SnowFirework本程序非原创，借鉴于网上流传甚广的烟花与雪花代码，本人只是将两段程序结合起来，并稍微调整了一下结构使其更加清晰，仅供学习之用，如有侵权，联系删除。本项目的github链接如下：https://github.com/Mr-Nan05/SnowFirework接下来分三个部分简单介绍一下基本参数需要用到的第三方库如下import pygame
import math
impor
文章目录一、背景二、数据库分表1. 垂直分表2. 水平分表 一、背景需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。 数据库的扩展方式主要包括：业务分库、主从复制，数据库分表。二、数据库分表将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。 例如，淘宝的几亿用户数据，
# 雪花算法分布式ID应用本文分享分布式ID相关内容。## 分布式ID的需求* 全局唯一性* 趋势递增：MySQL InnoDB中，通过有序主键保障写入性能和查询性能。* 数据安全：ID不是连续自然数，避免人工猜测或爬虫抓取，达到和UUID一样效果。## 常见的实现* MySQL 单主自增ID：Insert前无法提前获取ID，多表依赖时必须先执行Insert取ID* MySQL 多主自增ID：除单
上面的给每个赋值都是一个固定值，有时需要个性化生成。数据定义 数据定义决定了被生成的数据。如果你要创建简单的字符，你可以在两个方括号之间输入字符定义：[数据]数据可以是下列预先确定的集的混合体： a: a..z (小写字符) A: A..Z (大写字符) @: A..Z 和 a..z (所有字符) #: A..Z 和 a..z 和 0..9 (所有字符和数字)
# 在 MyBatis 中生成数据库 ID 的实现指南
## 一、流程概述
在应用程序中处理数据库记录时，生成唯一的数据库 ID 是一项重要的工作。MyBatis 提供了多种方法来实现这一目标。本指南将引导你通过使用 MyBatis 生成唯一的 ID，并提供具体的示例代码。
以下是实现过程的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
在数据量不大的情况下，单库单表完全满足现有业务，但是随着数据日益增大，分库分表是必然的操作，这时候继续用数据库的自增ID无法满足需求，因为假如有多张表都是存订单的信息，每个表都是自增的ID，那就会出现重复的ID号了，当然可以设置表的步长，比如表1的ID从1开始，每隔两步增长一次。表2的ID从2开始，那么他们的ID就会是1,3,5,7,9…，2,4,6,8,10…，但是这样后续的扩容也是很麻烦的事情
前言我们的数据库在设计时一般有两个ID，自增的id为主键，还有一个业务ID使用UUID生成。自增id在需要分表的情况下做为业务主键不太理想，所以我们增加了uuid作为业务ID,有了业务id仍然还存在自增id的原因具体我也说不清楚，只知道和插入的性能以及db的要求有关。我个人一直想将这两个ID换成一个字段来处理,所以要求这个id是数字类似的，且是趋抛增长的，这样mysql创建索引以及查询时性能会比较
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace ConsoleApp_SendMsg
{
/// <summary>
/// 雪花算法
/// </su
根据hibernate的文档，有两种方式实现实体对象的主键自动增长。第一种：设置ID的增长策略是sequence，同时指定sequence的名字，最好每个表建一个sequence，此种做法就如同MS-SQL,MY-SQL中的自动增长一样，不需要创建触发器/p>
"-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sou
第一步：连接数据库db = pymysql.connect(host='localhost',port =3306,user='root',passwd='root',db='sys',charset='utf8' )第二步：创建表。SQL = """CREATE TABLE `income` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`datetim
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2023-05-23 20:44:30
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关于雪花算法介绍 在分布式的情况下，我们有可能会对数据库进行分库等操作，毕竟一个数据库大小是有限制的，一个数据库的存储空间不可能无限大，因此便需要多个数据库，但是这会涉及到一个问题，怎么才能保证我们的主键的id是惟一的，如果是直接自增的话，不同数据库里面可能就会出现相同的id，所以我们便需要全局唯一。关于全局唯一该系统下实现全局唯一：不能出现重复的id在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、h
# Python 自动生成数据库
## 概述
在开发过程中，我们经常需要创建数据库来存储和管理数据。Python提供了多种方式来自动生成数据库，本文将介绍一种常用的方法。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[创建数据库] --> B[连接数据库]
B --> C[创建表格]
C --> D[插入数据]
```
## 详细步骤
### 步骤1：创建数据库
在Pyth
JDBC连接数据库(以MYSQL为例)1、加载JDBC驱动程序：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver") ;2、创建数据库的连接Connection con=DriverManager.getConnection(url , username , password);4、创建一个StatementStatement st = con.createStatemen
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2023-06-24 23:00:06
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文章目录第一步：创建一个工具项目，方便日后重复使用第二步：操作pom.xml导入jar包操作我们的工具MakeCode项目第三步：编写generatorConfig.xml第四步：编写MakeCode.java第五步：生成代码可能出现的问题这里是我遇到的出现的一些问题总结 第一步：创建一个工具项目，方便日后重复使用 这里我创建
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2023-09-02 15:11:13
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背景针对每个公司，随着服务化演进，单个服务越来越多，数据库分的越来越细，有的时候一个业务需要分成好几个库，这时候自增主键或者序列之类的主键id生成方式已经不再满足需求，分布式系统中需要的是一个全局唯一的id生成规则。概述SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十
为啥要写这个脚本五一前的准备下班的时候，看到同事为了做数据库的某个表的数据字典，在做一个复杂的人工操作，就是一个字段一个字段的纯手撸，那速度可想而知是多么的折磨和锻炼人的意志和耐心，反正就是很耗时又费力的活，关键是工作效率太低了，于是就网上查了一下，能否有在线工具可用，但是并没有找到理想和如意的，于是吧，就干脆自己撸一个，一劳永逸，说干就干的那种……先屡一下脚本思路第一步：输入或修改数据库连接配
（1）建立物理模型，建立好物理模型之后，选择【database】——【change current DBMS】：在DBMS处选择要产生的数据库的版本，点击【确定】（2）选择【database】——【generate database】：点击【应用】，【确定】就可以产生sql的数据库脚本文件了，产生的数据库脚本文件之后到sql数据库中执行就可以了如果在这个过程中报出错误：Generation aborted due to errors detected during the verification of the mod就去掉图中的【check model】前面的那个勾重新产生就可以了
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2012-08-10 09:17:00
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这里不介绍雪花算法的实现原理，可以自行搜索查阅网上的资料。这里主要介绍雪花算法的使用场景，如何调用第三方类库 Mybatis Plus Core 自带的方法来使用雪花算法。雪花算法的主要使用场景，就是生成不重复的数字，作为数据库表的主键使用。你可能会使用 uuid 作为主键，但是其占用 16 个字节长度，具有无序性，在表中数据量大的情况下，会引起数据位置频繁变动，不利于索引的维护，对于批量数据的增
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2023-08-01 17:43:26
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一、前言在分布式系统中生成唯一ID的方案有很多，常见的方式有以下几种。方式优点缺点依赖数据库，使用如MySQL自增列2、实现简单1、容易被第三方通过自增ID爬取到业务增长信息，影响数据库隐私。2、auto_increment 锁机制会造成自增锁的抢夺，存在一定的性能影响。3、在分库分表时，数据迁移合并比较麻烦，因为不同的数据库自增列的值可能相同。UUID1、实现简单1、作为乱序序列，会严重影响到i
何为SnowflakeID雪花id构造器一个适合大量数据的主键生成器可以尽可能的让数据靠拢；可以赋予主键更多的区分信息这个是一个附加的也是一个短板；支持数据库的扩容/分片（该id是 全球唯一、轻量的）比较自增主键利用数据库产生自增id，保证唯一性，单独使用一张（或固定几张）数据库表专门用来产生自增id，与业务无关，后续不再重新分表，数据量大时 可以删除早一些时候产生的数据。好处: 实现简单，容易理
