数据量不大的情况下,单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
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
# MYSQL数据库ID开启雪花算法 ## 引言 在现代软件开发中,数据库起着至关重要的作用。数据库中的数据会根据唯一的标识进行存储和检索。而数据库的主键是最常用的标识方式之一。然而,传统的自增主键存在一些问题,比如生成的主键可能会有重复、无法保证全局唯一等。为了解决这些问题,我们可以使用雪花算法来生成唯一的ID雪花算法是由Twitter公司提出的一种分布式唯一ID生成算法。它是基于时间
原创 2023-12-23 08:03:36
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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
# 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
题目描述众所周知,雪花是六边形的。给定 n个雪花各边的长度,但可能从任意一边开始给出,且描述的顺序可能为顺时针或逆时针。例如,相同的雪花可以描述为1 2 3 4 5 6或4 3 2 1 6 5。 请判断:在这些雪花中,是否存在相同的雪花?输入格式 1814.in第一行输入将包含一个整数n,0<n≤100000,表示雪花数。下面有n行,每一行描述一个雪花。每行将包含一个雪花的信息,六
转载 2024-08-20 12:02:11
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说到id之前,先说一下mysql数据库的Innodb的主键索引,因为这和索引息息相关。我们知道,在Innodb中,采用的是B+数索引。Innodb的存储结构,是聚簇索引。对于聚簇索引,(1)顺序主键和随机主键的对效率的影响很大。我们分插入和查询来讲:         插入。在磁盘中,有一个页的概念,而一页的容量是固定的,每一页按顺序存储数据,一般数
前言初次接触mybatis plus是17年末,当时的版本是2.0+,在那之前公司使用的mybatis框架是tk.mybatis,也是衍生于mybatis的一款扩展框架。当时拿mybatis plus与tk相比虽然觉得plus功能已经足够强大了(如逻辑删除、sql打印插件、分页插件、雪花算法生成id等),但plus到了3.0之后新增的函数式编程才让我觉得开发者的体验质变版的提升,不会再出现字段输错
介绍前面说到雪花算法的原理,可能说的不是很具体,但是网上解释雪花算法原理一大堆。mybatis-plus(下面统称MP)现在越来越多的公司和个人在使用,有时候我们会有这样的需求。我们想获取MP的雪花算法来生成一个id,或者修改自定义他的雪花算法。这样怎么办?先说结论你可以实现MP提供的IdentifierGenerator 接口然后注入到IOC容器中(具体实现可以使用hutool的雪花算法工具类等
转载 2023-07-06 22:16:45
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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
今天介绍的雪花算法:Snowflake,可以让负责生成分布式 ID 的每台机器在每毫秒内生成不一样的 ID。Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法,它不依赖数据库。核心思想是:分布式 ID 固定是一个 long 型的数字,一个 long 型占8个字节,也就是64个bit,原始 Snowflake 算法中对于 bit 的分配如下图:雪花算法第1个 bit 位是标识部分,
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,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
目录为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求ID生成规则部分硬性要求ID号生成系统的可用性要求一般通过方案UUID数据库自增主键基于redis生成全局id策略雪花算法结构源码工程落地经验优缺点使用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/152179727为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求在复杂的分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识
转载 2024-04-24 15:54:18
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小玉最近在做一个漫画网站的业务,需要对大量的静态资源(图片)进行定位,考虑到web端的缓存问题,需要对所有图片名字进行MD5运算,以免图片因为名字重复影响体验。而服务器端呢,决定用MYsql对图片做路径储存,redis做缓存,因为图片名字经过MD5运算之后就会失去其规律性,所以需要对每一张图片进行精准定位:定位到该图片属于哪一本漫画,哪一章节,哪一页。这里就有一个问题:如何进行定位,小玉当然可以在
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
转载 2024-02-17 18:05:19
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# Python生成数据库雪花ID 在现代分布式系统中,唯一性标识符(ID)的需求越来越高。尤其是在数据库中,生成全局唯一且按时间排序的ID是一项挑战。为了解决这一问题,Twitter提出了一种名为“雪花算法”(Snowflake)的方案。本文将详细介绍雪花算法的原理,如何在Python中实现它,并提供相应的代码示例。 ## 雪花算法原理 雪花ID通常是一个64位的整数,其中的各个部分用于存
原创 2024-10-28 05:04:44
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在设计表结构时,我们首先遇到的问题就是主键设置为什么类型的。之前我用过int 也用过GUID,都不太理想: 使用int做主键的缺点 1、如果经常有合并表的操作,就可能会出现主键重复的情况。 2、使用int 数据范围有限制。如果存在大量的数据,可能会超出int 的取值范围。 3、很难处理分布式存储的数 ...
转载 2021-05-08 15:49:31
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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如下import pygame import math impor
Statement普通语句执行平台package com.offcn.jabc; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import java.uti
转载 2024-08-11 09:34:36
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# 项目方案:MySQL数据库ID设置默认值的方案 ## 背景 在MySQL数据库中,ID字段通常用来作为每个记录的唯一标识符。在一些情况下,我们可能需要为ID字段设置默认值,以便在插入新记录时自动生成ID值。本文将提出一个项目方案,详细介绍如何在MySQL数据库设置ID字段的默认值。 ## 方案 在MySQL中,可以通过使用自增长属性(AUTO_INCREMENT)来实现为ID字段设置默认
原创 2023-08-18 07:43:17
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