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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。...UUID基于时间的UUID通过计算当前时间戳、随机数和机器MAC地址得到。...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 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。...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转换为UUID形式。

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python使用UUID库生成唯一ID

它可以保证时间和空间的唯一性，也称为GUID，全称为： UUID —— Universally Unique IDentifier Python 中叫 UUID GUID —— Globally Unique...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。...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

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    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...1.为什么要使用uuid做主键 (1).其实在innodb存储引擎下，自增长的id做主键性能已经达到了最佳。不论是存储和读取速度都是最快的，而且占的存储空间也是最小。...(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....综合上述可得： (1).如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的。为了存储和查询性能应该使用自增长id做主键。

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    主键的选择：自增id？UUID？雪花算法？

    一、主键为什么不使用自增id 数据迁移和备份：如果你需要将数据从一个数据库迁移到另一个数据库，或者备份和恢复数据，自增主键可能会导致问题。...例如，如果你在新数据库中已经存在与旧数据库相同的自增 ID，那么插入操作可能会失败。 删除和插入操作：如果表中存在大量删除和插入操作，自增主键可能会导致 ID 值的不连续。...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...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。

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    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。...它可以通过不同的算法生成，例如基于时间戳的 UUID（version 1）和基于随机数的 UUID（version 4）等。...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。...UUID 的具体实现版本包括基于时间的 UUID V1 和基于随机数的 UUID V4 等。 在 Java 中，java.util.UUID生成的 UUID 包括 V3 和 V4 两种版本。...各版本 UUID 简要总结如下： Version 1 和 Version 2： 基于时间戳和 MAC 地址，适合分布式计算环境，具有高度唯一性。

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    kettle将postgresql数据导入cassandra提示InvalidQueryException: UUID should be 16 or 0 bytes (36)

    本文使用的postgresql-12，cassandra 3.x，pentaho kettle为9.1版本，转换图如下图所示： 最初的转换只有pg的表输入节点以及Cassandra output输出节点组成...，但是postgresql表中的uuid字段到了kettle时却成了字符串类型，导致 kettle将postgresql数据导入cassandra提示错误: 字段 "id" 的类型为 uuid, 但表达式的类型为...character varying，com.datastax.driver.core.exceptions.InvalidQueryException: UUID should be 16 or 0...if (r == null) { setOutputDone(); return false; } //获取id列 str1 = get(Fields.In, "id").getString...UUID one = UUID.fromString(str1); //更新id列为uuid类型 get(Fields.Out, "id").setValue(outputRow

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    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...UUID的格式： UUID 的十六个八位字节被表示为 32个十六进制数字，以连字号分隔的五组来显示，形式为 8-4-4-4-12，总共有 36个字符（即三十二个英数字母和四个连字号）。...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。...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

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    Face ID和Touch ID 译文and集成篇Face ID和Touch ID

    译文篇： Face ID和Touch ID 尽可能支持生物识别。Face ID和Touch ID是人们信任的安全，熟悉的身份验证方法。...只要给他们一个单一的选项，如Face ID。提供替代方案，例如要求用户名和密码，只有在初始方法失败时才作为备用。 仅在响应用户操作时启动身份验证。明确的操作，例如点击按钮，确保用户想要进行身份验证。...例如，使用Face ID登录到您的应用程序的按钮应标题为“使用Face ID登录”而不是“Touch ID登录”。 参考认证方法准确。不要在支持Face ID的设备上引用Touch ID。...当人们看到像系统的Touch ID（指纹图标）和Face ID图标的图标时，他们认为它们应该进行身份验证。...尝试和触摸ID现在被锁定。

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    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

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    为什么MySQL不推荐使用uuid或者雪花id作为主键？

    一、mysql和程序实例 1.1.要说明这个问题,我们首先来建立三张表 分别是user_auto_key,user_uuid,user_random_key,分别表示自动增长的主键,uuid作为主键,随机...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。...，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗 ③减少了页分裂和碎片的产生 2.2.使用uuid的索引内部结构 ?...和雪花id）载入到聚簇索引(innodb默认的索引类型)以后,有时候会需要做一次OPTIMEIZE TABLE来重建表并优化页的填充，这将又需要一定的时间消耗。...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

    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...优点：能基本保证全球唯一性 缺点：使用了Mac地址，因此会暴露Mac地址和生成时间 版本2 - 分布式安全的UUID： 优点：能保证全球唯一性 缺点：很少使用，常用库基本没有实现 版本3 - 基于名字空间的...1.数据库水平拆分，设置不同的初始值和相同的步长 如图所示，可保证每台数据库生成的ID是不冲突的，但这种固定步长的方式也会带来扩容的问题，很容易想到当扩容时会出现无ID初始值可分的窘境，解决方案有：...实际上如果现有的方法依然不能满足，我们完全可以依据自身业务和发展需求，来自行决定使用何种策略生成唯一ID。...雪花算法 较强唯一性 时间序+逻辑序 高并发可用 自主生成 暴露时间 从冲突率、QPS和算法时间复杂度来比较的话： 方案 冲突率/最高不冲突QPS 时间复杂度 基于时间的UUID 10M/s 下不冲突

    3.1K10

    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！...一、MySQL和程序实例 1.1 要说明这个问题,我们首先来建立三张表 分别是user_auto_key,user_uuid,user_random_key,分别表示自动增长的主键,uuid作为主键,随机...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。...，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗 ③减少了页分裂和碎片的产生 2.2 使用uuid的索引内部结构 ?...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

    使用雪花id或uuid作为Mysql主键，被老板怼了一顿！

    来实现增查测试： 1.3.程序写入结果 1.4.效率测试结果 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 2.2.使用uuid的索引内部结构 2.3.使用自增id的缺点 三...本篇博客的目录 mysql程序实例 使用uuid和自增id的索引结构对比 总结 一、mysql和程序实例 1.1.要说明这个问题,我们首先来建立三张表 分别是user_auto_key,user_uuid...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。...，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗 ③减少了页分裂和碎片的产生 2.2.使用uuid的索引内部结构 ?...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。

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