MySQL的自增锁是指在使用自增主键（Auto Increment）时，为了保证唯一性和正确性，系统会对自增字段进行加锁。这样可以确保同时插入多条记录时，每条记录都能够获得唯一的自增值。
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之前的文章把 InnoDB 中的所有的锁都介绍了一下，包括意向锁、记录锁...自增锁巴拉巴拉的。但是后面我自己回过头去看的时候发现，对自增锁的介绍居然才短短的一段。
来源：猿天地 链接：http://cxytiandi.com/blog/detail/1897 用了mongodb之后要是问我mongo和mysql的区别在哪里？第一点我就会想到的是没有自增ID,mongo里面是ObjectId。今天我们就自己来实现自增的ID。 像mysql这种数据库是内部实现了自增ID,今天我们要自己实现一个，不知道大家有没有具体的思路。 当然mongodb官网上也提供了一种实现的方法，就是自定义一个获取自增ID的方法，然后每次插入的时候就去获取下一个ID,再插入到集合中。 我们既然用了
我们使用 MySQL 等关系型数据库时，主键都是设置成自增的。 但在分布式环境下，尤其是在分库分表以后，单纯的自增主键会产生冲突，需要考虑如何生成唯一 ID。 这一点上，mongodb 预先考虑到并采取措施保证了分布式环境中生成的 id 的唯一性。 那么，mongodb 是如何做的呢？这么做有什么好处，又有什么不足呢？本文我们就来介绍一下。
此时我们可以使用INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE语句
可以看到表定义中出现了AUTO_INCREMENT=2，表示下一次插入数据时如果需要自动生成自增值，那么id便是2。
Mybatis系列目标：从入门开始开始掌握一个高级开发所需要的Mybatis技能。
跟我来： 1、开一个存储过程（不为啥，最近喜欢） 2、开一个事务（要上锁了） 3、某张表中有某行无关数据，或者就直接再你要用的这张表里吧，省的跳来跳去的。 4、给那行数据上行锁 5、插入自增数据行 6、获取自增数据行，max足矣，这个操作时间复杂度是 O(1) 的 7、提交事务
近期，线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后，master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误，而且是在主备及RO实例上都出现。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 问题描述 近期，线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误，而且是在主备及RO实例上都出现。以其中一个表为例，迁移前通过“show create table” 命令查看的auto increment id为1758609， 迁移后变成了1758598,实际对迁移生成的新表的自增列用max求最大值为1758609。用户采用的是Innodb引擎，而且据运维同学介绍，之前碰到过类似问题，重启即
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 问题描述 近期，线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误，而且是在主备及RO实例上都出现。以其中一个表为例，迁移前通过“show create table” 命令查看的auto increment id为1758609， 迁移后变成了1758598,实际对迁移生成的新表的自增列用max求最大值为1758609。用户采用的是Innodb引擎，而且据运维同学介绍，之前碰到过类似问题，重启
今年，这种情况，有时候不找好下家还真不敢跳，这不，前段时间刚跳到新东家，刚办入职那天，就遇上事了，真的是吓出一身冷汗（老大一直盯着我，说要快速解决这个问题），差点被（背）开（锅）了....
pymsql是Python中操作MySQL的模块，其使用方法和MySQLdb几乎相同。但目前pymysql支持python3.x而后者不支持3.x版本。
FATAL: mysql_drv_query() returned error 609 (Proxy ERROR:get_auto_inc_id error) for query 'INSERT INTO sbtest
MyBatis3.3.1或者MyBatis3.4.X（自测使用3.4.6） ModuleMapper.xml
数据库连接池 jdbc.properties db.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/newdb3?
在 MySQL 的常见规范里面，每个表都要设置主键，一般来说都会推荐自增列作为主键，这和 MySQL 属于聚簇索引表有关，顺序增长的主键比较合适。而自增列中比较常遇见的问题就是自增列的空洞。原生的 MySQL 自增列也存在一个 BUG，可能会影响到数据一致性，本文也会详细介绍，在自建 MySQL 的时候尽量不要踩到这个坑。
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。
MyBatis一款后起之秀的持久层框架ORM，支持自定义SQL、存储过程和高级映射，相对于Hibernate算是半自动化的框架，在国内行业内非常流行。
增删改查标签： 查--<select>：id属性：唯一标识符；resultType:返回类型; 增--<insert>: id属性：唯一标识符；parameterType属性：可以省略，要插入的类型 改--<update>: id:唯一标识符 删--<delete>: id:唯一标识符(使用接口化，id就是接口名) 获取传进来的值：#{参数名} 例如： <delete id="deleteEmpById"> delete from tbl_employee where id=#{id}
我们经常使用useGenerateKeys来返回自增主键，避免多一次查询。也会经常使用on duplicate key update，来进行insertOrUpdate，来避免先query 在insert/update。用起来很爽，但是经常踩坑，还不知为何。本篇就是深入分析获取自增主键的原理。
全局锁主要应用于做全库逻辑备份，这样在备份数据库期间，不会因为数据或表结构的更新，而出现备份文件的数据与预期的不一样。
MyBatis 的真正强大在于它的语句映射，这是它的魔力所在。由于它的异常强大，映射器的 XML 文件就显得相对简单。如果拿它跟具有相同功能的 JDBC 代码进行对比，你会立即发现省掉了将近 95% 的代码。MyBatis 致力于减少使用成本，让开发者能更专注于 SQL 代码。
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。
本文实例讲述了PHP结合Redis+MySQL实现冷热数据交换应用案例。分享给大家供大家参考，具体如下：
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。
今天在使用数据库的时候，遇到一个场景，即在插入数据完成后需要返回此数据对应的自增主键id，但是在使用Mybatis中的generatedKey且确认各项配置均正确无误的情况下，每次插入成功后，返回的都是1，而不是最新的自增Id。
t_student(student_id,student_name,clazz_id)
–1. IDENTIY 列不能为空，不能设默认值，创建后不能使用ALTER TABLE TableName ALTER COLUMN修改，每张表只能有一个自增列 –2. 查看当前值：SELECT IDENT_CURRENT(‘TableName’)， — 查看增量值：SELECT IDENT_INCR(‘TableName’) — 查看原始种子值：SELECT IDENT_SEED(‘TableName’)，起始值, TRUNCATE TABLE 后的初始值。 –3. 允许 显式 插入自增列：SET IDENTITY_INSERT TableName ON; 设置为ON后，允许当前回话对自增列插入时指定值，该设置只影响当前回话，并且同一回话中只允许同时修改一张表的IDENTITY_INSERT 属性，对其他表再次设置时会提示：”表 ‘XXX1’ 的 IDENTITY_INSERT 已经为 ON。无法对表 ‘XXX2’ 执行 SET 操作。“，在对自增列显式插入值后，会检查或修改自增列的当前值为整表中最大值。 –4. IDENT_CURRENT 不受作用域和会话的限制，而受限于指定的表。 SCOPE_IDENTITY 和 @@IDENTITY 返回在当前会话中的任何表内所生成的最后一个标识值。但是，SCOPE_IDENTITY 只返回插入到当前作用域中的值；@@IDENTITY 不受限于特定的作用域。@@IDENTITY能获取到由当前语句引发的触发器，内置存储过程等倒置的自增值。 –如对表T1插入引发触发器对表T2也进行插入，@@IDENTITY得到T2的自增值，而SCOPE_IDENTITY获取当前作用域T1的自增值。
在软件开发过程中，我们经常要把程序内存中的数据存放到磁盘（或数据库），或者把磁盘（或数据库）的数据加载到内存。这种把程序数据在“瞬时状态”和“持久状态”间转换的过程我们称之为“持久化”。
本文实例讲述了Yii2框架操作数据库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 准备数据库 DROP TABLE IF EXISTS `pre_user`; CREATE TABLE `pre_user`( `id` int(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, `username` varchar(255) NOT NULL, `password` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '', `password_hash` varchar(25
生成足够简单，本地生成无网络消耗，具有唯一性，缺点：无序的字符串，不具备趋势自增特性，没有具体的业务含义，长度过长 16 字节 128 位，36 位长度的字符串，存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大，MySQL 官方明确建议主键要尽量越短越好，作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动，严重影响性能
因此，在下方的实现方法并不一定是最优解，甚至是比较笨的解决方法，但是仍然决定记录下来。
放在前面，给大家推荐一个idea插件，可以提供mapper接口到xml配置之间的跳转。
在MyBatis这样的持久层框架中，经常需要插入一条记录并取得该记录所对应的主键值。在Java开发中，默认的JDBC方式已经较为成熟地解决了这个问题，可以通过getGeneratedKeys()方法获取自动生成的主键值，而在MyBatis中，也提供了多种方式来处理自动生成主键值的问题。
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所在有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
1.先取出最大id值，在程序中加1 2.调用数据库api取得最大id值，然后插入 ...
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。
还可以使用号段的方式来获取自增 ID，号段可以理解成批量获取。比如从数据库获取 ID 时，就可以批量获取多个 ID 并缓存在本地，提升效率。
MyBatis Plus框架学习（一）为什么要学习什么框架，简单的代码实现，查询全部数据
前两天粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
Mybatis的增删改查 本人独立博客https://chenjiabing666.github.io/ 增加数据<insert> 在增加数据的时候，mybatis默认返回的是受影响的行数，因此不需要指定ResultType指定返回类型 在UserMapper.java接口中添加方法 /** @param user User对象 */ Integer reg(User user); UserMapper.xml文件中添加<insert>节点 #{}中填写的是User对象的属性名称
MySQL的并发控制是在数据安全性和并发处理能力之间的权衡，通过不同的锁策略来决定对系统开销和性能的影响。
前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
动态列表和普通列表的主要区别在于，动态列表内部维护一条自增列表。该列表映射了元素的添加顺序。提供基础列表函数及其他操作工具。 例如： marge等 Uesage <style> *{ margin: 0; padding: 0; } li{ list-style: none; } #app { font-family: Avenir, Helvetica, Arial, sans-serif; -webkit-font-smoothing: antialiased; -moz
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是就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
说起ID，特性就是唯一，在人的世界里，ID就是身份证，是每个人的唯一的身份标识。在复杂的分布式系统中，往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识。举个例子，数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID，但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据，这个ID就是分布式ID。对于分布式ID而言，也需要具备分布式系统的特点：高并发，高可用，高性能等特点。
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