本篇文章主要介绍在插入数据到表中遇到键重复避免插入重复值的处理方法,主要涉及到IGNORE,ON DUPLICATE KEY UPDATE,REPLACE;接下来就分别看看这三种方式的处理办法。
IGNORE
使用ignore当插入的值遇到主键(PRIMARY KEY)或者唯一键(UNIQUE KEY)重复时自动忽略重复的记录行,不影响后面的记录行的插入,
创建测试表
CREATE TABLE Tignore (ID INT NOT NULL PRIMARY KEY , NAME1 INT )default charset=utf8;
正常的插入如果插入的记录中存在键重复会报错,整个语句都会执行失败
使用IGNORE如果插入的记录中存在重复值会忽略重复值的该记录行,不影响其它行的插入。
REPLACE
使用replace当插入的记录遇到主键或者唯一键重复时先删除表中重复的记录行再插入。
REPLACE INTO Treplace() VALUES(1,1),(1,2),(2,2);
创建测试表
DROP TABLE IF EXISTS Treplace; CREATE TABLE Treplace (ID INT NOT NULL PRIMARY KEY , NAME1 INT )default charset=utf8;
从输出的信息可以看到是4行受影响,说明它是先插入了(1,1)然后又删除了(1,1)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
当插入的记录遇到主键或者唯一键重复时,会执行后面定义的UPDATE操作。
相当于先执行Insert 操作,再根据主键或者唯一键执行update操作。
创建测试表
DROP TABLE IF EXISTS Tupdate; CREATE TABLE Tupdate (ID INT NOT NULL PRIMARY KEY , NAME1 INT UNIQUE KEY )default charset=utf8; INSERT INTO Tupdate() VALUES(1,1),(1,2) ON DUPLICATE KEY UPDATE NAME1=NAME1+1; INSERT INTO Tupdate() VALUES(1,1),(1,2) ON DUPLICATE KEY UPDATE NAME1=VALUES(NAME1)+1;
第一条语句相当于执行:
INSERT INTO Tupdate() VALUES(1,1) UPDATE Tupdate SET NAME1=NAME1+1 WHERE ID=1;
第二条语句相当于执行:
INSERT INTO Tupdate() VALUES(1,1) UPDATE Tupdate SET NAME1=2+1 WHERE ID=1;
在ON DUPLICATE KEY UPDATE后面使用VALUES指的就是插入的记录的值,而不使用VALUES指的是表的自身值。
注意: ON DUPLICATE KEY UPDATE的后面执行的UPDATE更新的记录是WHERE重复的主键或者唯一键的ID,这点非常重要。
比如下面这种情况:
INSERT INTO Tupdate() VALUES(1,1),(2,1) ON DUPLICATE KEY UPDATE NAME1=VALUES(ID)+1;
它是唯一键NAME1重复但是主键不重复,执行的语句是这样的:
INSERT INTO Tupdate() VALUES(1,1) UPDATE Tupdate SET NAME1=2+1 WHERE ID=1;
不要认为会插入主键ID=2的记录进去。
总结
上面的三种处理重复值的方法都支持标准的INSERT语法,包括INSERT INTO...VALUES, INSERT INTO ....SET ,INSERT INTO..... SELECT。
以上就是MySQL 处理插入过程中的主键唯一键重复值的解决方法_MySQL的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

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.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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