关于发号器的使用,其实有一个大背景,那就是关于主键的一些设计问题,在MySQL中如果一张表没有主键,实际的数据处理就有点麻烦了。
爱可生 DBA 团队成员,一位会摄影、会铲屎、会打球、会骑车、生活可以自理的 DBA
数据切分后,原有的关系数据库中的主键约束在分布式条件下将无法使用,因此需要引入外部机制保证数据 唯一性标识,这种保证全局性的数据唯一标识的机制就是全局序列号(sequence),因此一般全局序列号用于分表情况
oracle 1、创建一个序列,然后在需要自增的字段里使用它 drop sequence seq_stu create sequence seq_stu start with 22 Increment by 1 maxvalue 999 nocache nocycle; --这是最详细的一种序列的创建,指定了序列从22开始,到999结束,每次使用后都自增1 create sequence seq_stu --这是最简单的一种序列的创建方式,指定了序列从1开始,每次使用后都自增1 drop sequen
在实现分库分表的情况下,数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。为此,MyCat 提供了全局sequence,并且提供了包含本地配置和数据库配置等多种实现方式。
作者:赵黎明,爱可生 MySQL DBA 团队成员,熟悉 Oracle、MySQL 等数据库,擅长数据库性能问题诊断、事务与锁问题的分析等,负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 平台日常运维中的问题,对开源数据库相关技术非常感兴趣。
这么温柔可爱的面试官,应该不会为难我吧。嗯,应该是的,毕竟我这么帅气,面试可能就是走个过场。美女面试官是不是单身?毕竟程序员都不善交流,因为我也是单身,难道我的姻缘就在此注定。孩子的名字我都想好了。一冰!好名字。
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。
Hibernate的核心就是对象关系映射: 加载映射文件的两种方式: 第一种:<mapping resource="com/bie/lesson02/crud/po/employee.hbm.
Greenplum(以下简称GP)是基于PostgreSQL的MPP数据库。在使用方式和语法上和PostgreSQL基本一致,而PostgreSQL与MySQL在使用上还是有一些差异。本文在操作层面列举了一些最基本的差异,让MySQL用户能够快速上手GP。
因为Oracle中的自增序列与MySQL数据库是不一样的,所以在这里记录一下Oracle的自增序列。
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?”
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。
strategy表示此注解使用的策略,可以使用GenerationType.IDENTITY、GenerationType.SEQUENCE、GenerationType.TABLE、GenerationType.AUTO。
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。
使用SQLServer、MySQL时,无论我们使用的是直接JDBC连接数据库,还是通过Hibernate操纵数据库,我们只需要设置一个选项或者一行注解便可以实现主键的自增长。
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?”
MyCAT自增字段和返回生成的主键ID的经验分享 说明: 1、mysql本身对非自增长主键,使用last_insert_id()是不会返回结果的,只会返回0. 2、mysql只会对定义自增长主键,可以用last_insert_id()返回主键值。
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。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
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?
在某一张 hive 表中需要有一列去唯一标识某一行,有些类似于MySQL中的自增ID
通过annotation来映射hibernate实体的,基于annotation的hibernate主键标识为@Id, 其生成规则由@GeneratedValue设定的.这里的@id和@GeneratedValue都是JPA的标准用法, JPA提供四种标准用法,由@GeneratedValue的源代码可以明显看出.
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。
过去的项目开发中,我们常常选用的数据库是mysql,mysql以其体积小、速度快等优势,备受中小型项目的青睐。随着项目数据量的迅速增长,mysql已无法满足我们的项目需求,数据迁移迫在眉睫。经多方对比综合考虑,我们选择了tidb分布式数据库。但是数据迁移后我们遇到一个问题,之前mysql数据库中,我们采用的是自增id主键,可选用的tidb又对自增主键不是很友好,所以我们选用了另一种主键生成方式:Snowflake算法。
在前面的章节中,我们已经学习了Mybatis基本的增删改查操作,并且通过ResultMap将查询结果映射为Java对象。但是,对于Insert操作而言,我们通常需要获取新插入记录的自增索引值,以便于后续的操作和处理。
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。
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:
2、在schema.xml中,table中增加属性autoIncrement值为true,添加mycat_sequence表
🍁 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。
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。
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
create table xxx alter table xxx drop table xxx
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。
在实际的开发中,几乎所有的业务场景产生的数据,都需要一个唯一ID作为核心标识,用来流程化管理。比如常见的:
.markdown-body{word-break:break-word;line-height:1.75;font-weight:400;font-size:15px;overflow-x:hidden;color:#333}.markdown-body h1,.markdown-body h2,.markdown-body h3,.markdown-body h4,.markdown-body h5,.markdown-body h6{line-height:1.5;margin-top:35px;margin-bottom:10px;padding-bottom:5px}.markdown-body h1{font-size:30px;margin-bottom:5px}.markdown-body h2{padding-bottom:12px;font-size:24px;border-bottom:1px solid #ececec}.markdown-body h3{font-size:18px;padding-bottom:0}.markdown-body h4{font-size:16px}.markdown-body h5{font-size:15px}.markdown-body h6{margin-top:5px}.markdown-body p{line-height:inherit;margin-top:22px;margin-bottom:22px}.markdown-body img{max-width:100%}.markdown-body hr{border:none;border-top:1px solid #ddd;margin-top:32px;margin-bottom:32px}.markdown-body code{word-break:break-word;border-radius:2px;overflow-x:auto;background-color:#fff5f5;color:#ff502c;font-size:.87em;padding:.065em .4em}.markdown-body code,.markdown-body pre{font-family:Menlo,Monaco,Consolas,Courier New,monospace}.markdown-body pre{overflow:auto;position:relative;line-height:1.75}.markdown-body pre>code{font-size:12px;padding:15px 12px;margin:0;word-break:normal;display:block;overflow-x:auto;color:#333;background:#f8f8f8}.markdown-body a{text-decoration:none;color:#0269c8;border-bottom:1px solid #d1e9ff}.markdown-body a:active,.markdown-body a:hover{color:#275b8c}.markdown-body table{display:inline-block!important;font-size:12px;width:auto;max-width:100%;overflow:auto;border:1px solid #f6f6f6}.markdown-body thead{background:#f6f6f6;color:#000;text-align:left}.markdown-body tr:nth-child(2n){background-color:#fcfcfc}.markdown-body td,.markdown-body th{padding:12px 7px;line-height:24px}.markdown-body td{min-width:120px}.markdown-body blockquote{color:#666;padding:1px 23px;margin:22px 0;border-left:4px solid #cbcbcb;background-color:#f8f8f8}.markdown-body blockquote:after{display:block;content:""}.markdown-body blockquote>p{margin:10px 0}.markdown-body ol,.markdown-body ul{padding-left:28px}.markdown-body ol li,.markdown-body
在实现分库分表的情况下,表会被分到多个数据库中,这时自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。
文章目录 1. Hibernate的基本配置 1.1. 核心配置文件(hibernate.cfg.xml) 1.1.1. 必须的配置(配置数据库信息) 1.1.2. 可选的配置 1.1.3. 实例 1.2. 映射关系文件 1.2.1. 作用 1.2.2. 缺点 1.2.3. 创建 1.2.4. 属性 1.2.5. 实例 1.2.6. 注意 1.3. SQL方言 1.3.1. 常用的方言(Mysql,Oracle) 1.4. 主键生成方式 1.4.1. 如何使用 1.4.2. 分类 1.4.3. 常见的分
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。
今天咱们来看一道数据库中比较经典的面试问题:为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID?同时这道题也出现在了浩鲸科技的 Java 面试中,下面我们一起来看吧。
表命名的规则分为3个层级,层级之间通过_分割,例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2.KeyGenerator 2.1 DefaultKeyGenerator 2.2 HostNameKeyGenerator 2.3 IPKeyGenerator 2.4 IPSectionKeyGenerator ---- 1. 概述 本文分享 Sharding-JDBC 分布式主键实现。 官方文档《分布式主键》对其介绍及使用方式介绍很完整,强烈先阅读。下面先引用下分布式主键的实现动机: 传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是
在使用数据库时,表的主键经常会使用数据库的自增(auto_increment)来产生。这当然很方便也很高效。但是使用自增也会带来一些麻烦。如果从一个数据库以外的地方,也就是发号器来产生全局唯一 ID,这些问题就可以得到解决,生活就可以更美好。
UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字,以“-”连接符分为五段,形式为8-4-4-4-12的36个字符。
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。
关于我为什么写这篇文章是因为今天在做订单模块的时候,看到之前的PRD上描述的订单生成规则是由 年月日+用户id2位+企业id位 +四位自增长数。然后竟被我反驳的突然改成了精确时间+4位自增长数,于是我更失望了。
本文主要以 Mysql 数据库为基础,对常用 SQL 语句进行一次深度总结,由于篇幅较长,难免会有些遗漏的地方,欢迎网友留言指出!
1主配置文件Hibernate.cfg.xml主配置文件中主要配置:数据库连接信息、其他参数、映射信息!常用配置查看源码:hibernate-distribution-3.6.0.Final
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云