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mongodb id生成注解
2024-10-04
mongo注解详解
1.@Entity如果你想通过Morphia把你的对象保存到Mongo中,你首先要做的是使用@Entity注解你的类:@Entity(value="comm_user_favorite_count",noClassnameStored=true)在@Entity注解中提供了一个可选的参数用来标识是否在文档中保存类名.2.@Entity实体类,name为collection的名称,noClassnameStored用来标识是否需要存储className字段来表示类名,为什么要使用他哪?保
hibernate(四)ID生成策略
一.ID生成策略配置 1.ID生成方式在xml中配置方式: <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" "http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-mapping-3.0.dtd"> <hibernate-mapping p
分布式环境下Unique ID生成方法
ID即标示符,在某个搜索域内能唯一标示其中某个对象.在关系型数据库中每个表都需要定义一个主键来唯一标示一条记录.为了方便一般都会使用一个auto_increment属性的整形数做为ID.因为数据库本身能保证这个数是在这个表范围内一直累加的,所以任何两条记录不会有相同的ID值,包括已经删除的记录.可是一旦表大到一定程度,要跨机器分表的时候,那么就不能再依靠这个auto_increment字段唯一表示一条记录了.因为此时的搜索域已经扩大到多个机器,而每台机器的auto_increment都是独立增长
分布式系统唯一ID生成方案汇总
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,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点: 1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理. 2)在单个数据库或
MySQL分库分表环境下全局ID生成方案 转
在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成策略来支持分库分表的环境.下面来介绍两种非常优秀的解决方案: 1. 数据库自增ID——来自Flicker的解决方案 因为MySQL本身支持auto_increment操作,很自然地,我们会想到借助
hibernate的id生成策略
欢迎转载,请注明出处http://www.cnblogs.com/shizhongtao/p/3436523.html 一.xml配置方式的id生成 <id name="id" > <generator class="native"></generator> </id> 其中class常用的值有四个,native. identity. sequence. uuid. 注:其中native和uuid不局限与数据库.如果用
分布式环境下的id生成方法
分布式环境下的id生成方法 前几天研究数据库分表分库的问题,其中有一个关键的地方就是生成唯一键的问题,假如数据表有1亿条数据,而且还在不断的增加,这里我们就需要考虑到分表分库,假设我们采用Hash或者是用户取模求余的方法将这个表拆分成10个表,每个表的结构相同,其中有一个主键id,那么10个表中的id需要唯一不同,在单表的时候,使用数据表自增长是没有问题的.当分成10个表后,就无法用到数据库自增长了. 当到这里的时候突然发现oracle数据库的序列真是好东西,在刚刚接触的时候还很郁闷这种设计
[转]分布式系统唯一ID生成方案汇总
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,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点: 1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理. 2)在单个数据库或
基于数据库构建分布式的ID生成方案
在分布式系统中,生成全局唯一ID,有很多种方案,但是在这多种方案中,每种方案都有有缺点,下面我们之针对通过常用数据库来生成分布式ID的方案,其它方法会在其它文中讨论: 1,RDBMS生成ID: 这里我们讨论mysql生成ID.因为MySQL本身可以auto_increment和auto_increment_offset来保证ID自增,很自然地,我们会想到借助这个特性来实现这个功能. 全局ID生成方案里采用了MySQL自增长ID的机制(auto_increment + replace into +
分布式系统唯一ID生成方案汇总【转】
转自:http://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/5208136.html 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,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点:
Hibernate系列之ID生成策略
一.概述 hibernate中使用两种方式实现主键生成策略,分别是XML生成id和注解方式(@GeneratedValue),下面逐一进行总结. 二.XML配置方法 这种方式是在XX.hbm.xml文件中对generator进行配置,eg: <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" &qu
【13】JMicro微服务-ID生成与Redis
如非授权,禁止用于商业用途,转载请注明出处作者:mynewworldyyl 往下看前,建议完成前面1到12小节 1. 微服务中ID地位 如果说前面小节的功能点是微服务的大脑,那么全局唯一ID则是微服务的神经系统,没有ID这个神经系统,再强的大脑也白搭,只有有了这个神经系统,才能有效协调整个微服务系统的正常工作,才不会出现神经错乱.就好像两个或多个人的身份证号码相同,则依赖于这个身份证号唯一性的系统就无法正常工作(无法为具有相同身份证号的这些人服务). JMicro中,消息是微服务之间通讯最基本单
分布式高并发下全局ID生成策略
数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求: 1 不能有单点故障. 2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离. 3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易. 4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.
Leaf——美团点评分布式ID生成系统
背景 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.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.概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的
分布式ID生成方案
系统唯一ID是设计一个系统的时候常常会遇到的问题,也常常为这个问题而纠结. 生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略. 0. 分布式ID要求 (1)全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求: (2)粗略有序:如果在分布式环境中做到完全有序,需要用到锁等,考虑到性能,采用粗略有序,具体分为秒级有序和毫秒级有序: (3)可反解:即生成ID服务提供反解方法,这样在存储时就能以十进制存储,省下传统timestamp类字
分布式id生成方法
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,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点: 1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理. 2)在单个数据库或
[Hibernate开发之路](4)ID生成策略
一 对象关系数据库映射之Id 被映射的类必须定义相应数据库表主键字段.大多数类有一个JavaBeans风格的属性, 为每个实例包括唯一的标识. <id> 元素定义了该属性到数据库表主键字段的映射. <id name="propertyName" type="typename" column="column_name" unsaved-value="null|any|none|undefined|id_value&quo
可实现的全局唯一有序ID生成策略
在博客园搜素全局唯一有序ID,罗列出来的文章大致讲述了以下几个问题,常见的生成全局唯一id的常见方法 :使用数据库自动增长序列实现 : 使用UUID实现: 使用redis实现: 使用Twitter的snowflake算法实现:使用数据库+本地缓存实现.作为一个记录性质的博客,简单总结一下. 在实际的生产场景中,经常会出现如下的情况比方说订单号:D channelNo 流水号 样例PSDK1600000001, PSDK1600000002, PSDK1600000003... 这种具有业务意义
分布式全局唯一ID生成策略
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,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14. 什么是?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势.如:再一段时间内生成的ID在[
美团技术分享:深度解密美团的分布式ID生成算法
本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略的重要性(因为某种意义上来说:聊天消息ID的优劣决定了IM应用层某些功能实现的难易度),所以即时通讯网近期正在着重整理有关IM中的聊天消息ID算法方面的文章,包括微信团队的这篇<微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)>,以及融云分享的<融云技术分享:解密融云IM产品
Myeclipse 10使用hibernate生成注解(annotation)实体类
以MySQL数据库为例,请在数据库里面建好对应的表. 1.配置数据库链接 打开Myelipse Database Explorer视图 Window-->Open Perspective-->MyEclipse Database Explorer 在DB Browser栏中右键新建连接:New... 填写相关信息:记得导入包,否则会报错 Driver name:在MyEclipse里面显示的名称: Connection URL:链接数据库的URL,这里以mysql为例: User name:数
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