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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存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

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