分库分表后全局唯一ID生成策略:业务字段与生成ID的权衡

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在分布式数据库系统中,保证分库分表后的全局唯一性(主键)生成是一项关键任务。分库分表的目的是提高系统的可扩展性和性能,但同时也带来了挑战,特别是确保数据一致性。本文主要探讨如何在实现数据分片和读写分离后,处理主键生成的全局唯一性问题。 首先,理解主键选择的重要性。数据库的主键需满足唯一性和稳定性,通常有两种策略: 1. **业务字段为主键**:例如用户表中,常用手机号、电子邮件或身份证号作为主键。然而,这在某些情况下可能不合适。例如评论表中,由于一条评论可能对应多个用户,且用户的联系方式可能会改变,因此这些字段不适合做主键。另外,像邮箱和手机号码并不能完全保证唯一性,且用户更换联系方式可能导致数据同步问题。 2. **自动生成唯一ID**:这是另一种常见的选择。这种方式利用时间戳或者其他算法生成的数字,确保每次插入都是唯一的。但需要注意的是,如果时间戳只记录秒,需要设计合理的范围以避免冲突,例如在一定时间段内使用有序的递增ID。 在分库分表场景下,由于数据分布到多个节点,传统的基于业务字段的主键方法可能受到限制。例如,查询时必须包含分区键,而聚合查询可能效率低下。因此,需要特别关注如何设计一个在分布式环境中既能保持唯一性又能支持高效查询的主键生成策略。 一种解决方案是结合业务逻辑和时间戳,比如在用户表中,可以使用用户的唯一标识(如用户ID)与时间戳相结合生成复合主键,例如`user_id + timestamp`。这样即使用户ID发生变化,通过时间戳的增量可以保证全局唯一性,同时仍能支持高效的查询。 另一个策略是采用UUID(通用唯一识别符),这是一种专门为分布式系统设计的全局唯一ID,生成过程复杂但确保唯一。然而,UUID可能会导致数据存储空间增加,因此在性能和空间效率之间需要权衡。 处理分布式数据库分库分表后的全局唯一性问题,需要综合考虑业务需求、数据唯一性、查询效率以及数据存储成本。选择合适的主键策略是提升系统稳定性和性能的关键,同时也要适应不断变化的业务场景和技术发展趋势。

逐句解释下列代码: %% 蛙跳算法全局参数设置 FROG_NUM=20; % 青蛙种群的个体数目 GROUP_NUM = 4; % 青蛙种群的分组个数 FROG_IN_GROUP = 5; % 组内青蛙个数 MAX_ITERATION_NUM = 1000; % 最大迭代次数 CHARACTER_NUM = length(traind(1,:)); % 初始特征集的总维度 % SUBCHARACTER_NUM = 5; % REPET_NUM = 100; # 重复次数,如果加上这个参数,将停止条件增加为结果重复REPET_NUM停止迭代 tic; %% 蛙跳算法初始化 %---------init------------% for i=1:FROG_NUM a=randperm(CHARACTER_NUM); allfrog(i).pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); allfrog(i).eva=evaluation(traind,label,allfrog(i).pos); end %----------sort-----------% [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); %% 迭代寻优 count=1; iter=1; eva = []; while iter<MAX_ITERATION_NUM+1 % while count<REPET_NUM %----------group----------% k=1; for j=1:FROG_IN_GROUP for i=1:GROUP_NUM grouped(i,j)=allfrog(index(k)); k=k+1; end end %---------find_max--------% global_max=allfrog(index(1)); for i=1:GROUP_NUM max_in_group(i)=grouped(i,1); min_in_group(i)=grouped(i,FROG_IN_GROUP); end %----------update------------% for i=1:GROUP_NUM frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,max_in_group(i).pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,global_max.pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else a=randperm(CHARACTER_NUM); frogtemp.pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; end end end %--------------混洗---------------% k=1; for i=1:FROG_IN_GROUP for j=1:GROUP_NUM allfrog(k)=grouped(j,i); k=k+1; end end eva = [eva global_max.eva]; iter=iter+1; [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); global_max_new=allfrog(index(1)); if global_max_new.eva>global_max.eva count=0; else count=count+1; end % end end % fprintf('iteration:%d\n',iter); % global_max=allfrog(index(1)); % fprintf('global_max.eva:%f\n',global_max.eva); % fprintf('global_max.pos:'); % fprintf('%d\t',global_max.pos); % fprintf('\n'); t = toc; end

2023-05-15 上传