问题的提出

如今随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数的增长，从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈
加的困难，如何解决这个问题呢?此时就需要做数据库集群，为了提高查询性能将一一个数据库的数据分散
到不同的数据库中存储，这就是我们通常所说的数据库分片。
如何实现数据库分片?我们通常会使用myca数据库中间件来解决。
MyCat是一一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看
作是一一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个
MySQL服务器通信。也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将
-个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。
MyCat发展到目前的版本，已经不是一一个单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持MySQL. SQL
Server. Oracle. DB2. PostgreSQL等主流数据库，也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储，未来
还会支持更多类型的存储。而在最终用户看来，无论是那种存储方式，在MyCat里，都是一个传统的数据
库表，支持标准的SQL语句进行数据的操作，这样-来，对前端业务系统来说，可以大幅降低开发难度。
提升开发速度。

方法一

UUID
常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，-般来说全球唯一.
优点:
1)简单，代码方便。
2)生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。
3)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。
缺点:
1)没有排序，无法保证趋势递增。
2) UUID往往是使用字符串存储，查询的效率比较低。
3)存储空间比较大，如果是海量数据库，就需要考虑存储量的问题。

第二种方法

Redis生成ID
当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候，我们可以尝试使用Redis来生成ID.这主要依赖于Redis是单
线程的，所以也可以用生成全局唯- -的ID。 可以用Redis的原子操作INCR和INCRBY来实现。
优点:
1)不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库。
2)数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。
缺点:
1)如果系统中没有Redls,还需要引入新的组件，增加系统复杂度。
2)需要编码和配置的工作量比较大。
3)网络传输造成性能下降。

第三种方法

开源算法snowflake
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一-个long型的ID。其核心思想是。使用41bit作为
毫秒数，10bit作为机器的ID (5个bit是数据中心，5个bi的机器ID)，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)，最后还有一一个符号位，永远是0