UUIDとULIDを理解していない方は見た方がいい記事
Auto increment（自動採番）型を採用したくない場合 Auto Incrementは、データベースにおいて自動的に一意の識別子を生成するメカニズムです。通常、数値型の列が対象となり、新しいレコードが挿入されるたびにその列の値が自動的にインクリメントされます。典型的なIDですかね。 ここでは一意性の確保の話や、データ移行やバックアップのデメリットには言及せず、セキュリティとプライバシーの懸念にフォーカスして考えます。 予測可能性 Auto Increment型のIDは連番であるため、次に生成されるIDが容易に予測可能です。これにより、攻撃者がシステムの内部構造を推測し、不正アクセスを試みるリスクが高まります。 情報漏洩のリスク 連番のIDはデータベースの挿入順序を反映しているため、公開されることで企業の活動パターンやデータ生成の頻度が漏洩する可能性があります。 例） 競合他社は、公
UUID v6, v7, v8 : タイムスタンプでソートできる新しい UUID のドラフト仕様 - kakakakakku blog
ID を採番するときによく使われる UUID Version 4 の課題として「順序性がなくソートしにくい」という側面があり，ULID (Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier) を使えばソートできるようになるという記事を前に書いた． kakakakakku.hatenablog.com 関連して調査をしていたら，標準化団体 IETF (Internet Engineering Task Force) によって，UUID Version 6, 7, 8 という新しい仕様が提案（ドラフト段階）されていることを発見した❗️UUID Version 6, 7, 8 の目的を簡単にまとめると「タイムスタンプ情報を使ってソートできる ID を採番できるようにする」となり，もしこの仕様が取り込まれると，UUID を活用する幅がさ
誕生日の問題とユニークな識別子
誕生日は $N = 365$ 通りあります。$n$ 人（$n < N$）がパーティを開きました。誕生日が同じ人がいる確率は \[ 1 - \frac{365}{365} \times \frac{364}{365} \times \frac{363}{365} \times \cdots \times \frac{365 - n + 1}{365} \] です。次の近似式でも計算できます（証明は例えばWikipediaの Birthday problem 参照）： \[ 1 - e^{-n^2/(2N)} \] Pythonで試してみましょう： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = [] p = 1 for i in range(366): a.append(1 - p) p *= (365 - i) / 365 x
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