的作用？ 当需要建立一个自增字段时，需要用到sequence 3、用sequence的优点、缺点，及不用sequence时该怎么办？ 4、sequence的基本用法？ (1)创建 CREATE SEQUENCE SEQUENCENAME minvalue：序列最小值 maxvalue/nomaxvalue：序列最大值/没有最大值 start with 1：序列从1开始 increment by 1：每次增加1 cache/nocache：nocache不缓存。cache缓存。开启缓存，效率高，只是如果数据库宕机了，缓存丢失，会出现序列跳号情况。 nocycle:一直累加，不循环 (2)查看已有sequence select * from all_sequences; (3)得到sequence值 elect SEQUENCE_NAME.nextval from sys.dual; 定义好sequence后，你就可以用currVal，nextVal取得值。 CurrVal：返回 sequence的当前值 NextVal：增加sequence的值，然后返回 增加后sequence值
SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
SmartSQL 是一款开源的数据库文档管理工具！ 支持SqlServer、MySql、PostgreSql、SQLite、Oracle等多种数据库文档查询、生成。该工具从最初支持CHM文档格式开始，通过开源，集思广益，不断改进，又陆续支持Word、Excel、PDF、Html、XML、Json、MarkDown等文档格式的导出。同时支持对数据库表、视图、存储过程进行自定义分组管理、导出。
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，对数据库的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。
分库分表后涉及到的另一个问题就是主键如何保证唯一且自增。以前单库单表的时候只需要利用数据库特性进行自增即可，现在因为是各自独立的库表，数据库之间的主键自增无法进行交互，比如数据库1的订单明细表主键自增到了1001，数据库2的订单明细表主键现在是1000，如果现在往数据库2的订单明细表中插入一条数据，这个时候获取到的主键ID会是1001，这样就会造成业务上的主键冲突。
1 大家也许都很熟悉了多个线程或者多个进程间的共享锁的实现方式了，但是在分布式场景中我们会面临多个Server之间的锁的问题，实现的复杂度比较高。利用基于google chubby原理开发的开源的zookeeper，可以使得这个问题变得简单很多。下面介绍几种可能的实现方式，并且对比每种实现方式的优缺点。
SnowFlake 算法：是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。 核心思想：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。 首先了解一下雪花ID的结构：从网上盗用一张；
上一篇《C# SqlSugar框架的学习使用（三）-- 查询的多种用法》我们已经把SqlSugar的查询多种用法实现了，这篇我们就来说说插入数据的多种用法。
在mongoengine里，如果想要多个嵌入Document组成的list，应该写成：
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auto_increment 问题： 原文： https://yq.aliyun.com/articles/59263?spm=5176.8091938.0.0.bjzoFN 官方文档：https
因为图片1-5是使用行内块的方式布局，只要控制图片1的div的margin-left改变，就可以跟推箱子一样，实现5个图片的左右滑动。
在分布式系统中，当数据库数据量达到一定量级的时候，需要进行数据拆分、分库分表操作，传统使用方式的数据库自有的自增特性产生的主键ID已不能满足拆分的需求，它只能保证在单个表中唯一，所以需要一个在分布式环境下都能使用的全局唯一ID。
流水号是每个系统永远都绕不开的一个话题，如订单系统中的订单号，物流系统的运单号、银行系统的业务单号等等，不难发现这些单号虽然叫法不一样，但都有着一些相同的共性，那就是全局唯一性。除此之外，一个设计良好的流水号生成规则还应该包含如下特性：
MMO游戏后台通常需要由大量服务器来共同承载海量玩家，虽然玩家可能分布在不同的游戏大区，但是他们可能会通过跨服等等方式进行各种交互。游戏中的角色，装备，物品等需要生成一个全局唯一ID标识，便于辨别不同玩家，不同装备，也方便定位外网问题。
通常我们在实际项目中很少使用AUTO_INCREMENT自增长，因为这样很容易被人遍历，从1循环到最大值，把所有的库都遍历一遍。
本文主要介绍SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。
作者简介： 少强，网名无衣蒹葭，阿里云资深工程师，主要做分布式存储和搜索相关的工作。 摘要： 介绍如何设计一个稳定、高并发、消息保序的IM系统，以及如何通过使用存储层的高级功能来优化系统架构。 在构建社交IM和朋友圈应用时，一个基本的需求是将用户发送的消息和朋友圈更新及时准确的更新给该用户的好友。为了做到这一点，通常需要为用户发送的每一条消息或者朋友圈更新设置一个序号或者ID，并且保证递增，通过这一机制来确保所有的消息能够按照完整并且以正确的顺序被接收端处理。当消息总量或者消息发送的并发数很大的时候，我们通
在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
依据数据库的第二范式，数据库中每一个表中都需要有一个唯一的主键，其他数据元素和主键一一对应。
前言 在jmeter中提供了功能强大的内置函数来帮助我们处理字符串、文件读写、计算、运行外部脚本等等能力。 要想在项目中切实运用来jmeter完成复杂的压测场景，函数和变量是必须掌握的高阶能力。 下面
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。
在分布式系统架构中，经常都需要一个全局的ID生成器，来保证系统中某些业务场景中对于主键的要求，当前实现ID生成的方式还是挺多的。本文我们来谈谈常见的ID生成方式。
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其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是 id 咋生成？因为要是分成多个表之后，每个表都是从 1 开始累加，那肯定不对啊，需要一个全局唯一的 id 来支持。所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题。
刘兵，花名玄靖，开源技术爱好者，高性能Redis中间件NRedis-Proxy作者，目前研究方向为java中间件，微服务等技术。
系统通过几年时间的沉淀，数据量越来越庞大，虽然定期有做人工清分库；但是这样都不是一个永恒的办法。不过开发的时候也没考虑到系统能坚挺这么多年和数据量这么庞大。所以现在记录一下系统开发时需要注意的问题。
大家好，今天就继续昨天做的二维码生成器，再这基础之上增加了扫描功能，加入了欢迎页，在生成的EditText中加入了判断，如果内容为空就抖动EditText，并Toast提示。。。先就将具体的实现做一个简单的说明：
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
说起ID，特性就是唯一，在人的世界里，ID就是身份证，是每个人的唯一的身份标识。在复杂的分布式系统中，往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识。举个例子，数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID，但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据，这个ID就是分布式ID。对于分布式ID而言，也需要具备分布式系统的特点：高并发，高可用，高性能等特点。
分库分表后每个表还都从1开始累加肯定有问题，需要全局唯一id的生成器，下面详解各种方案优缺点。
来源：https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
Twitter-SnowFlake算法的产生是源于Twitter为了满足自己业务(每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同)的需求。
其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 ID。在分布式系统中的应用十分广泛，且 ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
size-change: pageSize 改变时会触发,也就是每页条数 current-change:currentPage 改变时会触发,也就是当前页 layout：组件布局，子组件名用逗号分隔 total: 数据的数量
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