1. 说明
(1)对于MyISAM表,如果用UPDATE更新自增列,如果列值与已有的值重复,则会出错;如果大于已有的最大值,则会自动更新表的AUTO_INCREMENT,操作是安全的。
(2)对于innodb表,update auto_increment字段,如果列值与已有的值重复,则会出错;如果大于已有的最大值,可能会引入一个坑,会造成编号重复错误,插入数据失败的情况,可见在update自增列值是要注意。
环境描述:RHEL 6.4 x86_64 + MySQL 5.6.19
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下面实验证实:
2. MyISAM表
MySQL [bosco]> CREATE TABLE `t5` ( -> `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM; Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) MySQL [bosco]> insert into t5 values(null); Query OK, 1 row affected (0.07 sec) MySQL [bosco]> select * from t5; +----+ | id | +----+ | 1 | +----+ 1 row in set (0.00 sec) MySQL [bosco]> insert into t5 values(5),(9); Query OK, 2 rows affected (0.04 sec) Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0 MySQL [bosco]> select * from t5; +----+ | id | +----+ | 1 | | 5 | | 9 | +----+ 3 rows in set (0.00 sec)
2.1 MyISAM表update自增列,由大改小
MySQL [bosco]> show create table t5\G *************************** 1. row *************************** Table: t5 Create Table: CREATE TABLE `t5` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec) MySQL [bosco]> update t5 set id=4 where id=9; ## 将自增列由大改小,没有问题 Query OK, 1 row affected (0.02 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 MySQL [bosco]> show create table t5\G *************************** 1. row *************************** Table: t5 Create Table: CREATE TABLE `t5` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec)
2.2 MyISAM表update自增列,由小改大
MySQL [bosco]> show create table t5\G *************************** 1. row *************************** Table: t5 Create Table: CREATE TABLE `t5` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec) MySQL [bosco]> update t5 set id=12 where id=5; ## 将自增列由小改大,而且大于当前的AUTO_INCREMENT,同样是没有问题 Query OK, 1 row affected (0.03 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 MySQL [bosco]> show create table t5\G *************************** 1. row *************************** Table: t5 Create Table: CREATE TABLE `t5` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec) 这里自动修改最新的auto_increment变为13。可见,MyISAM表的update自增列不会存在风险。
3. InnoDB表
MySQL [bosco]> CREATE TABLE `t6` ( -> `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=InnoDB; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) MySQL [bosco]> insert into t6 values(null); Query OK, 1 row affected (0.05 sec) MySQL [bosco]> insert into t6 values(5),(9); Query OK, 2 rows affected (0.01 sec) Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0 MySQL [bosco]> select * from t6; +----+ | id | +----+ | 1 | | 5 | | 9 | +----+ 3 rows in set (0.00 sec)
3.1 InnoDB表update自增列,由大改小
MySQL [bosco]> show create table t6\G *************************** 1. row *************************** Table: t6 Create Table: CREATE TABLE `t6` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec) MySQL [bosco]> update t6 set id=4 where id=9; Query OK, 1 row affected (0.04 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 MySQL [bosco]> show create table t6\G *************************** 1. row *************************** Table: t6 Create Table: CREATE TABLE `t6` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec)可见,InnoDB表update自增列时,由大值改为小值,除了可能会出现重复数据修改失败外,没有其他风险。
3.2 InnoDB表update自增列,由小改大
MySQL [bosco]> select * from t6; +----+ | id | +----+ | 1 | | 4 | | 5 | +----+ 3 rows in set (0.00 sec) MySQL [bosco]> show create table t6\G *************************** 1. row *************************** Table: t6 Create Table: CREATE TABLE `t6` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec) MySQL [bosco]> update t6 set id=12 where id=5; ## 将自增列由小改大,而且大于当前的AUTO_INCREMENT,这就相当于挖了坑了 Query OK, 1 row affected (0.03 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 MySQL [bosco]> select * from t6; +----+ | id | +----+ | 1 | | 4 | | 12 | +----+ 3 rows in set (0.01 sec) MySQL [bosco]> show create table t6\G *************************** 1. row *************************** Table: t6 Create Table: CREATE TABLE `t6` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.01 sec) 表中自增列最大值已经是12,这个update操作不会自动修改最新的auto_increment变为13,那么这就会有问题,以后增加到12后,就会出现冲突,导致数据插入失败: MySQL [bosco]> insert into t6 values(null),(null); Query OK, 2 rows affected (0.03 sec) Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0 MySQL [bosco]> insert into t6 values(null); ## 错误出现了。 ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '12' for key 'PRIMARY'
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저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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