数据库主键ID生成策略

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前言：　

  　系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题，下面介绍一些常见的ID生成策略。

• Sequence ID
• UUID
• GUID
• COMB
• Snowflake

　　最开始的自增ID为了实现分库分别的需求，会在自增的前提下，使用不同起点，但需要做数据库拓展时，极其麻烦。 比如刚开始时，我们设计某个系统的数据库时，这个数据库中会有10个表，那么我们对于每个表的内容都需要不同的ID我们就可以使用不同不长自增的形式，比如，第一张表的是1、11、21、31。。。 第二张表是2、12、22、32。。。 第三张表是3、13、23、33。。。 第十张表就是10、20、30。。。 但是这样的问题就是，如果有一天我发现这个系统的10张表已经不够用了，我想要再添加一张表，那么这时的主键应该怎么分配呢？ 另外，如果对于多个数据库的数据希望合并，但是对于这种简单的生成ID方式，重复的可能性很大，所以几乎一定会发生重复这种情况。  显然，如果使用之前的方法的可扩展性会比较差。

　　相比自增ID，UUID生成唯一主键更加方便（数据量非常大的情况下，存在重复的可能），但由于UUID的无序性，性能不如自增ID，字符串储存，储存空间大，查询效率低。关键：使用uuid的缺点是查询效率低啊！  

　　COMB相对于UUID，增加了生成ID的有序性，插入与查询效率都有所提高。 这篇文章有简单的分析。

　　Sonwflake是Twitter主键生成策略，可以看做是COMB的一种改进，用64位的长整型代替128位的字符串。ID构成：第一位0 + 41位的时间前缀 + 10位的节点标识 + 12位的sequence避免并发的数字。

第一部分：Sequence ID

　　数据库自增长序列或字段，最常见的方式。由数据库维护，数据库唯一。

优点：

1. 简单，代码方便，性能可以接受。
2. 数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。

第二部分：UUID

　　npm 管理   https://www.npmjs.com/package/uuid 

　 　常见的方式,128位。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。

　　UUID是128位的全局唯一标识符，通常由32字节的字符串表示。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。

　　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。

　　 UUID主要有五个算法，也就是五种方法来实现。

（1）、 uuid1()

――基于时间戳。由MAC地址、当前时间戳、随机数生成。可以保证全球范围内的唯一性，但MAC的使用同时带来安全性问题，局域网中可以使用IP来代替MAC。

（2）、uuid2()

――基于分布式计算环境DCE（Python中没有这个函数）。算法与uuid1相同，不同的是把时间戳的前4位置换为POSIX的UID。实际中很少用到该方法。

(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。

（4）、uuid4()

――基于随机数。由伪随机数得到，有一定的重复概率，该概率可以计算出来。

（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。

优点：

1. 简单，代码方便。
2. 全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。

第三部分： GUID

第四部分： COMB

六、使用

npm install uuid --save

  const uuidv1 = require(‘uuid/v1‘);
  console.log(‘随机uuid字符串‘, uuidv1());

参考文章： https://www.npmjs.com/package/uuid
 　          　 http://www.jianshu.com/p/d553318498ad

　　　　 　http://www.jianshu.com/p/a0a3aa888a49

数据库主键ID生成策略

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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhuzhenwei918/p/7286473.html