除了谈论技术解决方案的特定业务需求和场景外，它还与在纸上交谈。技术或解决方案没有绝对的质量，好坏。它们在相对含义上都有区别。否则，这些技术或方案如何产生？还必须生成它来解决某种类型场景的问题。当时，当时的“高级”技术。
当系统是新的时，估计的业务量和数据量并不大。级别，业务变得越来越好，数据量变得越来越大。发现单个库和一个表无法满足需求。数据库的开发方向可能是这样的：
一开始，很少有业务将作为数据库表设计。尽管这将减少随后的矿井，但一些公司开始当时。
如果这是一个Kuota，目前，我们必须看到更多数据，因为单个表中有更多数据。根据业务削减。
如果单个表的数据量太大，目前，将表数据与水平分配，即，该表的数据根据某些规则将表格分为多个表，甚至在多个库上都将表格分为多个表。分区表的顺序应为垂直，然后水平。因为垂直点更简单，更符合我们处理现实世界问题的方式。
因此，您开始将表分开：也就是说，大仪表数据通过某些路由算法均匀地均匀地分布到n个小表中。
表有几种类型的表格，并且适用不同的方案。
这里的哈希是我们需要分开表的字段的较大尺度分布，因此数据的分布尽可能统一，不会尽可能多地重复。不重复此步骤，您也可以省略此步骤。您可以直接获得mod的子集。
当然，表只是第一步，除非从头开始制作表，否则必须进行数据迁移。
目前，市场上有相对较多的子标签，可以用来解决上述问题。柯巴尔（Cobar），柯巴尔（Cobar
此处未讨论子女表的细节和坑，也不是本文的重点。
我们返回表的记录徽标，我们对此徽标有两个主要需求：
因此，使用以下方法：
1使用数据库增加自动启动以产生全球增加的唯一增加。没有问题，如果您使用mySQL，这也是正式推荐的。优点并不是说劣势：不利：
2改进方法：如果我们采用库和表的设计，我们可以在每个写作库中设置不同auto_increments的初始值，以及相同的增长步骤。确保每个数据库生成的ID都不同。缺点是ID产生的“绝对增加”丢失了。数据库的压力仍然很大。每次生成ID时，都必须访问数据库。这次，我们可以使用单个点批处理ID来生成服务，生成一个ID的服务，然后首先在batches中生成多个ID.in。，需要应用程序访问ID才能生成ID，并且ID生成服务无需每次访问数据库。这要好得多，但是问题是服务是单点。
3 UUID保证同一空气中的所有机器都是唯一的。它可以在本地生成并且具有良好的可扩展性，基本上可以认为没有上限。趋势的增加和较长的UUID通常由字符串表示。建立索引查询效率作为主要键（B+树以保持平衡，它将导致B+树节点页面分割和分裂问题）Essence
4 Twitter的雪花是一个非常好的ID生成解决方案。实施也非常简单。8byte是一个长的8英寸等于64位。核心代码是41 -bit+10 -bit Machine ID+毫秒的Chapeer。您还可以调整机器以调整机器。您还可以调整机器以调整机器。钻头的数量和毫秒数。绘制雪花的想法，结合每个公司的业务逻辑和并发，您可以实现自己的分布式ID加生成algorithm。
缺点是“没有全局时钟”，每个服务器的ID绝对增加，但是从全球视角的角度来看，生成的ID只是趋势的增加（某些服务器是早期的，某些服务器是较晚的）meituan叶是meituan群的叶子是meituan群的叶子，是meituan群的叶子是meituan群的叶子，是meituan群的叶子，是meituan群的叶子。雪花。
5甚至可以使用Redis的增量原子操作来增加，但安全性不足。
6如果大胆地调整数据库，请勿使用MySQL，请使用TIDB，并使用TIDB自动扩展，并且业务不关心库表。TIDB是通过在线交易处理/在线处理/在线分析和在线交易开发的开源融合数据库产品Pingcap开发的处理（HTAP）目前广泛用于金融服务，互联网，制造业和其他行业。TIDB当前使用批处理方法，因此，如果同时将数据插入多个TIDB上，则分配的自我信息ID将是不连续的。当多个线程与不同的TIDB -Server -Server插入数据平行时，则增加ID后可能插入的数据很小。加法，TIDB允许Auto_increment指定整数类型字段，一张表仅允许一个FIELd是自动increment。但是，尽管存在问题，但有解决方案。有兴趣的合作伙伴可以找到相关信息。