前一篇写了PHP的时间函数(还是草稿),这一篇就写Mysql的时间函数吧。最近做的项目,关乎权限,于是自然而然的就与有效期联系在了一起。其 中有一个功能是生成特殊表格,可以根据用户的选择,按周、月、季
Working with time zones, timestamps and datetimes in Laravel and MySQL - Advanced and Qualified electronic signature marketplace (eideasy.com)
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?
引出 大家都用过QQ或者微信吧, 当我们注册的时候, 会被自动分配一个QQ号, 这个号码是全局唯一且固定的, 那么, 如果是你来写的话, 如何为新注册的用户分配一个号码呢? 亦或是一个电商网站, 要为
雪花算法 SnowFlake 内部结构【分布式ID生成策略】
Snowflake 中文的意思为雪花,所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法,是 Twitter(现“X”)开源的分布式 ID 生成算法,是一种分布式主键ID生成的解决方案。
看明白之后,我觉得还是有点意思的,结合自己的理解和代码,加上画几张图,给你拆解一下 Seata 里面的“改良版雪花算法”。
来源:https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
Zabbix监控运行一段时间以后,会留下大量的历史监控数据,Zabbix数据库一直在增大;可能会造成系统性能下降,查看历史数据室查询速度缓慢。
事务是访问并更新数据库中各个数据项的一个程序执行单元。在事务操作中,要不都做修改,要么都不做。
几乎所有的系统都存在生成唯一ID的需求,如用户ID、账单ID等,由于系统通常是分布式架构,因而需要有合适的分布式ID生成方案。
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。
我们平时开发中不可避免的就是要存储时间,比如我们要记录操作表中这条记录的时间、记录转账的交易时间、记录出发时间等等。你会发现这个时间这个东西与我们开发的联系还是非常紧密的,用的好与不好会给我们的业务甚至功能带来很大的影响。所以,我们有必要重新出发,好好认识一下这个东西。
爱可生 dble 项目团队成员,主要负责 dble 相关的日常测试工作,擅长对 dble 中出现的问题进行排查。热爱测试工作,余生欲将测试工作进行到底。
Select UNIX_TIMESTAMP(‘2006-11-04 12:23:00’);
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题,一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到;另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。 注:要使用悲观锁,我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性,因为MySQL默认使用autocommit模式,也就是说,当你执行一个更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。我们可以使用命令设置MySQL为非autocommit模式: set autocommit=0; 设置完autoco
分布式 ID 就是在分布式项目中我们给数据库记录用的 ID。和单机版项目有啥不同呢?单机版的我们可以用 数据库自增等方式来生成 ID,但是分布式项目中,项目部署在好几台机器上,数据库自增也是有可能会出现重复的情况。所以就需要一种算法来生成适用于分布式系统的 ID。
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:
生成足够简单,本地生成无网络消耗,具有唯一性,缺点:无序的字符串,不具备趋势自增特性,没有具体的业务含义,长度过长 16 字节 128 位,36 位长度的字符串,存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大,MySQL 官方明确建议主键要尽量越短越好,作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动,严重影响性能
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?
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。
客观地说,如果一定要用uuid生成订单号这类东西也能凑合用,但是它有着罄竹难书的“罪行”:肉眼可见,它是无序的;长度是64位数字字母随机组合的字符串,占用空间巨大;完全不具备业务属性,也就是说使用uuid你完全无法推算出它到底是干嘛的;因为无序,所以趋势递增就更不用指望了;所以用uuid生成订单号就是自杀行为,适合它的是类似生成token令牌的场景。
Saga作为阿里开源的长事务解决方案,涉及到全局事务id的生成和串联,需要保证事务id的稳定性和全局唯一性。
发布优惠券的时候,每个店铺都可以发布优惠券,当用户抢购的时候,优惠券表中的id如果使用数据库的自增长ID会存在以下问题:
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。
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
我们平时在开发中不可避免的要存储时间,比如我们要记录某条数据的创建时间、更新时间等等。数据库中有多种数据类型可以存储时间,那不同数据类型我们要怎么选择?
我们在设计表时,通常为了记录数据插入和更新的时间,会定义两个字段,create_time/insert_time和update_time,按照需求,记录插入的时间,会存储到create_time/insert_time字段中,记录更新的时间,会存储到update_time字段中,当创建记录时,会同步更新create_time/insert_time和update_time,然而,当更新记录时,只会更新update_time字段。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
分布式系统中,全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟,大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID,这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍,进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器,而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些,如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
在MySQL中,每个字段定义都包含附加约束或者修饰符,这些可以用来增加对所输入数据的约束。今天我们来看一下MySQL的字段约束:NULL和NOT NULL修饰符、DEFAULT修饰符,AUTO_INCREMENT修饰符。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。
文章目录 导入 新增路径导入 语句 单行 if else 语句 字符串 列表拼接为字符串 去除字符串两边空格 列表处理 列表倒序 时间 当地时间 datetime 对象转换成字符串 字符串转换成 datetime 对象 时间戳转换成字符串 字符串转换成时间戳 datetime 对象转换成时间戳 时间戳转为当地时间字符串 UTC 时间 UTC datetime 对象转换成北京时间字符串 UTC 时间字符串转换成北京时间字符串 时间戳转为 UTC 时间字符串 UTC 字符串转为时间戳 网络请求 POST 请求
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。
1. 背景 分布式系统或者微服务架构基本都采用了分库分表的设计,全局唯一id生成的需求变得很迫切。 传统的单体应用,使用单库,数据库中自增id可以很方便实现。分库之后,首先需要分库键,分库键必然不能重复,所以传统的做法并不能满足需求。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 1.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。 2.趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据,在主键的选择上面我们应该尽量使用有
MySQL是最流行的关系型数据库管理系统,在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS应用软件之一。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略: ● UUID(Universally Unique Identifier) ● 雪花算法(Snowflake) ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键(有些数据库不支持自增主键) ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法(Snowflake)的Python语言的计算方法。
多版本并发控制是数据库管理系统中的一项重要技术,它可以提高数据库的并发性能和可靠性,支持高并发的读写操作,提高数据的安全性,具有重要的应用价值和意义。笔者写此文主要是为了帮助那些不了解MySQL多版本并发控制的朋友们简单了解一下MVCC,顺便整理一下思路,查漏补缺。
我们开源了一个订阅分发mysql的binlog的项目,一直用的非常好,忽然有天开发说能不能支持MongoDB的数据订阅呢,MongoDB的使用度也挺广泛的。安排。经过简单的了解后发现MongoDB也有类似binlog的机制,最终花了两天时间把功能完成,并统一抽象集成到binlog开源项目中,使用和binlog同一套订阅分发模型管理MongoDB数据源。整个过程非常顺利,比整mysql的binlog要简单的多了。
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。
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:
时间真的存在吗?有观点认为,时间只是人类构想出来的一种概念,是用来衡量事物变化的标准。对于数据库来说,时间伴随着数据并进。让我们进入MySQL时间漩涡中看一看。
上一篇文章 Kafka Connect JDBC Source MySQL 全量同步 中,我们只是将整个表数据导入 Kafka。这对于获取数据快照很有用,但并不是所有场景都需要批量全部同步,有时候我们可能想要获取自上次之后发生的变更以实现增量同步。JDBC Connector 提供了这样的能力,将表中自上次轮询以来发生更改的行流式传输到 Kafka 中。可以基于递增的列(例如,递增的主键)或者时间戳列(例如,上次更新的时间戳)来进行操作。Kafka Connect JDBC Source 提供了三种增量同步模式:
上一篇《1分钟了解区块链的本质》,介绍了什么是区块链,区块链是一个没有管理员,每个节点都拥有全部数据,高可用的分布式存储系统。 文章的留言里,不少朋友会用比特币来解释区块链,那区块链与比特币是什么关系
很多场景需要使用全局唯一ID,用来标识唯一一条消息,唯一一笔交易,唯一一个用户,唯一一张图片等等。 传统数据库表的自增主键是很简单的一种实现方式,前提是你没有分库,也没有分表,如果你分表了,id就会重复,失去唯一性:
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云