Groupby并为组成员分配唯一的ID

Groupby是一种数据处理操作，用于将数据集按照指定的列或条件进行分组，并对每个组进行聚合操作或其他操作。在云计算领域，Groupby常用于数据分析、数据挖掘和机器学习等任务中。

Groupby的优势包括：

数据整理：通过Groupby可以将数据按照特定的列进行分组，方便进行数据整理和清洗。
数据聚合：Groupby可以对每个组进行聚合操作，如求和、平均值、最大值、最小值等，从而得到每个组的统计结果。
数据分析：通过Groupby可以对不同组的数据进行比较和分析，发现数据中的模式、趋势和异常情况。
数据可视化：Groupby可以为不同组的数据生成可视化图表，帮助用户更直观地理解数据。

在云计算领域，腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，可以与Groupby结合使用，如：

腾讯云数据仓库（Tencent Cloud Data Warehouse）：提供高性能、弹性扩展的数据仓库服务，支持数据的存储、查询和分析。
腾讯云数据湖（Tencent Cloud Data Lake）：提供海量数据的存储和分析服务，支持数据的批量处理和实时处理。
腾讯云数据计算（Tencent Cloud Data Compute）：提供大规模数据计算的服务，支持数据的分布式处理和并行计算。

更多关于腾讯云数据处理和分析产品的信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/da

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如何保证 ID 的全局唯一性？

如何保证 ID 的全局唯一性？分库分表之后如何生成全局唯一的数据库主键呢？数据库中的主键如何选择？...使用唯一 ID 作为主键如果使用唯一 ID 作为主键，就需要保证 ID 的全局唯一性，如何保证唯生成全局唯一性的ID ?...，性能会比较好，但是这样有个问题，随着业务服务器的数量变多，很难保证机器 ID 的唯一性。...有的方案是采用数据库自增id ,或者 zookeeper获取唯一的机器ID。...另外一个部署方式是将信号发生器作为独立的服务部署，业务使用信号发生的时候需要多一次网络调用，存在对内网调用性能的损耗，发号器部署实例是有限的，一般可以将机器 ID卸载配置文件里，这样可以保证机器 ID的唯一性

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几乎我见过的所有大型系统中，都需要一个唯一 ID 的生成逻辑。...别看小小的 ID，需求和场景还挺多：这个 ID 多数为数字，但有时候是数字字母的组合；可能随机，也可能要求随时间严格递增；有时 ID 的长度和组成并不重要，有时候却要求它严格遵循规则，或者考虑可读性而要求长度越短越好...有多台 application 的 host，但是只有一个数据库。本质上这是耍了个小赖皮，把某分布式系统唯一 ID 的生成逻辑寄托到一个特定的数据库上，于是分布式系统存在中心节点了。...比如我见过这样的逻辑，用 host 的唯一编号来作前缀（保证环境中节点编号的唯一性即可），毫秒数来生成 ID 的主体部分。看似简单，一样可以解决唯一 ID 的问题。...在分布式系统中，它比前面说的方案有更多优势，比如长度一致，比如没有一个毫秒内最多只能生成一个的要求。但是，尽管可以认为它是唯一的，基于随机数产生的 UUID 冲突却是理论上可能存在的。

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全局唯一ID发号器的几个思路

0,1,2,3,4,5，数据库中max-id是5，分配到3时，服务重启了，下次会从6开始分配，4和5就成了空洞，不过这个问题也不大）虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但毕竟还是有性能上限，无法进行水平扩展...1000，会生成重复的ID 这个缺点要了命了，不能保证ID的唯一性。...，保证生成的ID是趋势递增的缺点：由于“没有一个全局时钟”，每台服务器分配的ID是绝对递增的，但从全局看，生成的ID只是趋势递增的（有些服务器的时间早，有些服务器的时间晚）思路比方案重要，顺手帮转哟...进行Machine ID的分配。...这一类的标识，在分布式系统下，在系统并发量大，应当采用基于服务的内置生成方案。唯一依赖的是在实例部署时、启动前，为期分配唯一的Machine Identifier。

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带着问题看源码 —— 进程 ID 是如何分配的

前言在《[apue] 进程控制那些事儿》一文中，曾提到进程 ID 并不是唯一的，在整个系统运行期间一个进程 ID 可能会出现好多次。 > ....进程 ID 是在 fork 时分配的，所以先搜索 sys_fork：整个搜索过程大概是 sys_fork -> do_fork -> copy_process -> alloc_pid -> alloc_pidmap...，就是通过位图这种数据结构，在系统页大小为 4K 的情况下，一个页就可以表示 4096 * 8 = 32768 个 ID，这个数据刚好是《[apue] 进程控制那些事儿》中实测的最大进程 ID 值，看起来...实际并不分配这么多，与上一节中的 pid_max 有关，并且是在分配 pid 时才分配相关的页面，属于懒加载策略，这也是上一节可以实时修改 pid_max 值的原因之一 pid_namespace.last_pid...一文看懂Linux进程ID的内核管理 [9]. linux系统pid的最大值研究 [10]. What is CONFIG_BASE_SMALL=0

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用户ID生成唯一邀请码的几种方法

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轻量、安全的唯一 ID 生成器 NanoID

Nano ID一个小巧、安全、URL友好、唯一的 JavaScript 字符串 ID 生成器。...它们在 ID 中有相似数量的随机位(Nano ID 为126，UUID 为122),因此它们的冲突概率相似：:要想有十亿分之一的重复机会，必须产生 103万亿个版本4的 ID 。...Nano ID 代码比 uuid/v4 包少 4 倍：130 字节而不是 483 字节.由于内存分配的技巧，Nano ID 比 UUID 快 60%。基准值$ node ....需要一个前缀来防止这个问题，因为 Nano ID 可能在默认情况下使用 _ 作为 ID 的开头。在默认情况下，在 ID 的开头使用 _。用下面的选项覆盖默认的 ID。...db.put({ _id: 'id' + nanoid(), …})CLI可以通过调用 npx nanoid 在终端获得唯一的 ID。

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微信小程序中用户唯一ID的获取

折腾到半夜，搞得挺兴奋，总结一下，免得忘了： 1、微信小程序直接获得的是一些简单信息，基本无用 2、用户唯一标识是openid，还有一个unionid是关联多个公众号之类情况下用，我不大关心 3、在getUserInfo...，这些东西的关系比较复杂，我理解是这样的： 1）userInfo包括简单的用户信息 2）重要信息在encryptedData中，解开后包括： ?...4）rawData，signature是来做校验的，不太关心 4、session-key的获取方式： 1）登录成功后，传给回调的参数包括一个code，但这个code会很快失效 2）通过调用 https...在浏览器中测试没有问题，但是，在小程序中也不能运行，因为小程序只能访问认证过的服务器。...换言之，必须要把这个东西放到服务器上，从微信中去调用服务器的页面，服务器的页面再去访问这个接口，然后再把数据反馈回来。

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比UUID更轻量的唯一ID生成器

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高性能高可用的分布式唯一ID服务——mooon-uniq-id

功能 mooon-uniq-id提供64位无符号整数唯一ID和类似于订单号、流水号的字符串唯一ID。 4. ...唯一性原理 mooon-uniq-id生成的唯一ID通过以下公式保证：唯一ID = 机器唯一标签 + 本机递增序列号 + 系统时间机器唯一标签自动生成，取值从1~255，故最多支持255...5.1. mooon-uniq-agent 对外提供获取唯一ID服务的是mooon-uniq-agent，至少应当部署2台，以提供必要的可用性，部署的越多可用性越高，同时每秒提供的唯一ID个数也越多...5.2. mooon-uniq-master mooon-uniq-master负责租约的管理，包括租约的初始化、租约的分配和租约的过期管理和回收。...序列号总是有限的，为保证永久的唯一性，在组成唯一ID时，加上了时间共同组成唯一性。 8.

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是通过它的形状，还是通过它的重量？当我们在分布式环境中存储一些数据的时候，不得不面对的一个选择，就是ID生成器。使用一个唯一的字符串，来标识一条完整的记录。...为了解决这个问题，你需要增加一些其他的标识，比如机器的ID，或者更多细分的信息减少时间的碰撞。这种自定义的ID生成器，只适合特定的业务。做着做着你就会发现，它本质上是雪花算法的变种。...具有更好的紧凑性，是目前大多数业务优先采用的ID生成算法。...另外，它的速度更快，它可以使用默认字母表每秒生成超过 220 万个唯一 ID，使用自定义字母表时每秒可以生成超过 180 万个唯一 ID，且几乎没有碰撞几率。...如果你的ID对顺序性没有什么严格的要求，比如使用了kv等非常松散的数据库，那么NanoID是你的不二选择。 End 介绍了这么多，你会用哪种ID生成器呢？

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线大厂的分布式唯一ID生成方案

但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：整个系统ID唯一 ID是数字类型，而且是趋势递增的 ID简短，查询效率快什么是递增...如：第一次生成的ID为12，下一次生成的ID是13，再下一次生成的ID是14。这个就是生成ID递增。什么是趋势递增？如：在一段时间内，生成的ID是递增的趋势。...本机生成，没有性能问题因为是全球唯一的ID，所以迁移数据容易缺点：每次生成的ID是无序的，无法保证趋势递增 UUID的字符串存储，查询效率慢存储空间大 ID本事无业务含义，不可读应用场景：类似生成...根据服务器指标分配数据量(揭秘篇)文章中的ID的需求。但这个方案有严重的问题：一旦步长定下来，不容易扩容数据库压力山大小伙伴们看看怎么优化这个方案。先看数据库压力大，为什么压力大？...2、biz_tag为了表示业务，因为整体系统中会有很多业务需要生成ID，这样可以共用一张表维护 3、max_id表示现在整体系统中已经分配的最大ID 4、desc描述 5、update_time表示每次取的

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如何获取Jetson TX2这块板的唯一id?

这个问题也算是一个常见问题，NVIDIA官方论坛的答复如下： The "cpuid.h" header is architecture specific to x86....说白了，这个就是Intel提供的工具，在arm架构上并不Work。那你可能要问: 那还有什么办法？ ? 你其实可以通过下列办法获得TX2模组的序列号，这也是唯一的。 ? 试试看吧！ ?

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分布式环境下如何保证 ID 的唯一性

要求全局唯一：既然是用来标识数据唯一的，那么一个分布式 ID 肯定要是全局唯一的，在同一业务下的每个服务下面都是一致的，不会变的，这是一个基本的要求；全局递增：递增这个也很好理解，我们要保证生成的...； UUID 写 Java 的朋友对 UUID 肯定不陌生，7dbb9f04-d15e-4c88-b74b-72a35e0d7580 这是一个标准的 UUID，虽然都说 UUID 是全球唯一，具备我们前面提到的要求中的第一点...，但是很显然不具备全局递增，这种分布式 ID 可读性很差，如果说只是用来记录日志或者不需要人去理解的场景是可以用，但是不适合我们这里说的业务数据的唯一标识。...命令是从 1 开始的整型，所以会导致全局 ID 的长度不一致，虽然说也可以用来标识唯一业务数据，但是某些场景也缺少可读性，因为不携带日期信息；依赖 Redis 的高可用，因为 Redis 是基于内存的...因为有时间戳，所以满足自增的要求，同时也具备一定的可读性；化整为零每个服务在各自的机器上可以直接生成唯一 ID，只需要配置好机房和机器编号即可；长度可以根据业务自行调整；缺点是依赖机器的时钟，如果说机器的时钟有问题

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