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Was passiert mit doppelten Datensätzen, wenn „ALTER IGNORE TABLE“ mit einer eindeutigen Einschränkung in MySQL verwendet wird?

Patricia Arquette
Patricia ArquetteOriginal
2024-11-04 05:13:29690Durchsuche

What happens to duplicate records when using `ALTER IGNORE TABLE` with a unique constraint in MySQL?

MySQL: ALTER IGNORE TABLE mit einer eindeutigen Einschränkung

In MySQL kann es vorkommen, dass Sie eine eindeutige Einschränkung hinzufügen müssen eine bestehende Tabelle. Die ALTER TABLE-Anweisung bietet die IGNORE-Option, die sich möglicherweise auf die Aufbewahrung doppelter Datensätze auswirken kann.

Betrachten Sie das folgende Beispiel:

ALTER IGNORE TABLE `my_table` ADD UNIQUE (`type`, `owner`);

Angenommen, wir haben eine Tabelle my_table mit dem folgenden Schema:

ID (AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY)
type
owner
description

Angenommen, wir haben mehrere Datensätze mit demselben Typ und denselben Besitzerwerten, wie zum Beispiel:

| ID | type | owner |
|---|---|---|
| 1 | Apple | Apple CO |
| 2 | Apple | Apple CO |

Es stellt sich die Frage: Welcher Datensatz bleibt übrig, nachdem die Eindeutigkeitsbeschränkung mit ALTER hinzugefügt wurde? IGNORE TABLE?

In MySQL-Versionen vor 5.7.4 würde die IGNORE-Klausel den ersten Datensatz behalten, der die Eindeutigkeitsbeschränkung erfüllt, während der Rest gelöscht wird.

| ID | type | owner |
|---|---|---|
| 1 | Apple | Apple CO |

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die IGNORE-Klausel inzwischen ab MySQL 5.7.4 entfernt wurde und ihre Verwendung nun zu einem Fehler führt.

Daher sollten Sie in neueren Versionen von MySQL die Verwendung vermeiden ALTER IGNORE TABLE mit eindeutigen Einschränkungen. Erwägen Sie stattdessen die Verwendung der folgenden Alternative:

ALTER TABLE `my_table` ADD UNIQUE (`type`, `owner`) USING BTREE;

Wenn in diesem Fall doppelte Datensätze vorhanden sind, die gegen die Eindeutigkeitsbeschränkung verstoßen, wird ein Fehler ausgegeben und der Vorgang schlägt fehl. Dieser Ansatz stellt die Datenintegrität sicher und verhindert unerwartete Kürzungen oder Löschungen von Datensätzen.

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