Mysql全局ID生成方法_MySQL
生产系统随着业务增长总会经历一个业务量由小变大的过程,可扩展性是考量数据库系统高可用性的一个重要指标;在单表/数据库数据量过大,更新量不断飙涨时,MySQL DBA往往会对业务系统提出sharding的方案。既然要sharding,那么不可避免的要讨论到sharding key问题,在有些业务系统中,必须保证sharding key全局唯一,比如存放商品的数据库等,那么如何生成全局唯一的ID呢,下文将从DBA的角度介绍几种常见的方案。
1、使用CAS思想
什么是CAS协议
Memcached于1.2.4版本新增CAS(Check and Set)协议类同于Java并发的CAS(Compare and Swap)原子操作,处理同一item被多个线程更改过程的并发问题
CAS的基本原理
基本原理非常简单,一言以蔽之,就是“版本号”,每个存储的数据对象,都有一个版本号。
我们可以从下面的例子来理解:
不采用CAS,则有如下的情景:
•第一步,A取出数据对象X;
•第二步,B取出数据对象X;
•第三步,B修改数据对象X,并将其放入缓存;
•第四步,A修改数据对象X,并将其放入缓存。
结论:第四步中会产生数据写入冲突。
采用CAS协议,则是如下的情景。
•第一步,A取出数据对象X,并获取到CAS-ID1;
•第二步,B取出数据对象X,并获取到CAS-ID2;
•第三步,B修改数据对象X,在写入缓存前,检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“一致”,就将修改后的带有CAS-ID2的X写入到缓存。
•第四步,A修改数据对象Y,在写入缓存前,检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“不一致”,则拒绝写入,返回存储失败。
这样CAS协议就用了“版本号”的思想,解决了冲突问题。(乐观锁概念)
其实这里并不是严格的CAS,而是使用了比较交换原子操作的思想。
生成思路如下:每次生成全局id时,先从sequence表中获取当前的全局最大id。然后在获取的全局id上做加1操作,加1后的值更新到数据库,如加1后的值为203,表名是users,数据表结构如下:
CREATE TABLE `SEQUENCE` ( `name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '分表的表名', `gid` bigint(20) NOT NULL COMMENT '最大全局id', PRIMARY KEY (`name`) ) ENGINE=innodb
sql语句
update sequence set gid = 203 where name = 'users' and gid < 203;
sql语句的 and gid < 203 是为了保证并发环境下gid的值只增不减。
如果update语句的影响记录条数为0说明,已经有其他进程提前生成了203这个值,并写入了数据库。需要重复以上步骤从新生成。
代码实现如下:
//$name 表名 function next_id_db($name){ //获取数据库全局sequence对象 $seq_dao = Wk_Sequence_Dao_Sequence::getInstance(); $threshold = 100; //最大尝试次数 for($i = 0; $i < $threshold; $i++){ $last_id = $seq_dao->get_seq_id($name);//从数据库获取全局id $id = $last_id +1; $ret = $seq_dao->set_seq_id($name, $id); if($ret){ return $id; break; } } return false; }
2、使用全局锁
在进行并发编程时,一般都会使用锁机制。其实,全局id的生成也是解决并发问题。
生成思路如下:
在使用redis的setnx方法和memcace的add方法时,如果指定的key已经存在,则返回false。利用这个特性,实现全局锁
每次生成全局id前,先检测指定的key是否存在,如果不存在则使用redis的incr方法或者memcache的increment进行加1操作。这两个方法的返回值是加1后的值,如果存在,则程序进入循环等待状态。循环过程中不断检测key是否还存在,如果key不存在就执行上面的操作。
代码如下:
//使用redis实现 //$name 为 逻辑表名 function next_id_redis($name){ $redis = Wk_Redis_Util::getRedis();//获取redis对象 $seq_dao = Wk_Sequence_Dao_Sequence::getInstance();//获取存储全局id数据表对象 if(!is_object($redis)){ throw new Exception("fail to create redis object"); } $max_times = 10; //最大执行次数 避免redis不可用的时候 进入死循环 while(1){ $i++; //检测key是否存在,相当于检测锁是否存在 $ret = $redis->setnx("sequence_{$name}_flag",time()); if($ret){ break; } if($i > $max_times){ break; } $time = $redis->get("sequence_{$name}_flag"); if(is_numeric($time) && time() - $time > 1){//如果循环等待时间大于1秒,则不再等待。 break; } } $id = $redis->incr("sequence_{$name}"); //如果操作失败,则从sequence表中获取全局id并加载到redis if (intval($id) === 1 or $id === false) { $last_id = $seq_dao->get_seq_id($name);//从数据库获取全局id if(!is_numeric($last_id)){ throw new Exception("fail to get id from db"); } $ret = $redis->set("sequence_{$name}",$last_id); if($ret == false){ throw new Exception("fail to set redis key [ sequence_{$name} ]"); } $id = $redis->incr("sequence_{$name}"); if(!is_numeric($id)){ throw new Exception("fail to incr redis key [ sequence_{$name} ]"); } } $seq_dao->set_seq_id($name, $id);//把生成的全局id写入数据表sequence $redis->delete("sequence_{$name}_flag");//删除key,相当于释放锁 $db = null; return $id; }
3、redis和db结合
使用redis直接操作内存,可能性能会好些。但是如果redis死掉后,如何处理呢?把以上两种方案结合,提供更好的稳定性。
代码如下:
function next_id($name){ try{ return $this->next_id_redis($name); } catch(Exception $e){ return $this->next_id_db($name); } }
4、Flicker的解决方案
因为mysql本身支持auto_increment操作,很自然地,我们会想到借助这个特性来实现这个功能。Flicker在解决全局ID生成方案里就采用了MySQL自增长ID的机制(auto_increment + replace into + MyISAM)。一个生成64位ID方案具体就是这样的:
先创建单独的数据库(eg:ticket),然后创建一个表:
CREATE TABLE Tickets64 ( id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, stub char(1) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY stub (stub) ) ENGINE=MyISAM
当我们插入记录后,执行SELECT * from Tickets64,查询结果就是这样的:
+-------------------+------+
| id | stub |
+-------------------+------+
| 72157623227190423 | a |
+-------------------+------+
在我们的应用端需要做下面这两个操作,在一个事务会话里提交:
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a'); SELECT LAST_INSERT_ID();
这样我们就能拿到不断增长且不重复的ID了。
到上面为止,我们只是在单台数据库上生成ID,从高可用角度考虑,
接下来就要解决单点故障问题:Flicker启用了两台数据库服务器来生成ID,
通过区分auto_increment的起始值和步长来生成奇偶数的ID。
TicketServer1: auto-increment-increment = 2 auto-increment-offset = 1 TicketServer2: auto-increment-increment = 2 auto-increment-offset = 2
最后,在客户端只需要通过轮询方式取ID就可以了。
•优点:充分借助数据库的自增ID机制,提供高可靠性,生成的ID有序。
•缺点:占用两个独立的MySQL实例,有些浪费资源,成本较高。
以上内容是小编给大家分享的Mysql全局ID生成方法,希望大家喜欢。

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
