ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
查询优化1.1 最大值和最小值的优化1.2 优化 limit 分页1.2.1 使用关联查询优化1.2.2 使用范围查询1.2.3 利用唯一自增序列进行查询防止被优化参考
使用 Redis 来生成分布式 ID,其实和利用 Mysql 自增 ID 类似,可以利用 Redis 中的 incr 命令来实现原子性的自增与返回,比如:
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。
需要按照自增ID字段进行增量查询,有些表的自增ID是主键,而有些表的自增只是普通索引,有些采用MyISAM,有些采用InnoDB。
结合实例分析了自增值保存在哪里,自增值的修改策略,以及自增值不连续的四个场景,希望对各位小伙伴们有所帮助~
当在MySQL数据库中,自增ID是一种常见的主键类型,它为表中的每一行分配唯一的标识符。在某些情况下,我们可能需要在现有的MySQL表中添加自增ID,以便更好地管理和索引数据。在本文中,我们将讨论如何在MySQL现有表中添加自增ID,并介绍相关的步骤和案例。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的;如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
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。
回答:MySQL InnoDB 引擎底层数据结构是 B+ 树,所谓的索引其实就是一棵 B+ 树,一个表有多少个索引就会有多少颗 B+ 树,MySQL 中的数据都是按顺序保存在 B+ 树叶子节点上的。
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果,如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树,如果出现错误,报SQL解析错误。如果正确,向下传递 解析时主要检查SQL中关键字,检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
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中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
我们在设计表结构的时候,经常会对某一列设置自增长的值,它的作用是可以帮助我们自动递增某一列的值,自增长的属性经常被设置在主键列上,原因是主键必须具有唯一性,而自动增长可以避免重复,二者结合恰到好处。除此之外,自增长的属性还可以避免在数据插入的时候,出现大量的数据页分裂操作,关于这一点,后面说到索引的时候,会着重介绍,现在我们只需要知道,主键一般设置成自增长的即可。
数据库是 Java 程序员面试必问的知识点之一,它和 Java 的核心面试点共同组成了一个完整的技术面试。而数据库一般泛指的就是 MySQL,因为 MySQL 几乎占据了数据库的半壁江山,即使有些公司没有使用 MySQL 数据库,如果你对 MySQL 足够精通的话,也是会被他们录取的。因为数据库的核心与原理基本是相通的,所以有了 MySQL 的基础之后,再去熟悉其他数据库也是非常快的,那么接下来的几个课时就让我们好好的学习一下 MySQL。
在MySQL中设计表的时候,MySQL官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?关注公种浩:程序员追风,回复012获取一套500多页PDF总结的MySQL学习笔记。
PS:MySQL索引底层数据结构详细分析过程参考这篇深入分析MySQL索引底层原理
标志这个sql语句被分为几个(行数)独立的sql执行,执行顺序依照(1)从大到小(2)从上到下 依次排列执行
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
前言:在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇文章我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。
1. 锁类型 锁是数据库区别与文件系统的一个关键特性,锁机制用于管理对共享资源的并发访问。 InnoDB使用的锁类型,分别有: 共享锁(S)和排他锁(X) 意向锁(IS和IX) 自增长锁(AUTO-INC Locks) 1.1. 共享锁和排他锁 InnoDB实现了两种标准的行级锁:共享锁(S)和排他锁(X) 共享锁:允许持有该锁的事务读取行记录。如果事务 T1 拥有记录 r 的 S 锁,事务 T2 对记录 r 加锁请求:若想要加 S 锁,能马上获得;若想要获得 X 锁,则请求会阻塞。 排他锁:允许持有该锁
一个顾客可以使用顾客编号列,而订单可以使用订单ID,雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
自增id是整型字段,我们常用int类型来定义增长id,而int类型有上限 即增长id也是有上限的。
常用命令 设置值 set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx] 选项说明: ex seconds 设置秒级过期时间 px milliseconds 设置毫秒级过期时间 nx 键不存在时才设置成功,用于添加 xx 键存在时才设置成功,用于更新 除了set选项,redis还提供了setnx,作用与nx选项相同 127.0.0.1:6379> exists hello (integer) 0 127.0.0.1:6379> set hell
前面我写了几篇关于 mysql 索引的文章,索引是 mysql 非常重要的一部分。你也可能经常会看到一些关于 mysql 军规、mysql 查询优化的文章,其实这些操作的背后都是基于一定的原理的,你要想明白这些原理,首先就得知道 mysql 底层的一些东西。
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?》
依托于互联网的发达,我们可以随时随地利用一些等车或坐地铁的碎片时间学习以及了解资讯。同时发达的互联网也方便人们能够快速分享自己的知识,与相同爱好和需求的朋友们一起共同讨论。
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点,如果大家对其中的问题感兴趣,可以自行扩展研究。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
基数是数据列所包含的不同值的数量,例如,某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3,那么它的基数就是 4。
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。
来源:cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html 前言:在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。 一:mysql和程序实例 1.1:要说明这个问题,我们首先来建立三张表,分别是user_auto_key,user_uuid,user_ra
磊哥,前几天在做项目demo的时候,使用雪花id或uuid作为Mysql主键,被老板怼了一顿!
(2).非聚簇索引 联合索引 前缀索引 普通索引 唯一索引 全文索引
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有mysql基础的开发人员
这里是为后续的mysql调优做准备,要像做到mysql调优,索引很关键,理解索引结构,页结构,对于调优来说是很重要的基础。
要在高并发的场景下,保证基于InnoDB的应用程序的可靠性、性能,理解InnoDB的锁机制是必不可少的。
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在之前我们聊过了为什么 MySQL 索引要用 B+tree ,而且还这么快。里面曾多处提到了找数据要从我们电脑的磁盘上找,今天就来说一说 MySQL 中的数据在磁盘上,它到底是如何进行存储的?长什么样?
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
为了便于大家查找问题,了解全貌,整理个目录,我们可以快速全局了解关于mysql数据库,面试官一般喜欢问哪些问题
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