爱可生 DBA 团队成员,一位会摄影、会铲屎、会打球、会骑车、生活可以自理的 DBA
MySQL 序列是一组整数:1, 2, 3, ...,由于一张数据表只能有一个字段自增主键, 如果你想实现其他字段也实现自动增加,就可以使用MySQL序列来实现。
oracle 1、创建一个序列,然后在需要自增的字段里使用它 drop sequence seq_stu create sequence seq_stu start with 22 Increment by 1 maxvalue 999 nocache nocycle; --这是最详细的一种序列的创建,指定了序列从22开始,到999结束,每次使用后都自增1 create sequence seq_stu --这是最简单的一种序列的创建方式,指定了序列从1开始,每次使用后都自增1 drop sequen
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。
查询优化1.1 最大值和最小值的优化1.2 优化 limit 分页1.2.1 使用关联查询优化1.2.2 使用范围查询1.2.3 利用唯一自增序列进行查询防止被优化参考
墨墨导读:MySQL序列概述为了达到标识的目的,许多应用程序需要生成唯一编号,比如:商品编号、交易流水号等。
正文之前 昨天终于把我苦命的毕业设计审批表送出去了。结果暑假的生产实习开始对账,我这儿又开始忙活了,还要签字,我有时候都在想要不全班代签一遍算了。不然真的揪心啊!mmp,就学校这些东西破事多!!虽然合
如果你删除了数据表中的多条记录,并希望对剩下数据的AUTO_INCREMENT列进行重新排列,那么你可以通过删除自增的列,然后重新添加来实现。 不过该操作要非常小心,如果在删除的同时又有新记录添加,有可能会出现数据混乱。操作如下所示:
作者:赵黎明,爱可生 MySQL DBA 团队成员,熟悉 Oracle、MySQL 等数据库,擅长数据库性能问题诊断、事务与锁问题的分析等,负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 平台日常运维中的问题,对开源数据库相关技术非常感兴趣。
Hibernate的核心就是对象关系映射: 加载映射文件的两种方式: 第一种:<mapping resource="com/bie/lesson02/crud/po/employee.hbm.
爱可生 dble 项目团队成员,主要负责 dble 相关的日常测试工作,擅长对 dble 中出现的问题进行排查。热爱测试工作,余生欲将测试工作进行到底。
在前面的章节中,我们已经学习了Mybatis基本的增删改查操作,并且通过ResultMap将查询结果映射为Java对象。但是,对于Insert操作而言,我们通常需要获取新插入记录的自增索引值,以便于后续的操作和处理。
因为Oracle中的自增序列与MySQL数据库是不一样的,所以在这里记录一下Oracle的自增序列。
在 第4篇 文章中,我们提到过自增主键,由于自增主键可以让主键索引尽量地保持递增顺序插入,避免了页分裂,因此索引更紧凑。
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。
MySQL 的主键和 Oracle 差不多,都是对应一个唯一索引并且索引列是非空的。
在以前的项目中,最常见的两种主键类型是自增Id和UUID,在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题,就是为什么主键有序比无序查询效率要快,因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
这么温柔可爱的面试官,应该不会为难我吧。嗯,应该是的,毕竟我这么帅气,面试可能就是走个过场。美女面试官是不是单身?毕竟程序员都不善交流,因为我也是单身,难道我的姻缘就在此注定。孩子的名字我都想好了。一冰!好名字。
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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?”
墨墨导读:为了达到标识的目的,许多应用程序需要生成唯一编号,比如:商品编号、交易流水号等。MySQL数据库同样能够支持这样的需求场景,AUTO_INCREMENT就是为MySQL实现序列的方式,它会自动生成序列编号。
最近在项目中用了UUID的方式生成主键,一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来,在查阅资料的过程中,又有了一些新的认识和思考。
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。
在利用数据仓库进行数据处理时,通常有这样一个业务场景,为一个Hive表新增一列自增字段(比如事实表和维度表之间的"代理主键")。虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能,但它本身可以通过函数来实现自增序列功能:利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。
在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令,alter tables允许修改一个现有表的结构,比如增加或删除列、创造或消去索引、改变现有列的类型、或重新命名列或表本身,也能改变表的注释和表的类型。 下面就针对alter修改命令的使用做一梳理: 在mysql运维操作中会经常使用到alter这个修改表的命令,alter tables允许修改一个现有表的结构,比如增加或删除列、创造或消去索引、改变现有列的类型、或重新命名列或表本身,也能改变表的注释和表的类型。 下面就针对alter修改命令的使用
使用SQLServer、MySQL时,无论我们使用的是直接JDBC连接数据库,还是通过Hibernate操纵数据库,我们只需要设置一个选项或者一行注解便可以实现主键的自增长。
在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征?
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?”
MySQL 里字段的属性很多,对性能来说,影响也是可大可小,所以针对其属性这一块有必要进行一次探究。
本文只整理MySQL的自增字段方案,Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了。
聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
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。
编辑手记 MySQL是目前最流行的开源数据库,由于其部署方便,运维简单,被广泛用于互联网的各个领域。随着整体IT架构的变更,传统的金融,电信业务,也逐渐走上从商用到开源,从DB2到MySQL,从传统业务到互联网架构的转型之路。 云和恩墨为某证券公司进行了从DB2到MySQL数据库系统的迁移论证、验证,对两类数据库展开全方位多角度的对比分析,并根据用户的业务现状进行了相关架构、性能、备份恢复及高可用验证。本系列将带领大家全面学习DB2迁移至MySQL的实践。 前文回顾: 从商用到开源:DB2迁移至MySQL的
strategy表示此注解使用的策略,可以使用GenerationType.IDENTITY、GenerationType.SEQUENCE、GenerationType.TABLE、GenerationType.AUTO。
将两个数据库组成主从模式的集群,正常情况下,是可以解决数据库的可靠性问题,但如果主库挂掉后,数据没有及时同步到从库,这个时候就会出现 ID 重复的问题。
Snowflake 中文的意思为雪花,所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法,是 Twitter(现“X”)开源的分布式 ID 生成算法,是一种分布式主键ID生成的解决方案。
mysql可以为不同的客户端设置不同的sql_mode,并且每个应用能够设置他自己的会话级别的sql_mode。sql_mode会影响sql语法以及mysql显示数据的正确性。
数据切分后,原有的关系数据库中的主键约束在分布式条件下将无法使用,因此需要引入外部机制保证数据 唯一性标识,这种保证全局性的数据唯一标识的机制就是全局序列号(sequence),因此一般全局序列号用于分表情况
出于习惯,我们一般会加一列id作为主键,而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++,也就是每次都加1。
1主配置文件Hibernate.cfg.xml主配置文件中主要配置:数据库连接信息、其他参数、映射信息!常用配置查看源码:hibernate-distribution-3.6.0.Final
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。
UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字,以“-”连接符分为五段,形式为8-4-4-4-12的36个字符。
1)mysql double write buffer参数详解 什么是double write buffe?参数innodb_doublewrite=1打开 us_card_online_mysql [(none)] [15:03:01]> show global variables like '%innodb_doublewrite%'; +--------------------+-------+ | Variable_name | Value | +--------------------+
Greenplum(以下简称GP)是基于PostgreSQL的MPP数据库。在使用方式和语法上和PostgreSQL基本一致,而PostgreSQL与MySQL在使用上还是有一些差异。本文在操作层面列举了一些最基本的差异,让MySQL用户能够快速上手GP。
既然是服务于分布式系统,为多个服务提供ID服务,访问压力一定很大,所以需要保证高可用。
我之前呆过一家创业工作,是做商城业务的,商城这种业务,表面上看起来涉及的业务简单,包括:用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是,细分下来,还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如:为用户推荐商品,这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话,那肯定就包含了:用户行为日志埋点、采集、上报,大数据实时统计分析,用户画像,商品推荐等大数据技术。
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