Hibernate有如下主键: ---- Native: Native主键生成方式会根据不同的底层数据库自动选择Identity、Sequence、Hilo主键生成方式。特点是根据不同的底层数据库采用不同的主键生成方式。由于Hibernate会根据底层数据库采用不同的映射方式,因此,便于程序移植,项目中如果用到多个数据库时,可以使用这种方式。 ---- Assigned: Assigned方式由程序生成主键值,并且要在save()之前指定,否则会抛出异常。特点是主键的生成值完全由用户决定,与底层数据库无关。
在MySQL数据库中,主键自增是一种常见的技术,用于自动为表中的主键字段生成唯一的递增值。本文将深入讨论MySQL主键自增的原理、用途、使用方法,以及在实践中的注意事项和最佳实践。
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
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。
《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。
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?
Hibernate估计大家已经用过很多年了吧,好多同学说用过Hibernate,不需要你来讲,但再仔细想想,你能告诉我Hibernate是什么吗? 今天带大家重新认识一下你认识的Hibernate。
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。
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。
最近发现单位某些系统的的插入性能不是很好,诚然知道物理存储的性能不是很好,在关键系统都在使用SSD 的时代,我们还没有进入SSD的怀抱。但另一个点,为什么有的地方使用费SSD 的设备,其实插入的性能还好,或者说如果换装SSD 设备后,其实也看不出区别。 排除数据量小的问题,其实数据库对插入的优化也是需要的。
在数据库设计时,主要就是对实体和关系的设计,实体表现出来就是表,关系表现出来就是外键。而对于一个表,由两部分组成:主键和属性。主键的简单定义就是表中为每一行数据的唯一标识。其实更准确的说法,每一行数据的唯一标识是候选键(Candidate Key),一个表中可以有很多个候选键,主键是候选键中的一个,主要用于更方便的检索和管理数据。一个表中可以有多个候选键,但是只有一个主键。由于主键常常用于检索数据,也用于表之间的关联,所以主键的设计的好坏将会严重影响数据操作的性能。下面来介绍下主键设计的几个考虑因素。
各位小伙伴大家好呀,今天我们来讨论一下分布式id,在讨论分布式id前我们先来考虑一个问题,为什么我们需要分布式id?在业务发展的初期,业务量小,通常利用DB默认的自增主键策略即可满足需求,效率高且使用便捷,但随着业务的发展,当数据量增大,分库分表后,如果还采用自增策略,就会出现问题。那么各位小伙伴思考一下,在生成分布式id时我们需要满足哪些特性呢?
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。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?》
在服务设计中,经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID,例如订单号,流水号等。对于ID的要求主要有以下几点:
但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性:
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
在设计好表结构之后, 就需要进行物理设计, 将实体及属性映射到具体表和列. 而合理选择存储引擎和列类型也是数据库设计十分重要的一个环节.
你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来。
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。
springboot添加多数据源连接池并配置Mybatis 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/9190226.html May 12, 2018 星期六,那是个晴天,天湛蓝湛蓝的非常干净,仿佛飘过一粒尘埃也能看得清清楚楚,然后就发生了些事情。。。很伤心很难过,至今也没能抹去,欸,我是怎样一步步把自己变成这个样子呢。 难过的事情总会在萦绕很久,罢了,这里还是不回忆了,就这样吧。 首先我说说这次配置多数据源的原因吧:原因大致有二: 一
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小,适应的场景也比较有限,平台的访问量和业务量都较小,业务ID的生成方式比较原始但是够用,它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈,所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景,显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成,而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求,不仅无法完成业务能力,业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。所以这一次,我们看看大厂都是怎么分析和解决这种ID生成问题的,同时,我也将我之前使用过的方式拿出来对比,看看有什么问题,从中能够得到什么启发。
通常来说,不管使用什么数据库,表里都有一个名为 id 的主键,既然是主键,那么必然要满足唯一性,对于 MySQL 用户来说,它多半是一个 auto_increment 自增字段,也有一些别的用户喜欢使用 UUID 做主键,不过对 MySQL(特别是 InnoDB)来说,UUID 通常不是一个好选择,因为聚簇索引要求物理数据按照主键排序,而 UUID 本身是无序的,所以会带来很多不必要的 IO 消耗。于是乎我们得到一个结论:ID 最好是顺序的唯一值。
主键回填其实是一个非常常见的需求,特别是在数据添加的过程中,我们经常需要添加完数据之后,需要获取刚刚添加的数据 id,无论是 Jdbc 还是各种各样的数据库框架都对此提供了相关的支持,本文我就来和和大家分享下数据库主键回填在 MyBatis 中的两种实现思路。
NameError: name 'reload' is not defined报错
1 ) . 在 Session 接口的实现中包括一系列的 Java 集合 , 这些 Java 集合构成了 Session 缓存 .
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。
saveOrUpdate方法,如果传入的对象有主键就执行更新,没有就执行新增。这句话误导了很多人。
大家好,最近粉丝问我这样的一个面试题。MySQL的自增 ID 用完了,怎么办?以下是这个面试题的解决方案。
出于习惯,我们一般会加一列id作为主键,而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++,也就是每次都加1。
如果你用过或了解过MySQL,那你一定知道自增主键了。每个自增id都是定义了初始值,然后按照指定步长增长(默认步长是1)。虽然,自然数是没有上限的,但是我们在设计表结构的时候,通常都会指定字段长度,那么,这时候id就有上限了。既然有上限,就总有被用完的时候,如果id用完了,怎么办呢?今天就一起来学习下吧。
后来了解到 使用 mybatis-plus的insert方法,在底层会默认生成一个Long类型的UUID,这就导致跟数据库里面类型不一致导致错误,我们首先要做的是要把这个默认自增的主键给禁了
如果你用过或了解过MySQL,那你一定知道自增主键了。每个自增id都是定义了初始值,然后按照指定步长增长(默认步长是1)。虽然,自然数是没有上限的,但是我们在设计表结构的时候,通常都会指定字段长度,那么,这时候id就有上限了。
对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太大了,分成了多个库,如果还采用数据库主键自增的方式,就会出现在不同库id一致的情况,虽然是不符合业务的
今天,中国博客联盟有博友反馈,zgboke.com 无法提交博客,当时我正好准备去假日广场聚会,就匆匆忙忙的提交试了下,发现提交博客的时候确实报如下错误: 提示 web_pic 不能为空值。很纳闷,之
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时候就需要分表分库了,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,且这个唯一ID还必须有规则,能辅助我们解决分库分表的一些问题。
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。
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。
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。
原文链接: 191119-SpringBoot系列教程JPA之指定id保存 前几天有位小伙伴问了一个很有意思的问题,使用 JPA 保存数据时,即便我指定了主键 id,但是新插入的数据主键却是 mysq
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/Yqo5PaTtQcQTn4p8BE6SGg
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?”。
TiDB 从 v4.0 版本开始正式支持序列功能,而除了序列之外还有多种序列号生成方案,这些方案在没有对 TiDB 优化的时候一般会产生写入热点问题。本文将介绍如何应对写入热点问题高效运行序列号服务。
在互联网行业很多业务场景都需要基于业务的id生成器,来生成各个业务数据的业务主键,很多传统企业或者小众业务会直接拿数据库的自增主键当做业务主键,当然这样能够解决大部分问题,但是在流量比较大的业务场景中,一般会考虑分库分表,那么自增主键的优势就荡然无存了,因为每张表的自增主键对于上层业务来说无法做到唯一性(或者说扩展性不好)。
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