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在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中，獲取數(shù)據(jù)記錄的唯一標(biāo)識(shí)ID是必不可少的。ID通常是由數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)分配，并由開發(fā)人員進(jìn)行操作和使用。然而，在實(shí)際開發(fā)中，我們經(jīng)常需要手動(dòng)獲取ID，以便更好地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。在本文中，我們將分享一些常見的數(shù)據(jù)庫(kù)ID獲取技巧，以幫助您更有效地使用數(shù)據(jù)庫(kù)。

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一、自增ID

自增ID是最常見的數(shù)據(jù)庫(kù)ID獲取方式。在MySQL、Oracle、SQL Server等大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，都可以通過定義自增字段來實(shí)現(xiàn)。例如，MySQL中可以通過以下方式定義自增字段：

CREATE TABLE `users` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` varchar(50) DEFAULT NULL,

`age` int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

在插入數(shù)據(jù)時(shí)，可以忽略自增ID字段，數(shù)據(jù)庫(kù)將自動(dòng)生成ID并自動(dòng)填充。

INSERT INTO `users` (`name`, `age`) VALUES (‘張三’, 18);

INSERT INTO `users` (`name`, `age`) VALUES (‘李四’, 20);

在查詢數(shù)據(jù)時(shí)，可以直接使用自增ID作為唯一標(biāo)識(shí)。

SELECT * FROM `users` WHERE `id` = 1;

二、GUID

GUID是全局唯一標(biāo)識(shí)符（Globally Unique Identifier）的縮寫，用于在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中保證數(shù)據(jù)的唯一性。GUID通常是由36個(gè)字符組成，包括32個(gè)十六進(jìn)制數(shù)字和4個(gè)連接符“-”，例如：{3F2504E0-4F89-41D3-9A0C-0305E82C3301}。

在SQL Server等數(shù)據(jù)庫(kù)中，可以使用NEWID()函數(shù)生成GUID。

INSERT INTO `users` (`id`, `name`, `age`) VALUES (NEWID(), ‘張三’, 18);

在查詢數(shù)據(jù)時(shí)，可以直接使用GUID作為唯一標(biāo)識(shí)。

SELECT * FROM `users` WHERE `id` = ‘3F2504E0-4F89-41D3-9A0C-0305E82C3301’;

三、時(shí)間戳

時(shí)間戳是指以某個(gè)固定的起始時(shí)間為基準(zhǔn)，計(jì)算距離該時(shí)間的秒數(shù)或毫秒數(shù)。在實(shí)際開發(fā)中，可以將時(shí)間戳作為數(shù)據(jù)庫(kù)ID，例如：

INSERT INTO `users` (`id`, `name`, `age`) VALUES (UNIX_TIMESTAMP(), ‘張三’, 18);

在查詢數(shù)據(jù)時(shí)，可以通過唯一標(biāo)識(shí)的時(shí)間戳進(jìn)行查詢。

SELECT * FROM `users` WHERE `id` = 1627412865;

四、UUID

UUID（Universally Unique Identifier）是一種特殊的GUID，由128位二進(jìn)制數(shù)組成，一般用32位十六進(jìn)制表示。UUID的生成算法是公開的，可以在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中生成相同的ID。例如，在Java中可以使用java.util.UUID類生成UUID。

UUID uuid = UUID.randomUUID();

String id = uuid.toString();

INSERT INTO `users` (`id`, `name`, `age`) VALUES (id, ‘張三’, 18);

在查詢數(shù)據(jù)時(shí)，可以直接使用UUID作為唯一標(biāo)識(shí)。

SELECT * FROM `users` WHERE `id` = ‘f114680f-d9c7-4f03-9207-50ff3bdcf747’;

五、Twitter雪花算法

Twitter雪花算法是一種生成唯一ID的算法，具有以下特點(diǎn)：

1. 生成的ID是一個(gè)64位整型數(shù)，其中之一位為符號(hào)位，41位為時(shí)間戳，10位為機(jī)器ID，12位為序列號(hào)。

2. 時(shí)間戳是以固定時(shí)間點(diǎn)開始計(jì)算，可以使用69年，即(1

3. 機(jī)器ID用于防止不同機(jī)器上的進(jìn)程生成相同的ID，可以使用MAC地址或自定義算法。

4. 序列號(hào)是在同一機(jī)器同一時(shí)間戳內(nèi)生成的，用于防止同一毫秒內(nèi)生成相同的ID。

在Java中，可以使用Snowflake算法生成ID。

public class Snowflake {

private long workerId;

private long sequence = 0L;

private long epoch = 1288834974657L;

private long workerIdBits = 5L;

private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L

private long sequenceBits = 12L;

private long sequenceMask = -1L ^ (-1L

private long workerIdShift = sequenceBits;

private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits;

private long lastTimestamp = -1L;

public Snowflake(long workerId) {

if (workerId > maxWorkerId || workerId

throw new IllegalArgumentException(String.format(“worker Id can’t be greater than %d or less than 0”, maxWorkerId));

}

this.workerId = workerId;

}

public synchronized long nextId() {

long timestamp = timeGen();

if (timestamp

throw new RuntimeException(String.format(“Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds”, lastTimestamp – timestamp));

}

if (lastTimestamp == timestamp) {

sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;

if (sequence == 0) {

timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);

}

} else {

sequence = 0L;

}

lastTimestamp = timestamp;

return ((timestamp – epoch)

(workerId

sequence;

}

private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

long timestamp = timeGen();

while (timestamp

timestamp = timeGen();

}

return timestamp;

}

private long timeGen() {

return System.currentTimeMillis();

}

public static void mn(String[] args) {

Snowflake snowflake = new Snowflake(1L);

for (int i = 0; i

System.out.println(snowflake.nextId());

}

}

}

在插入數(shù)據(jù)時(shí)，可以直接使用Snowflake算法生成的ID。

Snowflake snowflake = new Snowflake(1L);

INSERT INTO `users` (`id`, `name`, `age`) VALUES (snowflake.nextId(), ‘張三’, 18);

在查詢數(shù)據(jù)時(shí)，可以直接使用Snowflake算法生成的ID進(jìn)行查詢。

SELECT * FROM `users` WHERE `id` = 146292898501580032;

以上即是常見的數(shù)據(jù)庫(kù)ID獲取技巧，不同的場(chǎng)景應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。自增ID適用于單機(jī)應(yīng)用，GUID適用于多機(jī)應(yīng)用，時(shí)間戳適用于分布式系統(tǒng)，Snowflake算法適合于高并發(fā)場(chǎng)景。合理選用ID獲取方式可以提高數(shù)據(jù)操作效率，并降低開發(fā)成本。

相關(guān)問題拓展閱讀：

• 如何獲取SQL SERVER數(shù)據(jù)庫(kù)中特定行的id號(hào)
• 當(dāng)我用QueryString的時(shí)候 在存值的頁(yè)面如何獲取數(shù)據(jù)庫(kù)中的ID號(hào)?

如何獲取SQL SERVER數(shù)據(jù)庫(kù)中特定行的id號(hào)

可以用row_number函數(shù)，如以下數(shù)據(jù)：

ID NAME

張三

李四

王五

趙六

如查詢王五這條數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)里是森賣態(tài)第幾條，可此源以這樣。

select t.rn from

(select *,row_number() over(order by id) rn from 表名) t

where t.name=’王五’

結(jié)果會(huì)顯示為3，配孫也就是第三條數(shù)據(jù)

當(dāng)我用QueryString的時(shí)候 在存值的頁(yè)面如何獲取數(shù)據(jù)庫(kù)中的ID號(hào)?

想要獲取、那你得先傳給地址欄啊、森團(tuán)塵比方說你現(xiàn)在有一個(gè)頁(yè)面跟數(shù)據(jù)庫(kù)操作了、首先你把id給地址欄、例如href=”articles.aspx?id=”+然后在需要ID的頁(yè)面queryString=你需要的或友id就可以獲取此禪啊、

關(guān)于怎么獲取數(shù)據(jù)庫(kù)的id的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。

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