①像Access中的自动编号字段 右键你的表--设计表--找到你的id字段(类int型)--标识--是--标识种子(初始值)--标识递增量--OK ②用IDENTITY (SEED,INCREMENT)参数 seed -启始值 increment -增量 CREATE TABLE 表名( 你的ID IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,你的其他
①像Access中的自动编号字段
右键你的表-->设计表-->找到你的id字段(类int型)-->标识-->是-->标识种子(初始值)-->标识递增量-->OK
②用IDENTITY (SEED,INCREMENT)参数
seed -启始值
increment -增量
CREATE TABLE 表名(
你的ID IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,你的其他字段... )
CREATE TABLE 表名(
你的字段ID AUTOINCREMENT(1000,10),其他字段... )
③修改起始值和步进值
ALTER TABLE 表名 ALTER COLUMN 你的字段ID COUNTER(2000,50)
④让一个删空的表自动增加字段的开始值重新从1开始
ALTER TABLE 表名 ALTER COLUMN 你的字段ID COUNTER(1,1)
上述3 4只适用与Access,COUNTER为其一种数据类型,可以在Access中指定一不是自动编号的字段为自动编号字段,,也可以让一自动编号字段重新从指定值按指定步长自动编号。但是如果表中有数据,用户不能用该语句来将该列的数据类型改变为COUNTER 数据类型。对于SQL Server并不支持。
对于SQL Server我们或许总希望用Alter Table 表名 Alter Column 你的字段 IDENTITY(1,1)
来指定字段重新从1开始计数,但是这句话本身是错误的,好长时间我也疑惑为什么这句话不能执行。如果我们看看MS 对Alter Table语句的定义就清楚了,这句话根本是错误的。下面是MS对Alter Table语句的定义。
ALTER TABLE table
{ [ ALTER COLUMN column_name
{ new_data_type [ ( precision [ , scale ] ) ]
[ COLLATE ]
[ NULL | NOT NULL ]
| {ADD | DROP } ROWGUIDCOL }
]
| ADD
{ [ ]
| column_name AS computed_column_expression
} [ ,...n ]
| [ WITH CHECK | WITH NOCHECK ] ADD
{ } [ ,...n ]
| DROP
{ [ CONSTRAINT ] constraint_name
| COLUMN column } [ ,...n ]
| { CHECK | NOCHECK } CONSTRAINT
{ ALL | constraint_name [ ,...n ] }
| { ENABLE | DISABLE } TRIGGER
{ ALL | trigger_name [ ,...n ] }
}
::=
{ column_name data_type }
[ [ DEFAULT constant_expression ] [ WITH VALUES ]
| [ IDENTITY [ ( seed , increment ) [ NOT FOR REPLICATION ] ] ]
]
[ ROWGUIDCOL ]
[ COLLATE ]
[ ] [ ...n ]
::=
[ CONSTRAINT constraint_name ]
{ [ NULL | NOT NULL ]
| [ { PRIMARY KEY | UNIQUE }
[ CLUSTERED | NONCLUSTERED ]
[ WITH FILLFACTOR = fillfactor ]
[ ON { filegroup | DEFAULT } ]
]
| [ [ FOREIGN KEY ]
REFERENCES ref_table [ ( ref_column ) ]
[ ON DELETE { CASCADE | NO ACTION } ]
[ ON UPDATE { CASCADE | NO ACTION } ]
[ NOT FOR REPLICATION ]
]
| CHECK [ NOT FOR REPLICATION ]
( logical_expression )
}
::=
[ CONSTRAINT constraint_name ]
{ [ { PRIMARY KEY | UNIQUE }
[ CLUSTERED | NONCLUSTERED ]
{ ( column [ ,...n ] ) }
[ WITH FILLFACTOR = fillfactor ]
[ ON { filegroup | DEFAULT } ]
]
| FOREIGN KEY
[ ( column [ ,...n ] ) ]
REFERENCES ref_table [ ( ref_column [ ,...n ] ) ]
[ ON DELETE { CASCADE | NO ACTION } ]
[ ON UPDATE { CASCADE | NO ACTION } ]
[ NOT FOR REPLICATION ]
| DEFAULT constant_expression
[ FOR column ] [ WITH VALUES ]
| CHECK [ NOT FOR REPLICATION ]
( search_conditions )
}
可以看到,IDENTITY只是在中,也就是说,我们可以这样使用
Alter Table 表名 Add 字段名 Int IDENTITY(1,1)
即,我们可以增加一个字段并指定它为自动编号字段。但是不能更改一个字段为自动编号字段(也或许我没找到方法)。即,如果我们想给表增加自动编号字段,只能使用添加字段的方法,而不能更改一个已有的字段为自动编号字段。
至于如果需要更改自动编号字段计数起始值可以使用DBCC命令:
DBCC CHECKIDENT (表名,RESEED,100)
自动编号字段下一个从101开始计。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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