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6 种分布式ID

今天咱们继续一起来探究下，分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用，ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。...但在分库分表的情况下，每个表的默认自增步长为1，这导致了各个库、表之间可能存在重叠的主键范围，从而使得主键字段失去了其唯一性的意义。...注意：SQL中不要主动拼接主键字段（包括持久化工具自动拼接的）否则一律走默认的Snowflake策略！！！...ShardingSphere中为分片表设置主键生成策略后，执行插入操作时，会自动在SQL中拼接配置的主键字段和生成的分布式ID值。...所以，在创建分片表时主键字段无需再设置 自增 AUTO_INCREMENT。同时，在插入数据时应避免为主键字段赋值，否则会覆盖主键策略生成的ID。

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正确完成检索增强生成 （RAG）：数据库数据

数据库表中的数据被结构化为列，在准备用于生成式 AI 的数据时，必须考虑数据架构并决定如何最好地准备它在 RAG 上下文中使用。...具体说来： ·我们将为本文档构建一个标题，如下所示：“在进行审查” ·第一部分是我们从有关属性的一些字段构造的句子：“属性，描述为” ·第二部分将包括有关该物业的实际（实际评论）。...列表数据库中有许多字段可用于元数据，我们在此演示中选择了几个字段来包含： LATITUDE LONGITUDE DATE NEIGHBORHOOD_CLEANSED 我们刚才概述的用于处理数据库表中每一列的计划演示了引入数据库表以在...接下来，我们使用 Snowflake 的 Python 连接器将数据从表下载到 pandas 数据帧中：“' con = connect(user=sf_user, password=sf_password...结论 许多企业数据驻留在结构化数据库表中，在这篇博文中，我们研究了如何将此类数据引入 Vectara，特别是从表的每一行创建 Vectara“文档”对象的常用方法，以实现强大的语义搜索、问答和对话式

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    搞定了 6 种分布式ID，分库分表哪个适合做主键？

    但在分库分表的情况下，每个表的默认自增步长为1，这导致了各个库、表之间可能存在重叠的主键范围，从而使得主键字段失去了其唯一性的意义。...因为主键字段的数据类型、长度直接影响着数据库的查询效率和整体系统性能表现，这一点也是我们在选方案时需要考虑的因素。...注意：SQL中不要主动拼接主键字段（包括持久化工具自动拼接的）否则一律走默认的**Snowflake**策略！！！...ShardingSphere中为分片表设置主键生成策略后，执行插入操作时，会自动在SQL中拼接配置的主键字段和生成的分布式ID值。...所以，在创建分片表时主键字段无需再设置 自增 AUTO_INCREMENT。同时，在插入数据时应避免为主键字段赋值，否则会覆盖主键策略生成的ID。

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    深入理解 Doris Variant：如何让 JSON 查询性能追平列存，还能承载万列索引字段？｜Deep Dive

    此外，它能从容应对字段动态变化及类型不一致场景，简化Schema维护难度，消除了灵活性与性能间冲突。同时，Doris优化了超宽表中键值繁多、稀疏分布带来的存储与索引复杂性，解决超宽表场景下扩展性问题。...），并自动推断每个子列的值类型（如BIGINT,DOUBLE,STRING等）。...压缩：Doris会根据子列的数据分布自动挑选压缩算法，例如枚举型字段使用字典编码、连续数值用RLE，从而实现更紧凑的存储并降低读取成本。...下面从几个关键机制来看它的实现方式：2.1倒排索引的无缝集成原理：VARIANT允许用户为任意子列创建倒排索引。...同时日志结构若有新增字段（例如latency或trace_id），系统会自动创建列存并写入索引，无需手动ALTERTABLE或重新导入。

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    Pandas与Snowpark Pandas API数据处理框架深度解析

    Pandas与Snowpark Pandas API数据处理框架分析本文是对现有Pandas工作流迁移至Snowpark Pandas API的过程分析，采用近乎"直接迁移"的方式满足不断增长的数据需求...相同的API设计分布式计算：突破单机内存限制，利用Snowflake计算引擎数据安全：数据始终驻留在Snowflake安全环境无缝集成：无需额外管理计算资源技术实现流程1....=True)架构设计客户端层：Modin提供类Pandas API接口Snowpark插件实现与Snowflake集成执行层：操作自动转换为SQL查询利用Snowflake分布式计算引擎存储层：结果可直接返回为...Pandas DataFrame或持久化到Snowflake表性能对比测试案例显示：读取1000万行数据：Snowpark Pandas: 4.58秒传统to_pandas(): 65秒注意事项数据类型可能存在...Snowflake计算引擎结合，为Python数据工作流提供了无缝上云的解决方案。

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    当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

    ； 分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中； 分表：对于一张多行（记录）多列（字段）的二维数据表，又分两种情形： ①垂直分表：竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量、或者不同业务的字段拆分出去...二、全局ID生成策略 1、自动增长列 优点：数据库自带功能，有序，性能佳。 缺点：单库单表无妨，分库分表时如果没有规划，ID可能重复。...全局ID映射表： 在全局Redis中为每张数据表创建一个ID的键，记录该表当前最大ID；每次申请ID时，都自增1并返回给应用；Redis要定期持久至全局数据库。...三、分片策略 1、连续分片 根据特定字段（比如用户ID、订单时间）的范围，值在该区间的，划分到特定节点。 优点：集群扩容后，指定新的范围落在新节点即可，无需进行数据迁移。...； 字段冗余：一些常用的共用字段，在各个数据表中都保存一份； 应用组装：应用获取数据后再组装； 另外：某个ID的用户信息在哪个节点，他的关联数据（比如订单）也在哪个节点，可以避免分布式查询。

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    9种分布式ID生成之美团（Leaf）实战

    目前主流的分布式ID生成方式，大致都是基于数据库号段模式和雪花算法（snowflake），而美团（Leaf）刚好同时兼具了这两种方式，可以根据不同业务场景灵活切换。...相当于从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，业务服务将号段在本地生成1~1000的自增ID并加载到内存.。...比特）+ 自增值（占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。...如果有注册过直接取回自己的workerID（zk顺序节点生成的int类型ID号），启动服务。...如果没有注册过，就在该父节点下面创建一个持久顺序节点，创建成功后取回顺序号当做自己的workerID号，启动服务。

    1.8K20

    不能错过的分布式ID生成器（Leaf ），好用的一批

    目前主流的分布式ID生成方式，大致都是基于数据库号段模式和雪花算法（snowflake），而美团（Leaf）刚好同时兼具了这两种方式，可以根据不同业务场景灵活切换。...相当于从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，业务服务将号段在本地生成1~1000的自增ID并加载到内存.。 大致的流程如下图所示： ?...比特）+ 自增值（占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。...如果有注册过直接取回自己的workerID（zk顺序节点生成的int类型ID号），启动服务。...如果没有注册过，就在该父节点下面创建一个持久顺序节点，创建成功后取回顺序号当做自己的workerID号，启动服务。

    1.7K20

    数据库使用中一定掉过的坑：大小写敏感

    先说为什么是坑及解决办法 说是坑的原因是：数据库在大小写敏感的配置下创建，如果修改为大小写不敏感后，原来创建的区分大小写的表名就不能访问。...如何避免：所有的库名，表名，字段名使用小写，单词用下划线"_"间隔，所有命名中，不允许使用 反引号，双引号包裹，ODS 层遇到特别骚的，需要提审批。这个规则保你在数据库使用达到 95% 以上的幸福。...是默认支持大小写敏感感，需要用双引号包裹 整体上说，如果你创建表的时间是什么样，访问的时写成什么样，问题不大。...在这个三个数据库中， 双引号包裹的会被自动识别为关键词或字段，单引号包裹的才是字符串。 所以 你能体会到最后一个为什么是正确的，你差不多就 get 到这三个数据库在双引号和单引号的区别了。...【强制】query中的别名不要使用 "小写字母，下划线，数字" 以外的字符 【强制】如果你使用了双引号，反引号创建的字段。

    2.1K20

    MySQL分库分表及其平滑扩容方案

    ，没有变化； 分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中； 分表: 对于一张多行(记录)多列(字段)的二维数据表，又分两种情形： (1) 垂直分表: 竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量...2 全局ID生成策略 2.1 自动增长列 优点：数据库自带功能，有序，性能佳。 缺点：单库单表无妨，分库分表时如果没有规划，ID可能重复。...2.1.2 全局ID映射表 在全局 Redis 中为每张数据表创建一个 ID 的键，记录该表当前最大 ID； 每次申请 ID 时，都自增 1 并返回给应用； Redis 要定期持久至全局数据库。...QPS，相同时间内如 ID 遇翻转，则等待至下一毫秒) 3 分片策略 3.1 连续分片 根据特定字段(比如用户ID、订单时间)的范围，值在该区间的，划分到特定节点。...，未来还会支持更多类型的存储。

    1.3K20

    如何在 TiDB 上高效运行序列号生成服务

    v4.0 及更早的版本中，Key 的取值存在以下两种情况： 当表的主键为单一字段，且该字段的类型为整型时，Key 值由该字段构成，Value 为所有字段值的拼接，因此整型主键的表为索引组织表。...两张表中的 global_tx_no 字段和 branch_tx_no 字段（高亮）使用 Twitter snowflake 生成。...我们将通过以下三个实验来展示如何打散 Twitter snowflake 的写入热点。 1.第一个实验中，我们采用默认的表结构和默认 snowflake 设置，向表写入整型序列号，压测持续了 10h。...3.将两张表中的 global_tx_no 字段和 branch_tx_no 字段改为字符型，这样两张表从单一整型主键的索引组织表变为了按隐藏列组织的表。...由于主键类型发生了变化，还需要再程序中对 snowflake 生成的序列号类型做整型到字符型的转换。 压测持续了 10h。

    1.8K00

    【干货】MySQL 分库分表及其平滑扩容方案

    ，没有变化； 分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中； 分表: 对于一张多行(记录)多列(字段)的二维数据表，又分两种情形： (1) 垂直分表: 竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量...2 全局ID生成策略 2.1 自动增长列 优点：数据库自带功能，有序，性能佳。 缺点：单库单表无妨，分库分表时如果没有规划，ID可能重复。...2.1.2 全局ID映射表 在全局 Redis 中为每张数据表创建一个 ID 的键，记录该表当前最大 ID； 每次申请 ID 时，都自增 1 并返回给应用； Redis 要定期持久至全局数据库。...QPS，相同时间内如 ID 遇翻转，则等待至下一毫秒) 3 分片策略 3.1 连续分片 根据特定字段(比如用户ID、订单时间)的范围，值在该区间的，划分到特定节点。...，未来还会支持更多类型的存储。

    11.3K41

    9种分布式ID生成之 美团（Leaf）实战

    目前主流的分布式ID生成方式，大致都是基于数据库号段模式和雪花算法（snowflake），而美团（Leaf）刚好同时兼具了这两种方式，可以根据不同业务场景灵活切换。...相当于从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，业务服务将号段在本地生成1~1000的自增ID并加载到内存.。...比特）+ 自增值（占12比特），总共64比特组成的一个Long类型。...如果有注册过直接取回自己的workerID（zk顺序节点生成的int类型ID号），启动服务。...如果没有注册过，就在该父节点下面创建一个持久顺序节点，创建成功后取回顺序号当做自己的workerID号，启动服务。

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    我掌握的新兴技术：分布式 ID 生成系统 Leaf 的设计思路，源码解读

    而问题也随着而来了，分库分表后，如果还用 数据库自增ID 的方式的话，那么在用户表中，就会出现 两个不同的用户有相同的ID 的情况，这个是不能接受的。而 分布式ID全局唯一 的特点，正是我们所需要的。...从要移除的 removeTagsSet 移除。...项目启动完毕后，我们就可以调用这个 API 了。如图，访问 LeafController 中的 Segment API，可以获取到一个 id。...10w），创建一个更大的 MaxId ，降低访问 DB 的频率。...12个自增序列号可以表示2^12个ID，理论上snowflake方案的QPS约为 2^12 * 1000 = 409.6w/s这里使用 Zookeeper 持久顺序节点的特性自动对 snowflake

    54620

    MySQL 分库分表及其平滑扩容方案

    ，没有变化； 分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中； 分表: 对于一张多行(记录)多列(字段)的二维数据表，又分两种情形：(1) 垂直分表: 竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量...2 全局ID生成策略 2.1 自动增长列 优点：数据库自带功能，有序，性能佳。缺点：单库单表无妨，分库分表时如果没有规划，ID可能重复。...QPS，相同时间内如 ID 遇翻转，则等待至下一毫秒) 3 分片策略 3.1 连续分片 根据特定字段(比如用户ID、订单时间)的范围，值在该区间的，划分到特定节点。...，在各个数据库中都保存一份； 字段冗余: 一些常用的共用字段，在各个数据表中都保存一份； 应用组装：应用获取数据后再组装。...，未来还会支持更多类型的存储。

    1.6K10

    分布式id介绍及应用

    如何选择 在分布式下，考虑到性能，存储效率和使用方便性，一般不会直接用UUID来做表唯一字段的ID的。另外UUID有可能泄露MAC地址。 如果没有分库的话，用数据库自增ID是不错的选择。...（2）在根节点下创建一个临时顺序节点，取回顺序号做节点的NODEID。如何临时节点太多，可以根据需要，删除临时节点。 ? （1）第一位 占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。...这个值在同一毫秒同一节点上从0开始不断累加。 总体来说，在工作节点达到1024顶配的场景下，SnowFlake算法在同一毫秒内最多可以生成多少个全局唯一ID呢？...在每一个节点下面创建子节点时，只要选择的创建类型是有序（EPHEMERAL_SEQUENTIAL 临时有序或者PERSISTENT_SEQUENTIAL 永久有序）类型，那么，新的子节点后面，会加上一个次序编号...-”，在创建子节点时，同时指明是有序类型。

    1.8K30

    从数据Owner到AI治理，如何站好企业智能的关键岗位

    平台通过分析历史数据的形态和模式，自动推断出超过 90% 的数据质量规则，如数据类型、值域、空值率、唯一性等 1。...相反，它选择在一个具体且痛点明确的领域——规则的创建与管理——建立深度的自动化优势。...例如，现代数据目录不仅能展示数据资产，还能通过 API 从外部工具（如数据质量工具）接收质量评分，并基于这些信息触发其他系统中的动作（如在 Snowflake 中应用一条数据策略）。...Snowflake 的 INFORMATION_SCHEMA 是一个内置的、只读的模式，提供了关于数据库、表、列、权限等详尽的元数据视图 23。..."如何集成"：技术实现路径 Qualytics 与数据目录之间的集成是一个典型的由 API 驱动的自动化流程。

    23110

    八年孤独，Iceberg 赢得世界

    Snowflake 的 Aihua Xu 是 Variant 的核心贡献者，Snowflake 是业界最早实现了 Variant 类型支持的厂商，Variant 的实现也吸收了 Snowflake 的经验...Row Lineage Iceberg V3 引入 Row Lineage 特性支持行级别的变更追踪，引擎在写入数据文件时，必须维护表级别的 next-row-id 字段，和行级别的 _row_id 和...其中 AutoComp 模块负责数据的自动合并，解决大量小文件的问题，AutoComp 的目标是最大程度减少文件数量，同时要最小化资源开销，所以 AutoComp 会有很多 Tradeoff；因为不同的表价值不一样...，AutoComp 要能灵活的定义 Compaction 规则，而不是无脑全量 Compaction，同时 AutoComp 会自动跟踪每个表的使用情况、数据分布情况，综合考虑制定合并策略，来平衡文件数量和资源开销...他和团队根据数据拓扑和运行日志做了一轮分析，发现中间有一个数据加工的任务没有处理好，所有依赖这个结果表的结果都不对，需要帮助业务重新跑所有的任务，从早上一直折腾到下午，所有的数据都重新处理完。

    72000

    基于 Snowflake Cortex AI 的逆向工程代理，让遗留SQL逻辑一目了然

    它可以自动提取、分析和解释复杂的 SQL 逻辑 - 在 Snowflake 内部将原始代码转换为结构化、业务可读的元数据。...目标通过构建一个逆向工程代理来展示Snowflake 的高级 AI 能力，该代理能够自动提取、分析和解释存储过程、函数及视图 — 将遗留数据库逻辑转化为结构化、可读且可重用的元数据。...这个概念验证展示了 Snowflake 内部的 AI 如何能够简化现代化过程中最复杂的方面之一：理解和记录现有 SQL 逻辑。...Cortex Email Tool — 自动电子邮件报告。CORTEX_WH — 专用计算仓库。 核心组件语义视图从 Snowflake 模式中捕获所有对象元数据。...|解决方案架构：关键差异化优势：✅ 完全原生 Snowflake 实现无需 Python，无需外部计算，无需 API 依赖 — 完全利用 Snowflake 内置的 Cortex 和元数据服务。

    11410
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