Marklogic：数据摄取时生成主键

我正在使用JavaAPI从CSV摄取数据。我必须维护每个文档的主键

marklogic是否在插入期间提供任何唯一的自动生成id

若marklogic并没有提供，那个么我可以想到一件事，那个就是随机生成的hexString数字，但问题是若我在CSV中有大量记录要接收，有时这个随机数字可能会重复

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请建议我如何处理这个用例

建议的方法是使用随机生成的ID值，该ID值的长度应足以保证数据集大小不存在冲突的可能性。因为你们是人类，你们仍然会被诱惑去检查碰撞，但数学说这只是浪费。如果您使用的是64位随机值，那么在40亿次之后发生碰撞的几率为50/50。太冒险了？如果这令人担忧，请使用128位随机值，因为在18万亿次之后，概率为50/50。看见 “”

xdmp:random（）是一个64位伪随机生成器（PRNG），具有此类的属性，在可用时使用符合FIPS的实现。 它与内部用于生成文档和片段ID的方法相同。 因此，在实践中，为了高效地生成唯一ID，您无法做得更好。 是的，这是大多数人一开始（包括我在内）很难接受的事情。
现在，这与在某些特定上下文中保证不一定相同，并且使用它会生成唯一的URI（这是ML版本的GUID或数据库范围的“主键”）。要做到这一点，您必须保证URI的唯一来源是您生成的URI，并充分利用所有64位。 如果你想证明无论发生什么事情它都是绝对独一无二的，那么你需要某种事务性原子计数器。 这些都很容易做到（单个共享文档的文档读更新写提交），但在规模上却慢得可怕

如果数据是从CSV批量上传的，另一种选择是使用记录的偏移量（行或行#）作为URL的一部分，以及每个文件的唯一性，如文件名。

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CSV数据本身通常有一列或多列组合，表示该数据集的主键。这也可以使用。

谢谢亨特哈克的回复。@亨特哈克这不是所有情况下都是正确的。作为一个数据库，它应该能够提供一种生成序列/随机数的方法。与Mongo DB一样，它为每个插入生成唯一的_id对象。MarkLogic中没有类似的东西吗？有没有可靠地生成序列的方法？绝对地是否要对唯一ID执行此操作？不会。因为它增加了开销，但没有任何好处，而且比起一个大的随机值与另一个值发生冲突，您的智能代码有一个bug的几率要大得多。顺便说一句，MongoDB不进行数据库检查。Mongo_id是客户端构建的，“是一个12字节的值，由4字节的时间戳（从纪元开始的秒数）、3字节的机器id、2字节的进程id和3字节的计数器组成”。重置你的时钟，祝你好运。。。