<sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略> 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景,可以满足基础的分片功能开发,这篇我们来看看分库分表后,应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID. 引入任何一种技术都是存在风险的,分库分表当然也不例外,除非库.表数据量持续增加,大到一定程度,以至于现有高可用架构已无法支撑,否则不建议大家做分库分表,因为做了数据分片后,你会发现自己踏上了一段踩坑之路,而分布式主键 ID 就是遇到的第一个坑. 不同数据节点间生成全局唯一主键…

主键生成策略 系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同步长(例如DB1 生成1,4,7,10,DB2生成2,5,8,11,DB3生成3,6,9,12),但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 相比自增ID,UUID生成唯一主键更加方便(数据量非常大的情况下,存在重复的可能),但由于UUID的无序性,性能不如自增ID…

一.前言 在前面的文章Mysql系列四:数据库分库分表基础理论中,已经说过分库分表需要应对的技术难题有如下几个: 1. 分布式全局唯一id 2. 分片规则和策略 3. 跨分片技术问题 4. 跨分片事物问题 下面我们来看一下Mycat是如何解决分布式全局唯一id的问题的 二.Mycat全局序列号 Mycat保证id唯一的方式有如下几个: 1)本地文件方式 2)数据库方式 3)时间戳方式 4)ZKID生成器 5)ZK递增ID 推荐使用第4,5种 以上5中方式都要统一在server.xml文件中开启全…

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键…

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键…

雪花算法 Redis生成主键…

参考:分布式全局唯一ID生成方案:https://blog.csdn.net/linzhiqiang0316/article/details/80425437 分表生成唯一ID方案 sql server: -- 构造中间表,SYS_USERS_GOODS_IDENTITY(itemId bigint identity(1,1),now_date datetime) 1.@@identity2.SCOPE_IDENTITY()3.(4.17)sql server中的uuid获取与使用 案例代码:…

上文<快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)>中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >.<.between and.in等,来选择对应数据分片策略. 往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说: 如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问? 这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据…

分布式全局唯一ID生成策略​ https://www.cnblogs.com/vandusty/p/11462585.html 一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表.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. 1.1 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; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次…

一.主键id的生成 数据库表里通常都会有一个主键id,来作为这条数据的唯一标识. 常见的方式 数据库自动增长 这种很常见了,可以做到全库唯一.因为id是天然排序的,对于涉及到排序的操作会很方便. UUID 上面的自动增长,虽然简单,但是对于分表这样的操作来说就比较麻烦.因为你在第二张插入数据的时候,需要拿到上一张表最后一个数据的id. UUID则不同,每次都一个随机唯一的值,不过因为是随机,所以也就没有排序了. redis redis也可以用来生成id,利用redis的原子操作.好处是可以不依赖…