常用注解-@TableId

目录

• 二、@TableId
  • 1、雪花算法
    • 背景
    • 数据库分表
  • 2、指定主键列
  • 3、value属性
  • 4、type属性

二、@TableId

1、雪花算法

默认情况下数据库的id列使用的是基于雪花算法的策略生成

背景

随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。

数据库的扩展方式主要包括：业务分库、主从复制，数据库分表。

数据库分表

将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如，淘宝的几亿用户数据，如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中，肯定是无法满足性能要求的，此时就需要对单表数据进行拆分。

单表数据拆分有两种方式：垂直分表和水平分表。示意图如下：

垂直分表：

• 垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。
• 例如，前面示意图中的 nickname 和 description 字段，假设我们是一个婚恋网站，用户在筛选其他用户的时候，主要是用 age 和 sex 两个字段进行查询，而 nickname 和 description 两个字段主要用于展示，一般不会在业务查询中用到。description 本身又比较长，因此我们可以将这两个字段独立到另外一张表中，这样在查询 age 和 sex 时，就能带来一定的性能提升。

水平分表：

• 水平分表适合表行数特别大的表，有的公司要求单表行数超过 5000 万就必须进行分表，这个数字可以作为参考，但并不是绝对标准，关键还是要看表的访问性能。对于一些比较复杂的表，可能超过 1000 万就要分表了；而对于一些简单的表，即使存储数据超过 1 亿行，也可以不分表。
• 但不管怎样，当看到表的数据量达到千万级别时，作为架构师就要警觉起来，因为这很可能是架构的性能瓶颈或者隐患。

水平分表相比垂直分表，会引入更多的复杂性，例如数据id：

主键自增：

• 以最常见的用户 ID 为例，可以按照 1000000 的范围大小进行分段，1 ~ 999999 放到表 1中，1000000 ~ 1999999 放到表2中，以此类推。
• 复杂点：分段大小的选取。分段太小会导致切分后子表数量过多，增加维护复杂度；分段太大可能会导致单表依然存在性能问题，一般建议分段大小在 100 万至 2000 万之间，具体需要根据业务选取合适的分段大小。
• 优点：可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。例如，现在的用户是 100 万，如果增加到 1000 万，只需要增加新的表就可以了，原有的数据不需要动。
• 缺点：分布不均匀。假如按照 1000 万来进行分表，有可能某个分段实际存储的数据量只有 1 条，而另外一个分段实际存储的数据量有 1000 万条。

Hash ：

• 同样以用户 ID 为例，假如我们一开始就规划了 10 个数据库表，可以简单地用 user_id % 10 的值来表示数据所属的数据库表编号，ID 为 985 的用户放到编号为 5 的子表中，ID 为 10086 的用户放到编号为 6 的子表中。
• 复杂点：初始表数量的确定。表数量太多维护比较麻烦，表数量太少又可能导致单表性能存在问题。
• 优点：表分布比较均匀。
• 缺点：扩充新的表很麻烦，所有数据都要重分布。

*雪花算法：*

雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同表的主键的不重复性，以及相同表的主键的有序性。

• 核心思想：

• • 长度共64bit（一个long型）。
  • 首先是一个符号位，1bit标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0。
  • 41bit时间截(毫秒级)，存储的是时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)，结果约等于69.73年。
  • 10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID，可以部署在1024个节点）。
  • 12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID）。

• 优点：整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞，并且效率较高。

2、指定主键列

• 测试：将数据库表中的id列改为 uid，将实体类中的id属性改成 uid，执行数据插入，则报告如下错误

• 原因：因为MP默认认为id是主键列，其他名字的属性MP无法默认自动填充
• 解决方案：为主键列添加 @TableId 注解

3、value属性

实体类的属性名是 id，数据库的列名是 uid，此时使用 value 属性将属性名映射到列名

@TableId(value = "uid")
private String id;

4、type属性

type属性用来定义主键策略

• IdType.ASSIGN_ID：使用基于雪花算法的策略生成数据id

@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
private Long id;

注意：当对象的id被明确赋值时，不会使用雪花算法

• IdType.AUTO：使用数据库的自增策略

@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;

注意：该类型请确保数据库设置了 ID自增 否则无效

• 全局配置：要想影响所有实体的配置，可以设置全局主键配置

#全局设置主键生成策略
mybatis-plus.global-config.db-config.id-type=auto