摘要：
mysql怎么设置每次自增为10？按如下方法操作：1、先正常创建带有主键的表。create table user( id integer primary key, firstnam... mysql怎么设置每次自增为10？
按如下方法操作：
1、先正常创建带有主键的表。
create table user(
id integer primary key,
firstname varchar(200) not null,
lastname varchar(200) not null,
age integer);
2、设置自增字段。
alter table user modify id integer auto_increment ;
3、将auto_increment_increment设置成10。
set auto_increment_increment=10
mysql删除表的记录后如何使id从1开始？
两种方法
重设表自增长起始值
alter table users AUTO_INCREMENT=1;
2. sql入库传入id参数
通过java代码循环设置参数的时候将id设置为循环的index
MySQL GTID什么情况下有两个值？
MySQL GTID（全局事务标识）是一个全局唯一的事务标识符，用于在主从复制中跟踪和管理事务。每个事务都有一个唯一的GTID值。
在某些情况下，一个事务可能会有两个GTID值。这种情况通常发生在主从切换或故障转移时。当主服务器发生故障或切换时，新的主服务器会接管并继续处理事务。在这种情况下，旧的主服务器上已经生成的事务会有一个旧的GTID值，而新的主服务器上生成的事务会有一个新的GTID值。
这样做是为了确保主从复制的一致性。通过使用两个GTID值，可以区分旧主服务器上已经执行的事务和新主服务器上需要执行的事务，从而避免数据混乱或主从不一致的问题。
需要注意的是，这种情况下的两个GTID值是临时的，一旦主从复制同步完成，就会恢复为单个GTID值。
MySQL分库分表之后，id主键如何处理？
我从分库分表存在的问题和怎么做来回答一下这个问题。。
一，分库分表的ID主键不能依赖于数据库的自增，因为多库中会重复！
通常使用外接的数据组件获取全局唯一的ID：比如加强型UUID（根据Ip，时间戳等得到）和使用Redis(RedisAtomicLong)和zookeeper的API获取，Twitter的雪花算法等等！
二，分库分表之后的连接查询比较困难！
问题没法避免，通常拆分SQL，使用多次查询，用查到的结果再分别查别的结果！
三，分布式事务的数据一致性很难保证！
可以使用TCC编程模型保证两处的事务都能正确提交，但是这种方式对代码的侵入比较重！也可以使用基于消息的数据一致性保证！
四，多数据的排序，分组，统计会比较困难！
1，用多线程，对多个节点分别查询，然后汇总！
2，也可以提前冗余查询表，将所有的经常查询的重点数据提前统一到个库表里！
分库分表涉及到的知识点比较多，建议使用专门的分库分表组件！本人有mycat使用经验，如果您有相关问题，欢迎前来探讨！
数据库在做了分库分表之后，关于ID主键，我认为需要考虑这几点：
生成算法
当我们的数据库是单台的时候，是不用太操心主键的生成，但是当数据库进行了分库分表之后，那么主键的生成就需要注意了，至少不能使用数据库内部的自增长序列了，通常要引入分布式唯一标识码的生成算法。
利用数据库生成：先说最笨的方法，利用数据库的自增长序列生成，数据库内唯一，有人会说，刚说完不能用数据库的自增长序列，这么快就要被打脸了么？其实这个的意思是，先利用（额外）的一台数据库，通过其自增长序列得到主键，然后作为分库分表的主键；
利用Redis/MongoDB/zookeeper生成：Redis的单线程的，利用incr和increby；MongoDB的ObjectId；ZK通过znode数据版本；都可以生成全局的唯一标识码；
UUID：生成唯一标识码最常用的算法之一；
Snowflake：Twitter开源，基于zk，41位时间戳（毫秒数）+10位机器的ID+12位毫秒内的流水号+1位符号位（永远是0）；
UidGenerator：百度开源，基于snowflake算法；
Leaf：美团开源，能保证全局唯一性、高可用、趋势递增（不太安全，比如泄露公司订单数量）、单调递增等。
扩容会比较麻烦
分库分表通常的方案都用主键mod分表的数量，来把数据路由到某一个数据库分片上。例如分了10张表，那么就是ID%10，得到结果0-9，代表不同的表；但是当数据量进一步增多的时候，单库的数据量达到了一定的级别之后，那么就需要分更多的表，那么这时候有哪些处理方案呢？
做数据迁移：最简单暴力，也是最麻烦的一个方案；因为当分表（分库）数量增多的时候，因为分片规则的变化，每个表的数据都要被重新分配到多个新的表；
如果id是一个增长的全局序列，当前有十张表，那么分表的算法为：id%10，根据0-9路由到10个表中；当表扩到20张的时候，扩容那一刻取max_id，那么未来分库的算法也就变成了：
if(id<max_id){id%10} else {id%20};
有些分表的算法本身就带时间戳，可以基于id中的时间戳来实现，比如Snowflake算法（见上文），这个算法是一个64位的Long值，前42位就是一个精确到毫秒的时间戳，那么我们的分库算法也就可以以某个时间点来判断：
if(id中的时间<增加分表那一刻的时间){id%10} else {id%20};
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
