自增字段对数据库写入速度的影响 (数据库自增字段影响写速度)
在数据库的设计和建立过程中，我们经常会使用到自增字段，自增字段一般是指在每次插入一个新记录时，该字段的值会自动加1，从而保证该字段的唯一性。自增字段不仅能够方便地管理数据，还能够提高数据库的读取和查找速度。然而，自增字段对数据库的写入速度也有着一定的影响。
自增字段的工作原理
自增字段是通过底层的计算机硬件实现的。数据库中的自增字段通常是使用自增长序列来实现的，自增长序列是一个独立的存储结构，由数据库自动生成一系列数字，用于为自增字段提供唯一的值。每次插入新记录时，数据库会从自增长序列中取出一个数字，用作该记录的自增字段的值，然后将自增长序列的值加1，为下一次插入新记录的自增字段提供新的值。
自增字段的优点
自增字段的优点是显而易见的，它能够方便地管理数据，为数据库提供快速的读写速度。自增字段的主要优点可以归纳如下：
1. 唯一性：自增字段能够确保每一条记录都有唯一的自增字段值，避免了数据重复和数据错误。
2. 快速查找：自增字段能够提高数据库的查找速度，因为它们是按照唯一性排序的。
3. 易于维护：自增字段能够方便地维护数据，因为它们自动增加，避免了人工干预的繁琐操作。
自增字段的缺点
不过，自增字段也有着一些缺点。最主要的缺点是：自增字段对数据库的写入速度有一定的影响。这是因为自增字段需要先从自增长序列中获取值，然后再插入新记录，这个过程需要消耗一定的时间，从而影响了数据库的写入速度。
实践证明，当数据库表中的自增字段数量达到一定的数量时，自增字段会对写入速度产生明显的影响。这是因为，在写入大量数据时，自增字段的增长速度非常快，导致自增长序列需要不断生成新值，从而影响了数据库的写入速度。
如何优化自增字段的写入速度
在实际应用中，为了提高数据库的写入速度，我们可以使用一些技巧来优化自增字段的写入速度：
1. 调整自增增量：一些数据库系统允许我们通过调整自增增量来优化自增字段的写入速度。当自增增量比较大时，自增字段的增长速度就会变慢，从而减小了对写入速度的影响。
2. 使用缓存：为了避免每次插入都需要访问自增序列，我们可以在应用程序层面实现缓存机制，将自增序列的值缓存起来，避免了每次插入都需要重新访问自增序列。
3. 采用分批插入：为了避免一次插入大量数据时，自增字段的增长速度过快，我们可以采用分批插入的方式，将数据分批插入数据库中。
自增字段已经成为了数据库设计中不可或缺的一部分，它能够方便地管理数据，提高数据库的读取和查找速度，但也有着一定的缺点，对数据库的写入速度有一定的影响。为了优化自增字段的写入速度，我们可以采取一些优化策略，从而提高数据库的写入速度，提高数据操作效率。
相关问题拓展阅读：
数据库架构选型与落地，看这篇就够了
随着时间和业务的发展，数据库中的数据量增长是不可控的，库和表中的数据会越来越大，随之带来的是更高的
磁盘
、
IO
、
系统开销
，甚至
性能
上的瓶颈，而单台服务器的
资源终究是有限
的。
因此在面对业务扩张过程中，应用程序对数据库系统的
健壮性
，
安全性
，
扩展性
提出了更高的要求。
以下，我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。
数据库会面临什么样的挑战呢？
业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。
为了解决上述的各种问题，数据库衍生了出不同的架构来解决不同的场景需求。
将数据库的写操作和读操作分离，主库接收写请求，使用多个从库副本负责读请求，从库和主库同步更新数据保持数据一致性，从库可以水平扩展，用于面对读请求的增加。
这个模式也就是常说的读写分离，针对的是小规模数据，而且存在大量读操作的场景。
因为主从的数据是相同的，一旦主库宕机的时候，从库可以
切换为主库提供写入
，所以这个架构也可以提高数据库系统的
安全性
和
可用性
；
优点：
缺点：
在数据库遇到
IO瓶颈
过程中，如果IO集中在某一块的业务中，这个时候可以考虑的就是垂直分库，将热点业务拆分出去，避免由
热点业务
的
密集IO请求
影响了其他正常业务，所以垂直分库也叫
业务分库
。
优点：
缺点：
在数据库遇到存储瓶颈的时候，由于数据量过大造成索引性能下降。
这个时候可以考虑将数据做水平拆分，针对数据量巨大的单张表，按照某种规则，切分到多张表里面去。
但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈（单个服务器的IO有上限）。
所以水平分哗槐尺表主要还是针对
数据量较大
，整体业务
请求量较低
的场景。
优点：
缺点：
四、分库分表
在数据库遇到存储瓶颈和IO瓶颈的时候，数据量过大造成索引性能下降，加上同一时间需要处理大规模的业务请求，这个时候单库的IO上限会限制处理效率。
所以需要将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据不同。
分库分表能够有效地缓解单机和单库的
性能瓶颈和压力
，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。
优点：
缺点：
注：分库还是分表核心关键是有没有IO瓶颈
。
分片方式都有什么呢？
RANGE（范围分片）
将业务表中的某个
关键字段排序
后，按照顺序从0到10000一个表，10001到20230一个表。最常见的就是
按照时间切分
（月表、年表）。
比如将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流明睁逝，这些表的数据被查询的概率变小，银行的交易记录多数是采用这种方式。
优点：
缺点：
HASH（哈希分片）
将订单作为主表，然后将其相关的业务表作为附表，取用户id然后
hash取模
，分配到不同的数据表或者数据库上。
优点：
缺点：
讲到这里，我们已经知道数据库有哪些架构，解决的是哪些问题，因此，
我们在日常设计中需要根据数据的特点，数据的倾向性，数据的安全性等来选择不同的架构
。
那么，我们应该如何选择数据库架构呢？
虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用，高负载的数据库系统，但是架构选择合适才是最重要的。
混合架构虽然能够解决所有的场景的问题，但是也会面临更多的挑战，你以为的完美架构，背后其实有着更多的坑。
1、对事务支持
分库分表后（无论是垂直还是水平拆分乱高），就成了分布式事务了，如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价（XA事务）；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担（TCC、SAGA）。
2、多库结果并
（group by，order by）
由于数据分布于不同的数据库中，无法直接对其做分页、分组、排序等操作，一般应对这种多库结果并的查询业务都需要采用数据清洗、同步等其他手段处理（TIDB、KUDU等）。
3、数据延迟
主从架构下的多副本机制和水平分库后的聚合库都会存在主数据和副本数据之间的延迟问题。
4、跨库join
分库分表后表之间的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表（垂直），也无法join分表粒度不同的表（水平）， 结果原本一次查询就能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。
5、分片扩容
水平分片之后，一旦需要做扩容时。需要将对应的数据做一次迁移，成本代价都极高的。
6、ID生成
分库分表后由于数据库独立，原有的基于数据库自增ID将无法再使用，这个时候需要采用其他外部的ID生成方案。
一、应用层依赖类（JDBC）
这类分库分表中间件的特点就是和应用强耦合，需要应用显示依赖相应的jar包（以Java为例），比如知名的TDDL、当当开源的
sharding-jdbc
、蘑菇街的TSharding等。
此类中间件的基本思路就是重新实现JDBC的API，通过重新实现
DataSource
、
PrepareStatement
等操作数据库的接口，让应用层在
基本
不改变业务代码的情况下透明地实现分库分表的能力。
中间件给上层应用提供熟悉的JDBC API，内部通过
sql解析
、
sql重写
、
sql路由
等一系列的准备工作获取真正可执行的sql，然后底层再按照传统的方法（比如数据库连接池）获取物理连接来执行sql，最后把数据
结果合并
处理成ResultSet返回给应用层。
优点
缺点
二、中间层代理类（Proxy）
这类分库分表中间件的核心原理是在应用和数据库的连接之间搭起一个
代理层
，上层应用以
标准的MySQL协议
来连接代理层，然后代理层负责
转发请求
到底层的MySQL物理实例，这种方式对应用只有一个要求，就是只要用MySQL协议来通信即可。
所以用MySQL Navicat这种纯的客户端都可以直接连接你的分布式数据库，自然也天然
支持所有的编程语言
。
在技术实现上除了和应用层依赖类中间件基本相似外，代理类的分库分表产品必须实现标准的MySQL协议，某种意义上讲数据库代理层转发的就是MySQL协议请求，就像Nginx转发的是Http协议请求。
比较有代表性的产品有开创性质的Amoeba、阿里开源的Cobar、社区发展比较好的
Mycat
（基于Cobar开发）等。
优点
缺点
JDBC方案
：无中心化架构，兼容市面上大多数关系型数据库，适用于开发高性能的轻量级 OLTP 应用（面向前台）。
Proxy方案
：提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP 应用（面向后台）以及对分片数据库进行管理和运维的场景。
混合方案
：在大型复杂系统中存在面向C端用户的前台应用，也有面向企业分析的后台应用，这个时候就可以采用混合模式。
JDBC 采用无中心化架构，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP 应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景。
ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由
Sharding-JDBC
、
Sharding-Proxy
和
Sharding-Sidecar
（计划中）这3款相互独立的产品组成，他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。
ShardingSphere提供的核心功能：
Sharding-Proxy
定位为透明化的
数据库代理端
，提供封装了
数据库二进制协议的服务端版本
，用于完成对
异构语言的支持
。
目前已提供MySQL版本，它可以使用
任何兼容MySQL协议的访问客户端
(如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作数据，对DBA更加友好。
向
应用程序完全透明
，可直接当做MySQL使用。
适用于任何兼容MySQL协议的客户端。
Sharding-JDBC
定位为
轻量级Java框架
，在Java的JDBC层提供的额外服务。 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为
增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架
。
以电商SaaS系统为例，前台应用采用Sharding-JDBC，根据业务场景的差异主要分为三种方案。
分库（用户）
问题解析：头部企业日活高并发高，单独分库避免干扰其他企业用户，用户数据的增长缓慢可以不分表。
拆分维度：企业ID分库
拆分策略：头部企业单独库、非头部企业一个库
分库分表（订单）
问题解析：订单数据增长速度较快，在分库之余需要分表。
拆分维度：企业ID分库、用户ID分表
拆分策略：头部企业单独库、非头部企业一个库，分库之后用户ID取模拆分表
单库分表（附件）
问题解析：附件数据特点是并发量不大，只需要解决数据增长问题，所以单库IO足以支撑的情况下分表即可。
拆分维度：用户ID分表
拆分策略：用户ID取模分表
问题一：分布式事务
分布式事务过于复杂也是分布式系统最难处理的问题，由于篇幅有限，后续会开篇专讲这一块内容。
问题二：分布式ID
问题三：跨片查询
举个例子，以用户id分片之后，需要根据企业id查询企业所有用户信息。
sharding针对跨片查询也是能够支持的，本质上sharding的跨片查询是采用同时查询多个分片的数据，然后聚合结果返回，这个方式对资源耗费比较大，特别是对数据库连接资源的消耗。
假设分4个数据库，8个表，则sharding会同时发出32个SQL去查询。一下子消耗掉了32个连接；
特别是针对单库分表的情况要注意，假设单库分64个表，则要消耗64个连接。如果我们部署了2个节点，这个时候两个节点同时查询的话，就会遇到数据库连接数上限问题（mysql默认100连接数）
问题四：分片扩容
随着数据增长，每个片区的数据也会达到瓶颈，这个时候需要将原有的分片数量进行增加。由于增加了片区，原先的hash规则也跟着变化，造成了需要将旧数据做迁移。
假设原先1个亿的数据，hash分64个表，现在增长到50亿的数据，需要扩容到128个表，一旦扩容就需要将这50亿的数据做一次迁移，迁移成本是无法想象的。
问题五：一致性哈希
首先，求出每个
服务器的hash值
，将其配置到一个
0~2^n 的圆环上
（n通常取32）
其次，用同样的方法求出待
存储对象的主键 hash值
，也将其配置到这个圆环上。
然后，从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据分布到找到的之一个服务器节点上。
一致性hash的优点在于加入和删除节点时只会影响到在哈希环中相邻的节点，而对其他节点没有影响。
所以使用一致性哈希在集群扩容过程中可以减少数据的迁移。
好了，这次分享到这里，我们日常的实践可能只会用到其中一种方案，但它不是数据库架构的全貌，打开技术视野，才能更好地把存储工具利用起来。
老规矩，一键三连，日入两千，点赞在看，年薪百万！
本文作者：Jensen
7年Java老兵，小米主题设计师，手机输入法设计师，ProcessOn特邀讲师。
曾涉猎航空、电信、IoT、垂直电商产品研发，现就职于某知名电商企业。
技术公众号
【架构师修行录】
号主，专注于分享日常架构、技术、职场干货，Java Goals：架构师。
交个朋友，一起成长！
数据库MYSQL中，如果有个字段是自增型，如何写插入语句？
INSETR INTO 目的表或查询(字段1,字段2,…)
valueS(数值1,数值2,…)
1、增加字段前，首先查看tb1表当前的结构。
2、为表增加一列字段，实例。
3、再次查看表结构，对比字段增加前后。
4、最后，插入一行新的数据看一下效果。
注意事项：
MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、侍歼速度快、总体拥有老燃冲成本低，尤其是
开放源码
这一特点，一般段扮中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。
对于自型游增型的字段，在插入数据的时候，不需要赋值察携。
但是在写语句的时候，你得注意一下。
假设col1自增，表卜没销一共3列，col1, col2, col3, 那么语句就是insert into table(col2, col3) values(‘1’, ‘2’);
希望能解决你遇到的问题。
insert 表名(字段2，字段3) values(字段2值，字段3值)
自增那个字段不用插入
insert into table(b,c)values(d,e)
mysql更改表编码增加压缩
在MySQL中更改表编码可以提高数据库的性能和压缩率。原因在于，不同的编码方式会影响到数据库的存储空间和查询效率。比如，UTF-8编码方式可以支持更多的字符集，但相对于ASCII编码方式，其存储空间会更大，查询效率也会更低。因此，如果数据库中的数据量较大，而且需要支持多种字符集，那么可以考虑更改表编码为压缩性能更好的编码方式。
同时，对于需要占用大量存储空间的表，可以考虑使用MySQL的压缩功能。MySQL提供了多种压缩方式，如行压缩和页压缩等。使用压缩功能可以大幅度减少数据存储的空间，提高数据库的性能。
需要注意的是，更改表编码或启用压缩功能都需要谨慎操作，因为这些操作可能会对数据库的性能和稳定性产生影响。在进行这些操作之前，需要先备份数据库，以便出现问题时可以进行恢复。同时，还需要根据实际情况进行测试和优化，以确保数据库的性能和稳定性。
MySQL更改表编码增加压缩可以有效地提高数据库的性能和减少存储空间的占用。具体来说，当我们在MySQL中创建表时，如果没有指定编码方式，默认会使用UTF-8编码方式。但是，UTF-8编码方式会占用较大的存储空间，因为它需要使用3个字节来存储一个中文字符。而如果我们将表的编码方式改为压缩编码方式，可以有效地减少存储空间的占用，从而提高数据库的性能。
压缩编码方式可以通过在MySQL中使用ROW_FORMAT=COMPRESSED选项来实现。在使用该选项后，MySQL会自动对数据进行压缩存储，从而使存储空间占用更小。同时，压缩编码方式还可以提高查询速度，因为查询时需要读取更少的磁盘数据，从而减少了IO操作的次数，提高了查询效率。
需要注意的是，尽管压缩编码方式可以有效地减少存储空间的占用，但也会对查询速度造成一定的影响。因为压缩编码方式需要对数据进行解压操作，所以在进行数据查询时会增加一定的CPU负担。因此，在使用压缩编码方式时，需要根据具体的情况进行权衡，选择最适合自己的表编码方式。
MySQL中更改表编码和增加压缩可以提高数据库的性能和安全性。
1. 更改表编码
在MySQL中，表编码指的是表中存储的数据的字符集编码。如果表的编码不正确，会导致数据读取出现乱码等问题，影响数据的正确性和完整性。因此，当我们发现表的编码不正确时，可以通过更改表编码来解决。
2. 增加压缩
在MySQL中，压缩指的是将表的数据进行压缩存储，以减少存储空间的占用。当表中的数据较大时，可以使用压缩技术来减少存储空间的占用，提高数据库的性能和安全性。压缩可以通过使用MySQL的压缩引擎来实现，例如InnoDB引擎支持压缩。
需要注意的是，更改表编码和增加压缩操作都会对数据库的性能产生一定的影响。更改表编码会涉及到数据的转换，需要一定的时间和资源；增加压缩会增加CPU的负担，对查询性能产生一定的影响。因此，在进行这些操作时，需要根据具体情况进行权衡和选择。同时，在进行操作前，也需要做好备份工作，以防止数据丢失。
MySQL更改表编码和增加压缩可以优化数据库性能和空间利用率。
更改表编码可以解决数据库中中文字符乱码的问题，同时也可以提高查询效率。例如，使用UTF-8编码可以支持更多的字符集，避免中文字符出现乱码问题，同时也可以减少存储空间的占用。
增加压缩可以有效地减少数据库占用的磁盘空间，从而提高数据库的性能。例如，使用压缩算法可以将大型数据文件压缩成较小的文件，这样可以减少磁盘IO操作的次数，从而提高数据库的读写速度和响应能力。
在实际应用中，我们可以根据具体的情况来选择合适的编码方式和压缩算法。例如，对于需要支持多种字符集的应用程序，可以选择UTF-8编码；对于大数据量的数据库，可以选择压缩算法来减少存储空间的占用。同时，我们也应该注意到在更改表编码和增加压缩的过程中可能会对数据库的性能产生一定的影响，因此需要谨慎操作。
MySQL中的表编码和压缩对于数据库的性能和空间占用都有着很大的影响。下面我将对更改表编码和增加压缩的原因进行解释，并适当进行拓展。
更改表编码的原因：
1. 支持更多的字符集：当我们需要存储其他语言的字符时，原有的字符集可能无法支持，因此需要更改表编码以支持更多的字符集。
2. 提高数据的存储效率：不同的编码方式对于存储同样内容的数据，所需的空间占用是不同的。更改表编码可以提高数据的存储效率，减少数据占用的空间，从而提高数据库的性能。
3. 兼容性更好：不同的客户端可能使用不同的字符集，更改表编码可以提高数据的兼容性，保证数据的正确性。
增加压缩的原因：
1. 减少数据占用的空间：压缩可以减少数据占用的空间，从而提高数据库的性能。
2. 加快数据的传输速度：压缩可以减少数据的传输量，从而加快数据的传输速度，提高数据库的性能。
3. 提高数据的安全性：压缩可以提高数据的安全性，减少数据泄露的风险。
总之，更改表编码和增加压缩都可以提高数据库的性能和空间占用效率，但需要根据具体的情况选择适当的编码和压缩方式。
关于数据库自增字段影响写速度的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
