数据库中数据的id生成和算法
id生成策略
自增主键
一般使用整数类型的id可使用自增主键的策略去生成id
优点:
- 简单、易于使用和理解。
- 保证唯一性,无需额外的查询操作。
- 提高查询性能,因为ID是有序的,且支持索引。
缺点:
- 不适用于分布式系统,因为每个节点都需要维护一个独立的计数器,可能会导致冲突和性能问题。
- 暴露了表中的数据增长模式,可能导致信息泄漏和数据分析的问题。
使用方法:可使用Mybatis-Plus
UUID(Universally Unique Identifier)
优点:
- 全局唯一性,可以在不同的数据库服务器上生成,确保全局唯一性。
- 分布式支持,独立性。
缺点:
- 占用较多的存储空间,因为UUID是一个128位的数字,通常以32位的十六进制数表示。
- 无序性,可读性较低。
适用场景:适用于需要分布式支持、全局唯一性和独立生成ID的场景,特别是在没有数据库连接的情况下。
使用方法:可使用Hutool工具中的IdUtil生成
组合ID
原理:根据多个字段的组合来生成唯一的ID。通常使用字段的值进行哈希运算,以生成一个唯一的标识符。
优点:可以根据业务逻辑自定义ID生成规则。
缺点:需要确保组合字段的唯一性,否则可能导致ID冲突。
适用场景:适用于需要根据多个字段组合来生成唯一ID的场景。
雪花算法(Snowflake)
原理:生成一个64位的long型数字作为全局唯一ID。它包含时间戳、工作机器ID、数据中心ID和序列号等部分。
优点:
- 支持分布式环境,生成的ID有序且唯一。
- 包含时间戳信息,可以用于排序。
缺点:
- 依赖于机器的唯一标识,不同机器之间的时间同步问题可能导致ID重复。
- 需要确保工作机器ID和数据中心ID的唯一性。
适用场景:适用于需要分布式支持、有序和唯一ID的大规模系统,如微服务架构、分布式数据库等。
获取id的问题
如果使用mybatis-plus框架时,当使用@TableId指定某个id的生成策略后,在将该数据插入数据库后,该id会自动保存在刚操作过的实体类中,可直接读取
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