在Go语言中，开发人员经常会使用第三方库来处理唯一标识符，其中UUID是最常见的一种。UUID是一个用于唯一标识对象的128位数值，通常用于分布式系统中的数据标识。 在使用UUID库时，有时我们会遇到 assignment mismatch 的错误，并且错误信息表明 "1 variable but uuid.NewV4 returns 2 values"，这是什么意思呢？
学习笔记： 1、uuid库，python使用UUID库生成128位的全局唯一标识符。 2、使用python进行mysql的库主要有三个：MySQLdb，PyMySQL和SQLAlchemy。 Python-MySQL资格最老，核心由C语言打造，接口精炼，性能最棒，缺点是环境依赖较多，安装复杂，近两年已停止更新，只支持Python2，不支持Python3。 PyMySQL为替代Python-MySQL而生，纯python打造，接口与Python-MySQL兼容，安装方便，支持Python3。 SQLAlchemy是一个ORM框架，它并不提供底层的数据库操作，而是要借助于MySQLdb、PyMySQL等第三方库来完成，目前SQLAlchemy在Web编程领域应用广泛。 本例用的是PyMySQL，代码是很典型的数据库操作。
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。
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.
在对系统进行压测时有时要进行局部压测，比如对数据库的读写性能压测，使用过数据库以及搜索引擎的小伙伴相信对缓存这个东西一定不会陌生，如果我们在对数据库或者es之类的搜索引擎进行压测时一定要采用随机的参数，否则压测意义就不大了，因为从缓存返回数据跟从io读取数据后返回是两码事，这两种情况在性能上相差太大，当然是用一定固定值进行压测也不符合实际生产过程中使用场景，本文主要介绍一种使用jmeter压测mysql数据库时的一种随机参数生成方式，当然这也不符合实际应用场景，尤其是一些涉及多个关联查询的情况，如果一个查询查不到可能直接返回了，这样也不够真实，更真实一些的方式应该是将系统中已有的数据放在jmeter中进行压测，本文先简单介绍下jmeter随机参数压测mysql的方法：
在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识，例如链路追踪traceId、身份标识号、订单流水号、操作记录流水号、优惠券id等等。
多数情况下，可以认为如果一个资源被锁定，它总会在以后某个时间被释放。而死锁发生在当多个进程访问同一数据库时，其中每个进程拥有的锁都是其他进程所需的，由此造成每个进程都无法继续下去。简单的说，进程A等待进程B释放他的资源，B又等待A释放他的资源，这样就互相等待就形成死锁。
聊一个实际问题：淘宝的数据库，主键是如何设计的？ 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
GTID是MySQL数据库每次提交事务后生成的一个全局事务标识符，GTID不仅在本服务器上是唯一的，其在复制拓扑中也是唯一的
MySQL复制全解析 Part 2 一步步搭建基于二进制文件位置的MySQL复制
UUID(Universally Unique Identifier)全局唯一标识符,是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算，用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字。由以下几部分的组合：当前日期和时间(UUID的第一个部分与时间有关，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同)，时钟序列，全局唯一的IEEE机器识别号(如果有网卡，从网卡获得，没有网卡以其他方式获得)，UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。
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？
某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。
支持非阻塞的DROP TABLE和RENAME TABLE查询和原子的EXCHANGE TABLES t1 AND t2查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。
上两篇讲到了我们的系统在面临大并发读取的时候，采用了读写分离主从复制（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）的方案去应对，后来又面临了大并发写入的时候，系统数据库采用了分库分表的方案（数据库分库分表方案，优化大量并发写入所带来的性能问题），通过垂直拆分以及水平拆分的方式，将数据分到多个库和多个表中去应对的，即现在是这样的一套分布式存储结构。
后来我查看了很多书籍，以及官方的修改方案，同时页参考了很多大神的修复操作，我得出了一下的结论：
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
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？
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题，有一些比较基础，有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧，都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完，能避开很多坑。而且很多问题，都是面试中也经常问到！希望能对大家的面试有一些帮助！！！
在ClickHouse基础课程中我们知道可以使用两种方式通过ClickHouse可以操作MySQL数据库，分别使用使用 MySQL数据库引擎和MySQL表引擎。
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。
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
最近在工作中编写业务sql的时候，突然对于gen_random_uuid() 这个方法比较好奇，他在高并发的情况下是否拥有强一致性的特点（就是保证主键唯一性），趁着感兴趣研究了一波，发现有不少有意思的东西可以讨论，所以出了这篇文章来聊聊。
MySQL的日志有主要有四种，会记录不同的操作行为，分别是----二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志。开启日志是MySQL安全的必要手段之一，但是会影响MySQL的性能，所以要学会日志管理，根据实际的业务需求来选择日志。
一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多，数据库操作往往会变慢；而在Java应用开发中数据库更是尤为重要，绝大多数情况下数据库的性能决定了程序的性能，如若前期埋下的坑越多到后期数据库就会成为整个系统的瓶颈；因此，更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。
背景：一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多，数据库操作往往会变慢；而在Java应用开发中数据库更是尤为重要，绝大多数情况下数据库的性能决定了程序的性能，如若前期埋下的坑越多到后期数据库就会成为整个系统的瓶颈；因此，更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。
在处理大规模数据库时，为了提高性能和可扩展性，常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表，这个过程被称为分库分表。拆分键的设计是这一过程中的关键决策，它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键，以实现数据库架构的优化，保证系统的高性能和高可用性。
分片策略（如果要看各个策略的实际操作，看ShardingSphere专题视频即可）
Mybatis Plus 为我们提供了三种设置 主键生成策略的方式。它们的优先级顺序是：局部注解 > 全局 > 默认(雪花算法)。下面我们来一一介绍
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
在 MGR 中，单主模式是只有一个主节点可以写，其余均为只读节点，且只读节点的 super read only 为打开状态，即使 root 用户依然无法写。多主模式则为全节点均可写。
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
该系列将记录一份完整的实战项目的完成过程，该篇属于优化篇第二天，主要负责完成读写分离问题
在使用mysqld命令的--initialize和--console参数初始化MySQL数据库时，有时会遇到错误MYSQL:ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'ODBC'@'localhost'。这个错误表明在访问数据库时，用户'ODBC'被拒绝了访问权限。 这个问题通常是由于权限设置不正确引起的，下面我们将对这个问题进行分析并给出解决方案。
很多大的互联网公司数据量很大，都采用分库分表，那么分库后就需要统一的唯一ID进行存储。这个ID可以是数字递增的，也可以是UUID类型的。
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。
在复杂的分布式数据库环境中，数据一致性是一个关键问题。特别是在使用MySQL InnoDB集群时，如何确保数据在各个节点之间同步并避免数据分叉或冲突，成为了系统和数据库管理员必须面对的问题。本文将详细介绍MySQL 8.0版本中mysql.gtid_executed表的工作原理及其在检查数据一致性方面的应用。
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
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在日常开发中，存储数据的最常用的方式便是数据库了，其中最为著名的便是MySQL数据库，因它简便易于上手而且可扩展性强大，跨平台使得它广为使用，今天我们就来具体聊聊它的安装。
前一段flask框架的一个小项目虽然写完了,但是里面有些知识,或遗忘或用的稀里糊涂.对于其中涉及到的一些知识点掌握的并不是很透彻,因此在写笔记的时候表述的也不是清晰,今天就来一次大盘点,让我们彻底弄懂这些问题.
🍁 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。
在拉斯维加斯举行的黑帽大会(Black Hat 2014)上，一位颇有名声的研究人员称安全专业人士并未对托管在AWS云基础架构上的应用的安全性给予充分的关注，因而AWS用户可能更容易遭受到攻击：隐私信息暴露、模仿AWS EC2实例，甚或更糟。 黑帽大会上在星期三发表的一次演讲中，咨询公司Bonsai Information Security的创始人、开源w3af安全框架的领导者Andres Riancho详细阐明了他为一个“将Web应用托管在AWS基础架构上”的客户提供渗透测试的全经历。 尽管之前Rianc
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：
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