首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

全局唯一ID--UUID介绍、JAVA中UUID的使用

但这个唯一性是有限的,只在特定的范围内才能得到保证,这和UUID的类型有关(参见UUID的版本)。 UUID的版本UUID具有多个版本,每个版本的算法不同,应用范围也不同。...这个版本的UUID在实际中较少用到。 UUID Version 3:基于名字的UUID(MD5)基于名字的UUID通过计算名字和名字空间的MD5散列值得到。...UUID Version 4:随机UUID根据随机数,或者伪随机数生成UUID。...UUID Version 5:基于名字的UUID(SHA1)和版本3的UUID算法类似,只是散列值计算使用SHA1(Secure Hash Algorithm 1)算法。...nameUUIDFromBytes(byte[])方法, 可以得知 其内部使用的是算法版本分别是4、3; 因为我们更趋向于使用版本3、5的算法实现, 所以在实际生产中,推荐使用 nameUUIDFromBytes方法将自身的唯一id

3.6K20

python使用UUID库生成唯一ID

IDentifier C# 中叫 GUID 它通过MAC地址、时间戳、命名空间、随机数、伪随机数来保证生成ID的唯一性。...3、uuid3()——基于名字的MD5散列值 通过计算名字和命名空间的MD5散列值得到,保证了同一命名空间中不同名字的唯一性,和不同命名空间的唯一性,但同一命名空间的同一名字生成相同的uuid。...5、uuid5()——基于名字的SHA-1散列值 算法与uuid3相同,不同的是使用 Secure Hash Algorithm 1 算法 使用方面: 首先,Python中没有基于DCE的,所以uuid2...可以忽略; 其次,uuid4存在概率性重复,由无映射性,最好不用; 再次,若在Global的分布式计算环境下,最好用uuid1; 最后,若有名字的唯一性要求,最好用uuid3或uuid5。...() # 带参的方法参见Python Doc print uuid.uuid3(namespace, name) print uuid.uuid4() print uuid.uuid5(namespace

2K10
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    主键的选择:自增id?UUID?雪花算法?

    二、UUID生成主键(32位16进制) uuid:UUID(Universally Unique Identifier,通用唯一识别码)是一种软件建构的标准,用于在分布式计算环境中为元素提供唯一的标识信息...UUID共占128位,分为五段,它具有唯一性、全局性、不变性等特点。...uuid生成主键,需要将testId改成String类型  而在数据库建表的时候testId 不能用bigint了 而是用char(32)就可以了 生成的uuid是这样的 c37da8074d52022661db24bf931990af...它的设计目标是在分布式系统中生成ID,保证ID的唯一性、有序性和趋势递增。雪花算法的核心思想是将一个64位的ID分成多个部分,分别表示不同的信息。...索引性能:由于UUID相对较大,使用UUID作为主键会导致索引变得更大,从而影响查询性能。特别是在执行范围查询或JOIN操作时,性能下降可能会更加明显。

    1.3K10

    MySQL 虚拟列详解

    在 MySQL 中,虚拟列(也称为生成列或计算列)是从一个或多个其他列派生的列,但不实际存储在数据库表中。...使用 MySQL 虚拟列就非常简单了,MySQL 会在查询时自动计算并返回结果。创建虚拟列要创建一个虚拟列,你可以在创建表时或者在现有表上使用 ALTER TABLE 语句。...注意,MySQL 5.7 及之前的版本不支持虚拟列,但从 MySQL 8.0 开始支持生成列(包括虚拟列)。...在现有表上添加虚拟列-- 假设原来的表达式是 (column1 + column2)-- 新的表达式是 (column1 * column2) -- 首先删除旧的虚拟列(如果它实际上是一个真实的物理列,...)) VIRTUAL;使用虚拟列进行查询无论你是使用 STORED 还是 VIRTUAL 类型的生成列,你都可以像查询普通列一样查询它们:SELECT id, full_name FROM employees

    48310

    分布式ID系列(2)——UUID适合做分布式ID吗

    UUID的生成策略: UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据,它是无序的一串数据,按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,UUID的生成用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字...用户指定一个名字空间和一个字符串,通过 MD5 散列,生成 UUID。字符串本身需要是唯一的。 version 4:0100。基于随机数。...跟 Version 3 类似,但是散列函数编程了 SHA1。...的值是:24e6f66b3dfb4aba8e3e3801d3327e08 UUID是否适合做分布式id: 如果需求是只保证唯一性,那么UUID也是可以使用的,但是按照上面的分布式id的要求, UUID其实是不能做成分布式...id的,原因如下: 首先分布式id一般都会作为主键,但是安装mysql官方推荐主键要尽量越短越好,UUID每一个都很长,所以不是很推荐 既然分布式id是主键,然后主键是包含索引的,然后mysql的索引是通过

    2.2K40

    实战演练:通过伪列、虚拟列实现SQL优化

    一.通过伪列、虚拟列实现SQL优化 慢 SQL 文本如下: ? SQL 执行时长达 38S,获取 361 条数据结果返回。 SQL 执行计划如下: ?...虚拟列实现SQL优化 分析 SQL 可知,SQL 的性能瓶颈在于 a.minute = DATE_FORMAT(b.create_time, '%H:%i') 两表之间的关联关系,SQL 无法通过表之间的关联关系直接驱动...MySQL 5.7 增加了虚拟列的新功能,可以类似的实现 Oracle 函数索引。由此思路,month_show_data 增加虚拟列 vr_time,并添加虚拟列索引 idx_vr_time。...伪列的引入,可以强制 SQL 改变表之间的关联顺序,获得想要的执行计划。将 SQL 改写成如下方式: ? SQL 在 0.004s 之后即返回查询结果。 执行计划如下: ?...MySQL 5.7 虚拟列的引入可以在不改动业务实现的情况下,实现函数索引类似的需求。基于代价的优化器存在缺陷,并不能每次都会选出最优的执行计划。

    2.3K31

    主键优化:自增ID与UUID的适用场景对比

    作为开发者,我们常面临两种主流方案:自增ID(如MySQL的AUTO_INCREMENT)和UUID(通用唯一标识符)。...写入差距根源:undefined UUID的无序性导致B+树频繁分裂,实测写操作磁盘I/O量是自增ID的8倍undefined2....查询瓶颈分析:undefined WHERE created_at > '2023-01-01' 在自增ID表走覆盖索引,在UUID表触发全索引扫描undefined3....分布式场景反转:undefined 当分片数≥8时,UUID的插入吞吐量反超自增ID(避免中心化ID生成器的网络开销)关键维度说明: 扩展性需求: 单库架构:优先自增ID 多活数据库:强制UUID.../ULID 性能容忍度: 读密集型:自增ID优势明显 异步写场景:可接受UUID代价 安全要求: 对外API:必须UUID防止爬取 内部系统:自增ID更高效 存储成本: 海量日志:慎用UUID

    88611

    hive创建唯一标识列(自增id)

    目录 一、需求 二、方法 1.row_number() 2.UUID 3.row_sequence() 三、对比 ---- 一、需求 在某一张 hive 表中需要有一列去唯一标识某一行,有些类似于MySQL...中的自增ID 二、方法 1.row_number() select row_number() OVER(ORDER BY RAND()) from table; 2.UUID SELECT regexp_replace...(reflect("java.util.UUID", "randomUUID"), "-", "") AS uniqe_id from table; 3.row_sequence() 使用UDF函数row_sequence...row_sequence() from table; 三、对比 row_number函数是对整个数据集做处理,自增序列在当次排序中是连续的唯一的,使用 row_number() 容易发生数据倾斜; 使用UUID...的方式可以解决数据倾斜,如果在hive表中null的值过多,也可以使用UUID的方法给null赋值,解决数据倾斜的问题; UDF函数row_sequence()是按照任务排序,但是一个SQL可能并发执行的

    7.6K10

    为什么MySQL不推荐使用uuid或者雪花id作为主键?

    p=5090 前言 在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment...,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?...带着疑问,我们来探讨一下这个问题: 二、使用uuid和自增id的索引结构对比 2.1.使用自增id的内部结构 ? 自增的主键的值是顺序的,所以Innodb把每一条记录都存储在一条记录的后面。...因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间。...的生成策略在大数据量的数据插入表现,然后分析了id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点,深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗,详细的解释了这个问题。

    4.7K20

    mysql 自增id和UUID做主键性能分析,及最优方案

    按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字 UUID由以下几部分的组合: (1)当前日期和时间,UUID的第一个部分与时间有关,如果你在生成一个...(2).但是在我们实际到项目中会碰到问题,历史数据表的主键id会与数据表的id重复,两张自增id做主键的表合并时,id一定会有冲突,但如果各自的id还关联了其他表,这就很不好操作。...(3).如果使用UUID,生成的ID不仅是表独立的,而且是库独立的。对以后的数据操作很有好处,可以说一劳永逸。 2.UUID优缺点 缺点: 1....不过,它的辅助索引也会包含主键列,所以,如果主键定义的比较大,其他索引也将很大。如果想在表上定义 、很多索引,则争取尽量把主键定义得小一些。...(2).对于InnoDB的主索引,数据会按照主键进行排序,由于UUID的无序性,InnoDB会产生巨大的IO压力,此时不适合使用UUID做物理主键,可以把它作为逻辑主键,物理主键依然使用自增ID。

    9.3K20

    唯一ID生成算法剖析引UUID数据库自增ID雪花算法方案对比

    ID 安全性:不暴露系统和业务的信息 一般来说,常用的唯一ID生成方法有这些: UUID: 基于时间戳&时钟序列生成 基于名字空间/名字的散列值(MD5/SHA1)生成 基于随机数生成 数据库自增ID...- 分布式安全的UUID:将版本1的时间戳前四位换为POSIX的UID或GID,很少使用 版本3 - 基于名字空间的UUID(MD5版):基于指定的名字空间/名字生成MD5散列值得到,标准不推荐 版本...4 - 基于随机数的UUID:基于随机数或伪随机数生成, 版本5 - 基于名字空间的UUID(SHA1版):将版本3的散列算法改为SHA1 3.UUID各版本优缺点 版本1 - 基于时间的UUID:...版本3/5 - 基于名字空间的UUID(MD5/SHA1): 将命名空间(如DNS、URL、OID等)及名字转换为字节序列; 通过MD5/SHA1散列算法将上述字节序列转换为16字节哈希值(MD5散列不再推荐...,SHA1散列的20位只使用其15~00位); 将哈希值的 3~0 字节置于UUID的15~12位; 将哈希值的 5~4 字节置于UUID的11~10位; 将哈希值的 7~6 字节置于UUID的09~08

    3.1K10

    被追着问UUID和自增ID做主键哪个好,为什么?

    之前无意间看到群友讨论到用什么做主键比较好 其实 UUID 和自增主键 ID 是常用于数据库主键的两种方式,各自具有独特的优缺点。...自增 ID 在 MySQL 中,可以通过设置 AUTO_INCREMENT 属性实现 ID 的自增长,通常用于作为主键 ID。...使用自增 ID 作为主键的好处包括: 存储空间节省:ID 为数字,占用的位数比 UUID 小得多,因此在存储空间上更加节省。 查询效率高:ID 递增,利于 B+Tree 索引的查询效率提高。...然而,实际中较少使用这个版本的 UUID。 V3. 基于名称空间的 UUID(MD5) 基于名称空间的 UUID 通过计算名称和名称空间的 MD5 散列值得到。...基于名称空间的 UUID(SHA1) 与版本 3 的 UUID 算法相似,但使用 SHA1(Secure Hash Algorithm 1)算法进行散列值计算。

    3.3K10

    使用雪花id或uuid作为MySQL主键,被老板怼了一顿!

    磊哥,前几天在做项目demo的时候,使用雪花id或uuid作为Mysql主键,被老板怼了一顿!...用户uuid表 ? 随机主键表: ?...带着疑问,我们来探讨一下这个问题: 二、使用uuid和自增id的索引结构对比 2.1 使用自增id的内部结构 ? 自增的主键的值是顺序的,所以Innodb把每一条记录都存储在一条记录的后面。...因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间。...的生成策略在大数据量的数据插入表现,然后分析了id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点,深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗,详细的解释了这个问题。

    9.9K32
    领券