Zugriff auf die ID der zuletzt hinzugefügten Zeile in SQL
Nach dem Einfügen neuer Daten in eine Datenbanktabelle müssen Sie häufig die automatisch generierte ID der neuen Zeile abrufen. Dieser Artikel zeigt mehrere SQL-Methoden zum Abrufen dieser ID, wodurch temporäre Tabellen überflüssig werden.
SCOPE_IDENTITY()
Für Tabellen mit einer INT
- oder BIGINT
-Spalte, die als Identitätsspalte festgelegt ist, ruft SCOPE_IDENTITY()
effizient die ID nach einer INSERT
-Anweisung ab. So geht's:
INSERT INTO dbo.YourTable(columns....) VALUES(..........) SELECT SCOPE_IDENTITY()
Dies gibt den zuletzt eingefügten Identitätswert innerhalb des aktuellen Bereichs zurück (der durch verschachtelte Transaktionen beeinflusst werden kann).
@@IDENTITY
@@IDENTITY
ist eine globale Variable, die den zuletzt zugewiesenen Identitätswert enthält. Benutzen Sie es so:
INSERT INTO dbo.YourTable(columns....) VALUES(..........) SELECT @@IDENTITY
@@IDENTITY
spiegelt jedoch den letzten Identitätswert in allen Bereichen wider, möglicherweise einschließlich früherer Einfügungen in verschachtelten Transaktionen. Dies könnte zu falschen Ergebnissen führen, wenn in derselben Sitzung mehrere Einfügungen erfolgten.
IDENT_CURRENT()
IDENT_CURRENT()
bietet eine weitere Option. Es ruft den Identitätswert für eine bestimmte Tabelle ab, unabhängig von Umfang oder Transaktion:
INSERT INTO dbo.YourTable(columns....) VALUES(..........) SELECT IDENT_CURRENT('dbo.YourTable')
IDENT_CURRENT()
garantiert, dass die ID aus der angegebenen Tabelle stammt, auch bei mehreren Einfügungen innerhalb verschachtelter Transaktionen.
Zusammenfassung
Datenbankentwickler müssen diese verschiedenen Methoden zum Abrufen der zuletzt eingefügten Zeilen-ID verstehen. Die Auswahl der richtigen Methode, basierend auf Ihrer Tabellenstruktur und dem Kontext Ihrer Vorgänge, gewährleistet einen genauen ID-Abruf und wahrt die Datenintegrität.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie rufe ich die zuletzt eingefügte Zeilen-ID in SQL ab?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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