主要观点：

• 独特的 ID 生成对应用很关键，用于表示表中的唯一行，常作为主键用于搜索。
• 不建议用Math.random() + epoch或随机字符串作为主键，因其在性能等方面存在诸多问题，如比较慢、索引大、易碎片化、参考局部性差等。
• 数值型、顺序 ID 更好，如采用类似雪花算法的方式，具有比较快、索引小、减少碎片化、提高局部性等优势。
• 介绍了数据库内部使用的 B-Trees 结构及相关操作，以及generateInternalId(int shardId)方法生成 64 位唯一 ID 的原理，包括时间戳、分片 ID、序列数的组合及位运算过程等，并给出了 Java 实现代码及重要考虑事项（未处理序列溢出、时钟漂移等情况）。

关键信息：

• ID 结构为 64 位，包含 41 位时间戳、10 位分片 ID、12 位序列数及额外 1 位。
• 时间戳基于2023-01-01 00:00:00 UTC的System.currentTimeMillis()计算，约 69.7 年循环。
• 10 位分片 ID 可区分 1024 个数据库分片或应用实例。
• 12 位序列数在同一毫秒同一分片内递增，最多 4096 个。
• 代码通过位运算组合各部分生成 ID，generateInternalId方法使用synchronized保证线程安全。
• 重要考虑事项包括处理序列溢出、时钟漂移及分片 ID 分配等。

重要细节：

• 数据库索引使用 B-Trees 或变体，搜索、插入等操作时间复杂度为 O(log n)，字符串比较比整数慢，随机字符串导致索引碎片化和较差的参考局部性。
• 顺序 ID 插入在 B-tree 索引的最右叶节点，减少碎片化和提高写入性能。
• generateInternalId方法中的epoch为自定义起始时间戳，sequence使用AtomicInteger保证原子性递增并通过& 0xFFF限制在 12 位范围内。
• 示例展示了根据当前时间、分片 ID 和序列数生成具体 ID 的过程。
• 提到在个人项目Url Shortener中使用了该方法。