ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持， 比如 MySQL 的自增键，Oracle 的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约 束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入 则是通过序列位保证。同时由于时间 位是单调递增的，且各个服务器如果大体做了时间同步，那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那 么生成器会等待到下个毫秒继续生成。 雪花算法主键的详细结构见下图。 4.2. 数据分片 29 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 时钟回拨 服务器时钟回拨会导致产生重复序列，因此默认分布式主

115 分片算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 分布式序列算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 负载均衡算法 . . . . . . ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持， 比如 MySQL 的自增键，Oracle 的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约 束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入 则是通过序列位保证。同时由于时间 位是单调递增的，且各个服务器如果大体做了时间同步，那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。

114 分片算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 分布式序列算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 负载均衡算法 . . . . . . ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持， 比如 MySQL 的自增键，Oracle 的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约 束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入 则是通过序列位保证。同时由于时间 位是单调递增的，且各个服务器如果大体做了时间同步，那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。

119 分片算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 分布式序列算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 负载均衡算法 . . . . . . ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持， 比如 MySQL 的自增键，Oracle 的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约 束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入 则是通过序列位保证。同时由于时间 位是单调递增的，且各个服务器如果大体做了时间同步，那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。

ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持， 比如 MySQL 的自增键，Oracle 的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约 束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入 则是通过序列位保证。同时由于时间 位是单调递增的，且各个服务器如果大体做了时间同步，那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那 么生成器会等待到下个毫秒继续生成。 雪花算法主键的详细结构见下图。 3.1. 数据分片 19 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 时钟回拨 服务器时钟回拨会导致产生重复序列，因此默认分

253 分片算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255 分布式序列算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 负载均衡算法 . . . . . . offline_table2, offline_table3 分布式主键 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持， 比如 MySQL 的自增键，Oracle 的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约 束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入 none: # 不分片 tableStrategy: # 分表策略，同分库策略 keyGenerateStrategy: # 分布式序列策略 column: # 自增列名称，缺省表示不使用自增主键生成器 keyGeneratorName: # 分布式序列算法名称 autoTables: # 自动分片表规则配置 t_order_auto: # 逻辑表名称 actualDataSources

从mysql中导⼊数据 从oracle中导⼊数据 从ufile加载数据 开发指南 开发指南 1、连接数据库 2、数据库管理 3、模式管理 4、表格设计 5、加载数据 6、分区表 7、序列 8、索引 9、 ANALYZE/VACUUM 10、常⽤SQL⼤全 12、常⽤SQL命令 13、⽤⼾⾃定义函数 ⽬录 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 p_store_sales (date); 7、序列 、序列 通过使⽤序列，系统可以在新的纪录插⼊表中时，⾃动地按照⾃增⽅式分配⼀个唯⼀ID。使⽤序列⼀般就是为插⼊表中的纪录⾃动分配⼀个唯⼀标识符。您可以通过声明⼀个 SERIAL 类型 的标识符列，该类型将会⾃动创建⼀个序列来分配 ID。 创建序列 CREATE SEQUENCE myid START 0; 使⽤序列 INSERT INTO test test VALUES (nextval('myid'), 'test'); 修改序列 ALTER SEQUENCE myid RESTART WITH 88; 删除序列 开发指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 101/206 DROP SEQUENCE myid; 8、索引 、索引 udw ⽀持B-tree、位图索引（bitmap）

..................... - 128 - 创建与使用序列 .............................................................................................................. - 139 - 创建序列 .................................... ...................... - 140 - 使用序列 .................................................................................................................. - 140 - 修改序列 .................................. ...................... - 141 - 删除序列 .................................................................................................................. - 142 - 设置序列为字段缺省值 ............................

物化视图的排序列，选填项。 排序列的声明顺序必须和 select_expr 中列声明顺序一致。 如果不声明 order by，则根据规则自动补充排序列。 如果物化视图是聚合类型，则所有的分组列自动补充为排 序列。 如果物化视图是非聚合类型，则前 36 个字节自动补充为排序列。如果自动补充的排序个数小于3个，则 前三个作为排序列。 如果 query 中包含分组列的话，则排序列必须和分组列一致。 duplicate_table duplicate_table;; Baidu 百度智能云文档 SQL手册 48 2. 创建一个以 k2 为排序列的物化视图 物化视图的 schema 如下图，物化视图仅包含两列 k2, k1，其中 k2 列为排序列，不带任何聚合。 3. 创建一个以 k1, k2 分组，k3 列为 SUM 聚合的物化视图 物化视图的 schema 如下图，物化视图包含两列 为分组列，sum(k3) 为根据 k1, k2 分组后的 k3 列的求和值。 由于物化视图没有声明排序列，且物化视图带聚合数据，系统默认补充分组列 k1, k2 为排序列。 4. 创建一个去除重复行的物化视图 物化视图 schema 如下图，物化视图包含 k1, k2, k3, k4列，且不存在重复行。 5. 创建一个不声明排序列的非聚合型物化视图 all_type_table 的 schema 如下： +

后端存储分离 ● Go! (图标也好看) Example: Example: Carrier ● Tracing 信息携带者 ○ 解决跨服务调用的 Tracing metadata 序列化和反序列化抽象 ● Inject / Extract ○ HTTPHeader ○ TextMap Example: 通过 HTTPHeader 作为 Carrier 来携带 Tracing 信息 Tracer ID 和 Span Context 序列化成字符串后传递给这个 Session Varible 3. 在 TiDB 体系内将 Tracer 信息反序列化后生成新的 Context 4. TiDB 和 TiKV 之间的通信是通过 gRPC, jaeger 对 gRPC 有着良好的支持 Tips: Jaeger client 提供了序列化和反序列化的 实现： func (c SpanContext)