在数据库中建立一张表，主键是什么意思

主关键字(primary key)是表中的一个或多个字段，它的值用于惟一地标识表中的某一条记录。在两个表的关系中，主关键字用来在一个表中引用来自于另一个表中的特定记录。主关键字是一种唯一关键字，表定义的一部分。一个表不能有多个主关键字，并且主关键字的列不能包含空值。主关键字是可选的，并且可在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 语句中定义。

thisemployee_id = employee_id;}} 其它几个属性的getter和setter省略，这里我们要用到ejb3-persistencejar，JPA的注解类就在这个包中，下面详细说明上面使用到的注解。@Entity：通过@Entity注解将一个类声明为一个实体bean@Table：通过 @Table注解可以为实体bean映射指定表，name属性表示实体所对应表的名称，如果没有定义 @Table，那么系统自动使用默认值：实体的类名（不带包名）@Id：用于标记属性的主键@Column：表示持久化属性所映射表中的字段，如果属性名与表中的字段名相同，则可以省略@Column注解，另外有两种方式标记，一是放在属性前，另一种是放在getter方法前，例如：@Column(name = EMPLOYEE_NAME)private String employee_name; 或者@Column(name = EMPLOYEE_NAME)public String getEmployee_name() {return employee_name;} 这两种方式都是正解的，根据个人喜好来选择。大象偏向于第二种，并且喜欢将属性名与字段名设成一样的，这样可以省掉@Column注解，使代码更简洁。@TableGenerator：表生成器，将当前主键的值单独保存到一个数据库表中，主键的值每次都是从指定的表中查询来获得，这种生成主键的方式是很常用的。这种方法生成主键的策略可以适用于任何数据库，不必担心不同数据库不兼容造成的问题。大象推荐这种方式管理主键，很方便，集中式管理表的主键，而且更换数据库不会造成很大的问题。各属性含义如下：name：表示该表主键生成策略的名称，这个名字可以自定义，它被引用在@GeneratedValue中设置的generator值中table：表示表生成策略所持久化的表名，说简单点就是一个管理其它表主键的表，本例中，这个表名为GENERATOR_TABLEpkColumnName：表生成器中的列名，用来存放其它表的主键键名，这个列名是与表中的字段对应的pkColumnValue：实体表所对应到生成器表中的主键名，这个键名是可以自定义滴valueColumnName：表生成器中的列名，实体表主键的下一个值，假设EMPLOYEE表中的EMPLOYEE_ID最大为2，那么此时，生成器表中与实体表主键对应的键名值则为3allocationSize：表示每次主键值增加的大小，例如设置成1，则表示每次创建新记录后自动加1，默认为50@GeneratedValue：定义主键生成策略，这里因为使用的是TableGenerator，所以，主键的生成策略为GenerationTypeTABLE，生成主键策略的名称则为前面定义的”tab-store”。这里大象想说下，网上有很多文章写的是strategy = GenerationTypeAUTO或是strategy = GenerationTypeSEQUENCE，采用SEQUENCE序列是因为Oracle数据中不支持identity自动增长，要想使用它，还得在数据库中创建一个序列，如果要更换数据库，那将是一个非常麻烦的事情。SEQUENCE生成方式我们暂且不谈，这里说下采用AUTO和IDENTITY的生成方式，本例采用的是SQL Server 2000作为数据库，所以如果想使用AUTO或是IDENTITY生成策略，则一定要对主键加上identity标识，如identity(1,1)。不过对于AUTO来说，是根据不同的数据库选择最合适的自增主键生成策略。如果使用MySQL，则主键要定义AUTO_INCREMENT，如果是Oracle，则要创建Sequence来实现自增。不管采用何种生成策略，增、删、改这些方法中一定要加入事务，否则数据是不会添加到数据库中滴~~~这是大象反复测试过的结果！

主键（Primarykey）：也称为主码或主关键字，用于惟一地确定一个元组的属性或属性组(复合主码)。每个关系都有一个并且只有一个主码。

外键（ForeignKey）：也称为外码或外部关键字。如果一个属性集不是所在关系的关键字，但是是其他关系的关键字，则该属性集称为外部关键字。

在关系数据库中可以通过外键使两个关系关联，这种联系通常是一对多（1：n）的，其中主（父）关系（1方）称为被参照关系，从（子）关系（n方）称为参照关系。

扩展资料：

数据库主键作用:

1、保证实体的完整性

2、加快数据库的 *** 作速度

3、在表中添加新记录时，DBMS会自动检查新记录的主键值，不允许该值与其他记录的主键值重复。

4、DBMS自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键，则按输入记录的顺序显示表中的记录。

在有些数据库中，虽然主键不是必需的，但最好为每个表都设置一个主键，不管是单主键还是复合主键。它存在代表着表结构的完整性，表的记录必须得有唯一区分的字段，主键主要是用于其他表的外键关联，以及本记录的修改与删除。

参考资料来源：百度百科-数据库主键

数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。

可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。

在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。

主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。

垂直分表

也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。 一般是针对 那种 几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。

垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库，订单Order一个库。 切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。为什么？ 我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD。没拆分之前， 全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。 所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题。

数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等。 数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。 数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。

水平分表

针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），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 *** 作还是有IO瓶颈。不建议采用。

水平分库分表

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，只是表中数据集合不同。 水平分库分表能够有效的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。

水平分库分表切分规则

1 RANGE

从0到10000一个表，10001到20000一个表；

2 HASH取模

一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。

3 地理区域

比如按照华东，华南，华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此。

4 时间

按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变小，所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离”。

分库分表后面临的问题

事务支持

分库分表后，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； 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。

跨库join

只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。

跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题

这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。

数据迁移，容量规划，扩容等问题

来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点，这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。

ID问题

一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由

一些常见的主键生成策略

UUID

使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题。

Twitter的分布式自增ID算法Snowflake

在分布式系统中，需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的，除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位。

跨分片的排序分页

一般来讲，分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候，我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段的时候，情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性，我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。

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