在实现分库分表的情况下,数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一.为此,MyCat 提供了全局sequence,并且提供了包含本地配置和数据库配置等多种实现方式,实现方式主要有三种:本地文件方式.数据库方式.本地时间戳算法. 一.本地文件方式 原理:此方式MyCAT将sequence配置到文件中,当使用到sequence中的配置后,MyCAT会更下conf中的sequence_conf.properties文件中sequence当前的值. 譬如: #default global sequenc

指定自增类型 [root@node002 conf]# vi   /usr/local/mycat/conf/server.xml 每个参数代表的含义: 0:本地文件自增方式. 1:使用mysql自增. 2:使用本地时间戳方式自增.(linux时间) 3:zk分布式方式 4:zookeeper自增方式 因为4之前的都不好用,所以用第四个(4:zookeeper自增方式),以下是配置的步骤: 1.指定自增类型(server.xml ) [root@node002 conf]# vi   /usr/

1.MyCat中的全局序列号介绍 在实现分库分表的情况下,数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一.为此,MyCat 提供了全局 sequence,并且提供了包含本地配置和数据库配置等多种实现方式. 2.数据库方式 原理:在数据库中建立一张表,存放 sequence 名称(name),sequence 当前值(current_value),步长(increment int 类型每次读取多少个 sequence,假设为 K)等信息: 获取步骤: 当初次使用该 sequence 时,根据传入的 s

测试缘由 一个开发同事做了一个框架,里面主键是uuid,我跟他建议说mysql不要用uuid用自增主键,自增主键效率高,他说不一定高,我说innodb的索引特性导致了自增id做主键是效率最好的,为了拿实际的案例来说服他,所以准备做一个详细的测试.  作为互联网公司,一定有用户表,而且用户表UC_USER基本会有百万记录,所以在这个表基础上准测试数据来进行测试.           测试过程是目前我想到的多方位的常用的几种类型的sql进行测试,当然可能不太完善,欢迎大家留言提出更加完善的测试方案或

  主键类型 SQL语句 运行时间 (秒)   (1)模糊范围查询1000条数据,自增ID性能要好于UUID 自增ID SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMIT 1000; 2.398 UUID SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMI

标签:utf8 概述 本篇文章介绍mycat怎样在分库分表的情况下保证主键的全局唯一方法,接下来就来分析三种方法各自的优缺点. 配置 文件方式获取 1.修改server配置文件 vim server.xml </property></system> 注:sequnceHandlerType 配置为表示使用本地文件读取. 2.配置sequence_conf.properties配置文件 3.在mycat中运行语句测试(在逻辑库中测试) insert into company(id,n

有一个表StuInfo,里面只有两列 StuID,StuName其中StuID是int型,主键,自增列.现在我要插入数据,让他自动的向上增长,insert into StuInfo(StuID,StuName) values(????) 如何写? INSERT INTO StuInfo(StuID,StuName) VALUES (NULL, `字符`)或者INSERT INTO StuInfo(StuName) VALUES (`字符`) INSERT和REPLACE语句的功能都是向表中插入新

分布式全局不重复ID生成算法 算法全局id唯一id  在分布式系统中经常会使用到生成全局唯一不重复ID的情况.本篇博客介绍生成的一些方法. 常见的一些方式: 1.通过DB做全局自增操作 优点:简单.高效 缺点:大并发.分布式情况下性能比较低 有些同学可能会说分库.分表的策略去降低DB的瓶颈,单要做到全局不重复需要提前按照一定的区域进行划分.例如:1~10000.10001~20000 等等.但这个灵活度比较低. 针对一些并发比较低的情况也可以使用类似这种方式.但大并发时不建议使用,DB很容易成为

SCOPE_IDENTITY()函数 返回的是紧跟这个插入语句生成的自增ID, 若果前一个语句不是插入自增ID的,将返回NULL @@IDENTITY 返回全局的最有一个生成的自增ID,全局可用 create table test( id int identity ,v int ) insert into test(v)values(1) select SCOPE_IDENTITY() SELECT @@IDENTITY 结果 Note 有的地方喜欢使用 output inserted.tab_

(1)设置主键自增为何不可取这样的话,数据库本身是单点,不可拆库,因为id会重复. (2)依赖数据库自增机制达到全局ID唯一使用如下语句:REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a'); SELECT LAST_INSERT_ID();这样可以保证全局ID唯一,但这个Tickets64表依旧是个单点. (3)依赖数据库自增机制达到全局ID唯一并消除单点在2的基础上,部署两个(多个)数据库实例,设置自增步长为2(多个则为实例数),即auto-increment

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

分库分表之后,ID 主键如何处理? 面试题 分库分表之后,id 主键如何处理? 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.所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题. 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.拿到这个 id

分库分表情况下 跨库的问题怎么解决? 分布式事务怎么解决? 查询结果集集合合并的问题? 全局唯一的id怎么解决? 一般要求:1.保证生成的ID全局唯一,不可重复 2.生成的后一个Id必须大于前一个Id 3.信息安全,防止恶意用户按照规则获取id 业界方案 1.UUID 通用识别码16字节,128位的长数字. 组成部分:当前日期和时间序列,mac地址 2.mysql本身自增 3.redis集群生成 4.自定义生成 参考:http://blog.csdn.net/z69183787/article/

PySpark DataFrame 添加自增 ID 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/62634.html 在用 Spark 处理数据的时候,经常需要给全量数据增加一列自增 ID 序号,在存入数据库的时候,自增 ID 也常常是一个很关键的要素. 在 DataFrame 的 API 中没有实现这一功能,所以只能通过其他方式实现,或者转成 RDD 再用 RDD 的 zipWithIndex 算子实现. 下面呢就介绍三种实现方式. 创建 DataFrame 对象 from p

概述 本篇文章介绍mycat怎样在分库分表的情况下保证主键的全局唯一方法,接下来就来分析三种方法各自的优缺点. 配置 文件方式获取 1.修改server配置文件 vim server.xml <system><property name="sequnceHandlerType">0</property></system> 注:sequnceHandlerType 配置为0表示使用本地文件读取. 2.配置sequence_conf.prop

MySQL 里有很多自增的 id,每个自增 id 都是定义了初始值,然后不停地往上加步长.虽然自然数是没有上限的,但是在计算机里,只要定义了表示这个数的字节长度,那它就有上限.比如,无符号整型 (unsigned int) 是 4 个字节,上限就是 2^32-1 既然自增 id 有上限,就有可能被用完.但是,自增 id 用完了会怎么样呢? 今天这篇文章,我们就来看看 MySQL 里面的几种自增 id,一起分析一下它们的值达到上限以后,会出现什么情况. 表定义自增值 id 说到自增 id,你第一个

45 MySQL自增id 表定义自增id 说到自增id,前面提到mysql的自增id不连续,当表定义的自增值达到上限后的逻辑是:再申请下一个id时,得到的值保持不变 ; insert into t values(null); show create table t; /* CREATE TABLE `t` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREME

详解Twitter开源分布式自增ID算法snowflake,附演算验证过程 2017年01月22日 14:44:40 url: http://blog.csdn.net/li396864285/article/details/54668031 1.snowflake简介 互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同的特性,比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高,吞吐大:比如某些银行类业

1.Snowflake简介 互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同的特性,比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高,吞吐大:比如某些银行类业务,需要按每日日期制定交易流水号:又比如我们希望用户的ID是随机的,无序的,纯数字的,且位数长度是小于10位的.等等,不同的业务场景需要的ID特性各不一样,于是,衍生了各种ID生成器,但大多数利用数据库控制ID的生成,性能受数据库并发能力限制,

看到这个问题,我想起当初玩魔兽世界的时候,25H难度的脑残吼的血量已经超过了21亿,所以那时候副本的BOSS都设计成了转阶段.回血的模式,因为魔兽的血量是int型,不能超过2^32大小. 估计暴雪的设计师都没想到几个资料片下来血量都超过int上限了,以至于大家猜想才会有后来的属性压缩. 这些都是题外话,只是告诉你数据量大了是有可能达到上限的而已,回到Mysql自增ID上限的问题,可以分为两个方面来说. 1.有主键 如果设置了主键,并且一般会把主键设置成自增. 我们知道,Mysql里int类型是4

既然这块知识点不清楚,那回头就自己动手实践下. 首先,创建一个最简单的表,只包含一个自增id,并插入一条数据. create table t0(id int unsigned auto_increment primary key) ;insert into t0 values(null); 通过show命令 show create table t0; 查看表情况 CREATE TABLE `t0` (  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,