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分布式场景下你还在用UUID吗，shardingjdbc分库分表的ID你又是怎么设置的？雪花ID你了解多少一、数据库自增ID二、UUID优点：性能非常高，没有网络消耗三、Redis发号器利用Redis的INCR和INCRBY来实现，原子操作，线程安全，性能比Mysql强劲缺点：需要占用网络资源，增加系统复杂度Snowflake雪花算法优点：twitter 开源的分布式 ID 生成算法，代码实现简单、不占用宽带、数据迁移不受影响生成的 id 中包含有时间戳，所以生成的 id 按照时间递增

本文是springboot2.x整合sharding-jdbc4.x完成指定字段进行分表的样例，全程干货无废话，值得一看呀~先来讲下Sharding-Jdbc常见概念术语,站着统一水平线上，沟通无障碍，统一下专业术语真实表◦在分片的数据库中真实存在的物理表◦比如订单表 product_order_0、product_order_1、product_order_2逻辑表◦水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称◦比如订单表 product_order_0、product_orde

平时跟身边开发哈牛皮的的时候，总是会聊起来，曾经哪哪个面试被问到了mysql大表要怎么优化呢？张口就是回答 分库分表啊~垂直分水平分啊等的，是不是很熟悉？话说回来，你真的了解分库分表吗？以下内容很肝，无废话 值得一看。先来说说垂直分库分表吧：现在有个需求:是商品表字段太多，每个字段访问频次不一样，浪费了IO资源，需要进行优化这个需求就用到垂直分表啦，垂直分表介绍：通俗点说垂直分库就是“大表拆小表”，基于列字段进行的 拆分原则一般是表中的字段较多，将不常用的或者数据较大，长度较...