MySQL分表自增ID问题的解决方法_MySQL
当我们对MySQL进行分表操作后,将不能依赖MySQL的自动增量来产生唯一ID了,因为数据已经分散到多个表中。
应尽量避免使用自增IP来做为主键,为数据库分表操作带来极大的不便。
在postgreSQL、oracle、db2数据库中有一个特殊的特性---sequence。 任何时候数据库可以根据当前表中的记录数大小和步长来获取到该表下一条记录数。然而,MySQL是没有这种序列对象的。
可以通过下面的方法来实现sequence特性产生唯一ID:
1. 通过MySQL表生成ID
对于插入也就是insert操作,首先就是获取唯一的id了,就需要一个表来专门创建id,插入一条记录,并获取最后插入的ID。代码如下:
CREATE TABLE `ttlsa_com`.`create_id` ( `id` BIGINT( 20 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ) ENGINE = MYISAM
也就是说,当我们需要插入数据的时候,必须由这个表来产生id值,我的php代码的方法如下:
<?php function get_AI_ID() { $sql = "insert into create_id (id) values('')"; $this->db->query($sql); return $this->db->insertID(); } ?>
这种方法效果很好,但是在高并发情况下,MySQL的AUTO_INCREMENT将导致整个数据库慢。如果存在自增字段,MySQL会维护一个自增 锁,innodb会在内存里保存一个计数器来记录auto_increment值,当插入一个新行数据时,就会用一个表锁来锁住这个计数器,直到插入结 束。如果是一行一行的插入是没有问题的,但是在高并发情况下,那就悲催了,表锁会引起SQL阻塞,极大的影响性能,还可能会达到 max_connections值。
innodb_autoinc_lock_mode:可以设定3个值:0、1、2
0:traditonal (每次都会产生表锁)
1:consecutive (默认,可预判行数时使用新方式,不可时使用表锁,对于simple insert会获得批量的锁,保证连续插入)
2:interleaved (不会锁表,来一个处理一个,并发最高)
对于myisam表引擎是traditional,每次都会进行表锁的。
2. 通过redis生成ID
function get_next_autoincrement_waitlock($timeout = 60){ $count = $timeout > 0 ? $timeout : 60; while($r->get("serial:lock")){ $count++; sleep(1); if ($count > 10) return false; } return true; } function get_next_autoincrement($timeout = 60){ // first check if we are locked... if (get_next_autoincrement_waitlock($timeout) == false) return 0; $id = $r->incr("serial"); if ( $id > 1 ) return $id; // if ID == 1, we assume we do not have "serial" key... // first we need to get lock. if ($r->setnx("serial:lock"), 1){ $r->expire("serial:lock", 60 * 5); // get max(id) from database. $id = select_db_query("select max(id) from user_posts"); // or alternatively: // select id from user_posts order by id desc limit 1 // increase it $id++; // update Redis key $r->set("serial", $id); // release the lock $r->del("serial:lock"); return $id; } // can not get lock. return 0; } $r = new Redis(); $r->connect("127.0.0.1", "6379"); $id = get_next_autoincrement(); if ($id){ $sql = "insert into user_posts(id,user,message)values($id,'$user','$message')" $data = exec_db_query($sql); }
3. 队列方式
其实这也算是上面的一个解说
使用队列服务,如redis、memcacheq等等,将一定量的ID预分配在一个队列里,每次插入操作,先从队列中获取一个ID,若插入失败的话,将该ID再次添加到队列中,同时监控队列数量,当小于阀值时,自动向队列中添加元素。
这种方式可以有规划的对ID进行分配,还会带来经济效应,比如QQ号码,各种靓号,明码标价。如网站的userid, 允许uid登陆,推出各种靓号,明码标价,对于普通的ID打乱后再随机分配。
<?php class common { private $r; function construct() { $this->__construct(); } public function __construct(){ $this->r=new Redis(); $this->r->connect('127.0.0.1', 6379); } function set_queue_id($ids){ if(is_array($ids) && isset($ids)){ foreach ($ids as $id){ $this->r->LPUSH('next_autoincrement',$id); } } } function get_next_autoincrement(){ return $this->r->LPOP('next_autoincrement'); } } $createid=array(); while(count($createid)<20){ $num=rand(1000,4000); if(!in_array($num,$createid)) $createid[]=$num; } $id=new common(); $id->set_queue_id($createid); var_dump($id->get_next_autoincrement());
监控队列数量,并自动补充队列和取到id但并没有使用
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
