数据库表设计是项目开发中逃不掉的问题，每一张表，我们都会设计一个ID主键字段，关于表ID的生成方式，每个人都有自己的见解，我们就来讨论如何优雅的设计数据库ID 自增ID 这种方式用起来最简单，也是很多程序员喜欢用的方式...还有一个缺点，当我们在做一个新增操作时，这个ID是数据库自增的，但是代码业务层并不知道，如果我们要拿这个ID做其他操作，这时就只能重新查一遍数据库了。...数据库UUID 这种方式解决了自增ID容易被探测的问题，使用方法：mysql的uuid()函数，生成出来是32位的16进制数，在有生之年不会有重复，如下图： ?...但是它依然有一个缺点，就是新增操作时，业务层不知道ID，非要重新查一遍数据库才知道。 JAVA生成UUID 这种方式解决了数据库UUID的一个问题，ID是JAVA代码生成的，减少了一次数据库查询。...return uuid.replaceAll("-", ""); } } 优雅的短UUID JAVA生成UUID的方式虽然已经很通用了，但是依然有一个小缺点，占用的空间太大，所有表的
区域性名称和标识符区域性名称遵循 RFC 1766 标准，格式为“-”，其中 是从 ISO 639-1 派生的由两个小写字母构成的代码， 是从 ISO 3166...
上两篇讲到了我们的系统在面临大并发读取的时候，采用了读写分离主从复制（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）的方案去应对，后来又面临了大并发写入的时候，系统数据库采用了分库分表的方案（数据库分库分表方案...数据库分库分表那篇也讲到了，使用了分库分表势必会带来和我们之前使用不大相同的问题。今天，我将其中一个和我们开发息息相关的问题提出来进行讲解，也就是我们开发中所使用的的主键的问题。...2，有序的ID可以提升数据写入的性能 我们知道主键其实在数据库中就是一种索引，而索引在MySql数据库的B+数据结构中是顺序存储的，所以每次插入的时候就是递增排序的，直接追加到后面就行。...2，还有一个坑比较关键，也是常发生的，就是当我们的QPS并发不高的时候，比如每毫秒只生成一个ID号，这样就是直接结果是，每次生成的ID末尾都是1，这样我们分库分表就会出现问题呀对吧，因为我们用这个ID去分库分表呀...，会造成数据不均匀，是吧，忘记了去复习哈（数据库分库分表方案，优化大量并发写入所带来的性能问题）那我们怎么解决呢？
主键生成策略 2.基于Saas主键表生成主键id流程 由于我们的系统时基于Saas的，因此生成主键时，需要以租户id(TenantId)为基础进行生成。...为了生成的id符合我们的租户的要求，通常都会现将租户表建好，然后基于租户表中的租户id进行主键id的生成。此时便产生基于租户id生成主键，那么怎样生成主键id呢？可以查看下图： ?...基于多租户生成方式 3.主键id生成实现的具体方式 首先需要对当前的id进行拦截操作，也即使用aop的切面Aspect对切点进行拦截，在进行新增的时候进行拦截： @Pointcut("execution...如果当前通过字节码拿到的声明方法getTenant，通过租户方法拿到租户id。拿到租户id后，就可以进行主键id获取了。...然后通过setId 计数进行invoke clazz.getDeclaredMethod(METHOD_SET_ID, Long.class).invoke(entity, id);
根据时间/id对数据库数量取模 例如数据库有一条数据生成的时间为2024年9月12日 , 数据库有三个 , 每个数据库中数据表也有三个, 那么这条数据应该放在第三个数据库(2024 % 3 = 2...)中的第一个表(12 % 3 = 0)中 这种方式实现简单,但是如果以后数据量继续增长,需要新增新的数据库和数据表的话那么数据扩容将会很复杂,以及如果某年或者某月行情好数据量明显比其他年份或月份多..., 那么会造成数据分布不均 , 导致负载不均衡以及性能下降基因法 基因法常用于分表 , 例如传过来一个用户id为189,那么对应的基因法的步骤就是将用户id转换为二进制为: 10111101假如每个库中表的数量为...那么取id对应二进制的后n位为要插入的表 , 例如假如我数据库中有16张表 , 那么我应该取后四位作为我判断要插入哪个表中的依据 如果还想有其他业务上的优化 , 比如查询的时候不仅能根据用户id查询还能根据订单查用户..., 可以避免查多表 , 另外分布式id生成方法大部分人可能都会选择雪花算法 , 但是当雪花算法作为我们的订单id时 , 极端条件下如果同一机器在一毫秒内生成id那么仍然会造成id重复 , 应为雪花算法的后四位被我们的基因所替代了
然后就挂了既然是表空间id不一致, 那解决办法就至少有3种了. 1: 修改数据字典 2: 修改ibd文件里面的表空间id 3: 使用alter table xxx import tablespace...和 第1页的38-42 字节记录了表空间ID....import tablespace;方法2方法1看起来没毛病, 我们先使用脚本看下t20240912.ibd的表空间id是多少(2还是49591呢?)...我们也来使用脚本来修改ibd文件里面的表空间id为2吧..../usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# write by ddcw# innodb 表空间中的 space_id的替换# 表空间id位于34-38 大端字节序
国家语言，语言代码，locale id对应表。比如 en_US对应的id为1033， 中文的locale=zh_CN，id=2052....1081 439 Hungarian hu hu 1038 1250 Icelandic is is 1039 1252 Igbo - Nigeria 1136 470 Indonesian id...id 1057 421 1252 Italian - Italy it it-it 1040 410 1252 Italian - Switzerland it it-ch 2064 810 1252...Locale ID (LCID): A 32-bit value defined by Microsoft Windows that consists of a language ID, sort ID
这篇专门来谈谈分布式id，也就是上一个文章抛出的问题分库分表初探-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)需求在单库下，主键id，一般通过自增id来实现，但是分库分表下。...就会导致id重复的问题，那么我们设计一个分布式id的需求，要达到哪些1，首先是唯一，这个是必须保证的，2、高效，分库分表下，一般面向C端是高性能的业务，性能是必要的3、防止恶意用户根据id猜测常见方案数据库自增这个方案...浪费空间Redis发号器利用redis的INCR和INCRBY实现，原子操作，线程安全，性能不像方案1，利用数据库高，对应的缺点是，增加了网络交互。...位雪花算法生成的数字，long类，所以就是8个byte，64bit 表示的值 -9223372036854775808（-2的63次方） ~ 9223372036854775807（2的63次方-1）生成的唯一值用于数据库主键...雪花算法的应用，在这里采用配置文件的形式表的设置，在实体类种，将自增id的策略给注掉当然这里也可把type改为雪花算法，倒是考虑到配置workId，就一并这样做了#id生成策略spring.shardingsphere.sharding.tables.traffic.key-generator.column
1 add.html {:__('Cate_id')...}:
{id}，导致评论数据统计不正确（删除之后{id}空缺），还有一些“垃圾评论” 虽然删除了，但还是占用了{id}。...正文 对于 MySQL 评论 ID，一般是自增长的主键，如果需要重设评论 ID，可以通过以下几步实现： 首先备份数据库：在进行任何数据库操作之前，务必备份数据库，以防意外发生。...登录 MySQL 数据库：使用相应的 MySQL 客户端工具登录到数据库服务器。 执行 SQL 语句：通过 SQL 语句来重设评论 ID。...假设评论表名为 _comments，评论 ID 字段名为 _id，可以执行以下 SQL 语句： SET @count = 0; UPDATE `_comments` SET `_id` = @count...执行之前，备份数据库，并谨慎操作，以免造成数据丢失或损坏。
依据数据库的第二范式，数据库中每一个表中都需要有一个唯一的主键，其他数据元素和主键一一对应。...使用生成的唯一ID作为主键 因此，更推荐使用生成的ID作为数据库主键。不仅是因为其唯一性，且一旦生成就不会变更，可随意引用。 单库单表时，使用数据库自增字段作为ID，最简单，对研发也透明。...1 数据库自增id 提供一个专门用于生成主键的库，这样服务每次接收请求都 先往单点库的某表里插入一条没啥业务含义的数据 然后获取一个数据库自增id 取得id后，再写入对应的分库分表 优点 简单，是个人都会...并发很低，几百/s，但是数据量大，几十亿的数据，所以需要靠分库分表来存放海量数据。 当数据库分库分表后，使用自增字段就无法保证 ID 的全局唯一性了吗？...比如实现评论系统，一般会设计两个表： 评论表 存储评论的详细信息，其中有ID字段，有评论的内容，还有评论人ID，被评论内容的ID等等，以ID字段作为分区键 评论列表 存储着内容ID和评论ID的对应关系
前言 当关系型数据库数据量过大时，通常会采用分库分表降低数据库查表压力。分库分表有多种，有分一个库多张分表额，有分多个库多张表的。...一般分库分表使用ShardingSphere分表，建分片键等。但是分库分表之后，主键ID如何处理呢？...相同业务表不同分表的主键ID是不可以相同的，其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是 主键id 咋生成？...可以通过设置数据库 sequence 或者表的自增字段步长来进行水平伸缩。...举例，如某张表分表有10张，可以设置每张表的起始主键ID从1到10，每张分表主键ID递增步长为10。
面试官心理分析 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是 id 咋生成？因为要是分成多个表之后，每个表都是从 1 开始累加，那肯定不对啊，需要一个全局唯一的 id 来支持。...面试题剖析 基于数据库的实现方案 数据库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id，都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据，然后获取一个数据库自增的一个 id。...，一次性返回一批 id，然后再把当前最大 id 值修改成递增几个 id 之后的一个值；但是无论如何都是基于单个数据库。...适合的场景：你分库分表就俩原因，要不就是单库并发太高，要不就是单库数据量太大；除非是你并发不高，但是数据量太大导致的分库分表扩容，你可以用这个方案，因为可能每秒最高并发最多就几百，那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可...设置数据库 sequence 或者表自增字段步长 可以通过设置数据库 sequence 或者表的自增字段步长来进行水平伸缩。
在线Coding题目例如：部门表（id，名称...），员工表（id，部门id，姓名，薪资，入职时间...）...，查出部门中薪资最高的员工；部门薪资总和；部门中入职时间在2022年4月份-2023年4月份之间的员工table designdepartment 部门表 id varchar(32), name varchar...(255), employee id varchar(32), name varchar(255), department_id varchar(21),...job id varchar(32), name varchar(255), job_salary id varchar(32),...empolyee_register_time datetime, position_id varchar(32),综合字段生成员工表 employee_position id
数据库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id，都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据，然后获取一个数据库自增的一个 id。拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。...这个方案的好处就是方便简单，谁都会用；缺点就是单库生成自增 id，要是高并发的话，就会有瓶颈的；如果你硬是要改进一下，那么就专门开一个服务出来，这个服务每次就拿到当前 id 最大值，然后自己递增几个 id...，一次性返回一批 id，然后再把当前最大 id 值修改成递增几个 id 之后的一个值；但是无论如何都是基于单个数据库。...适合的场景：你分库分表就俩原因，要不就是单库并发太高，要不就是单库数据量太大；除非是你并发不高，但是数据量太大导致的分库分表扩容，你可以用这个方案，因为可能每秒最高并发最多就几百，那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可...UUID 好处就是本地生成，不要基于数据库来了；不好之处就是，UUID 太长了，作为主键性能太差了，另外 UUID 不具有有序性，会造成 B+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作，频繁修改树结构，从而导致性能下降
一 简介 在检查某业务数据库的slowlog 时发现一个慢查询,查询时间 1.57s ,检查表结构 where条件字段存在正确的组合索引,正确的情况下优化器应该选择组合索引,而非为啥会导致慢查询呢？...二 分析 案例中的MySQL数据库版本 5.6.16 将生产环境的sql做适当修改,where条件不变。读者朋友可以测试一下其他的版本。...root@rac1 10:48:11>explain select id,gmt_create, gmt_modified,order_id,service_id, seller_id,seller_nick...我们采用强制索引，看看结果 root@rac1 10:48:07>explain select id, gmt_create,gmt_modified, order_id,service_id,seller_id...root@rac1 10:48:15>explain select id,gmt_create,gmt_modified,order_id,service_id,seller_id, seller_nick
使用 Redis 来生成分布式 ID，其实和利用 Mysql 自增 ID 类似，可以利用 Redis 中的 incr 命令来实现原子性的自增与返回，比如： 127.0.0.1:6379> set id...1 // 初始化自增 ID 为1 OK 127.0.0.1:6379> incr id // 增加1，并返回 (integer) 2 127.0.0.1:6379> incr id // 增加...RDB 持久化相当于定时打一个快照进行持久化，如果打完快照后，连续自增了几次，还没来得及做下一次快照持久化，这个时候 Redis 挂掉了，重启 Redis 后会出现 ID 重复。...AOF 持久化相当于对每条写命令进行持久化，如果 Redis 挂掉了，不会出现 ID 重复的现象，但是会由于 incr 命令过多，导致重启恢复数据时间过长。
序号 状态（后台） 状态 短文本 1 I0001 CRTD 建立 2 I0002 REL 已释放 3 I0003 MSCP 能力不足 4 I0004 MSPT ...
为了维持Chord算法的正确性和效率，finger表需要进行相应的更新。以下是节点ID变化后，finger表更新的步骤：1. 重新计算自身finger表： 节点首先需要重新计算自己的finger表。...由于节点ID变化，原先的finger表中的条目可能不再指向正确的后继节点。节点会根据新的ID重新计算每个finger表项应该指向的节点。2....通知相关节点： 节点ID的变化会影响到其他节点的finger表，特别是那些finger表中包含该节点作为条目指向的节点。因此，发生变化的节点需要通知这些相关节点，以便它们可以更新自己的finger表。...如果节点ID增加，原先的后继节点需要更新它的finger表中指向变化节点的条目；如果节点ID减少，变化节点需要更新它的finger表中指向新后继节点的条目。4....重新稳定化： 在Chord算法中，稳定化（stabilization）是一个定期执行的过程，用于维护finger表的一致性。节点ID变化后，需要触发稳定化过程，以确保所有相关的finger表都被更新。
问题：MySQL某个表自增id溢出导致某业务block 背景： tokudb引擎的一个大表tb1，存放业务上的机审日志，每天有大量的写入， 并且由于历史原因，这张表是int signed 类型的...同时业务上修改连接将这个表tb1的连接方式改走DBLE。 但是业务上改完代码后，发现还有残余的部分insert into tb1的写请求被转发到了老的表上，且有些表被错误得路由到了DBLE上。...只需要下面几步： use logdb; select max(id) from tb1; -- 记录下当前最大的id为 xxxx create table tb2 LIKE tb1; -- 创建影子表...alter table tb2 modify column id bigint unsigned not null auto_increment ; -- 修改新表为bigint unsigned...后续优化措施： 增加对自增id的监控， 见这里 https://blog.51cto.com/lee90/2427912 整理些生产上可能遇到的突发问题，并正对性的制定相关的应急预案
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