Sql Server数据库的主键设计有多种,比如经典的自增长,欢乐的guid,按照时间生成id(有通过程序生成的方式,还有一种也是通过数据库时间和随机数生成),按照业务模型组合生成有意义的id等等。最近项目中接触到一种模拟自增长自动编号主键的方式,即Max加一
Sql Server数据库的主键设计有多种,比如经典的自增长,欢乐的guid,按照时间生成id(有通过程序生成的方式,还有一种也是通过数据库时间和随机数生成),按照业务模型组合生成有意义的id等等。最近项目中接触到一种模拟自增长自动编号主键的方式,即“Max加一”。
Max加一的原理看上去和自增长是相似的,表的唯一主键也设计成数字型(如bigint)的,只是把自动增长去掉了(表设计器标识规范一栏,“是标识”的选项选择否即可)。在Insert记录的时候,通常情况下的流程大致是这样的:读取当前表的Max主键值后加一,然后按照传递的相关参数,显式插入主键及其他列的值。这种生成主键方式的一个最显著的优点是可以按照自己的规则生成主键。比如有如下生成主键的用户自定义的存储过程usp_GetNewID:
<span>if</span> <span>exists</span> (<span>select</span> * <span>from</span> dbo.sysobjects <span>where</span> id = object_id(N<span>'[dbo].usp_GetNewID'</span>) <span>and</span> OBJECTPROPERTY(id, N<span>'IsProcedure'</span>) = 1) <span>drop</span> <span>procedure</span> [dbo].usp_GetNewID <span>GO</span> <span>CREATE</span> <span>PROCEDURE</span> [dbo].usp_GetNewID @tableName nvarchar(30), --表名 @columnName nvarchar(30), --字段名 @NewId <span>int</span> <span>output</span> --<span>Max</span>(ID)生成的新ID <span>AS</span> <span>BEGIN</span> <span>DECLARE</span> @MaxId bigint <span>DECLARE</span> @MaxIdTemp bigint <span>DECLARE</span> @<span>SQL</span> nvarchar(500) <span>DECLARE</span> @SQLDBId nvarchar(8) <span>set</span> @SQLDBId=<span>'10'</span> --获取原最大ID <span>set</span> @<span>SQL</span> =<span>'SELECT @Mymaxid= isnull(MAX('</span>+@columnName+<span>'),101) From '</span>+ @tableName; <span>-- select @MaxId </span> <span>if</span> @@error=0 <span>begin</span> <span>exec</span> sp_executesql @<span>SQL</span>,N<span>'@Mymaxid bigint output'</span>,@MaxId <span>output</span> <span>end</span> --生成新ID <span>if</span> @@error=0 <span>begin</span> <span>select</span> @MaxIdTemp=<span>SUBSTRING</span>(<span>cast</span>(@MaxId <span>as</span> nvarchar),3,100)+1; <span>end</span> <span>if</span> @@error=0 <span>begin</span> <span>set</span> @NewId=@SQLDBId+<span>cast</span>(@MaxIdTemp <span>as</span> nvarchar) <span>end</span> <span>else</span> <span>begin</span> <span>set</span> @NewId=-1 <span>end</span> END
通过将@SQLDBId='10'和set @NewId=@SQLDBId cast(@MaxIdTemp as nvarchar)这种方式的组合,我们可以控制不同的数据库服务器(或者不同的库)生成的主键都有规律可循,比如第一台服务器生成的id都以10开头,第二台都以20开头,依此类推,这样多少有利于数据库的分布式管理。
下面简单说说这种方式的两个重大缺陷:
1、效率问题
虽然主键有聚集索引,但是当我们的数据表数据达到一定数量级的时候(比如千万),那么通过聚合函数Max取值肯定会有不小的代价,这样显然会影响一点效率。但是到底效率几何,和自增长的性能比较又如何?这个我真的还没有这方面的测试数据,如果有童鞋有这方面的经验请不吝赐教,恳求告知。
【UPDATE】:根据今天的性能测试,在表已有1百万数据基础上,继续插入数据,每次插入10000条记录,自增和Max加一这种方式的时间相差不足1秒,总体上自增长的方式会稍快一点,但是并不明显,在可接受范围内。测试结果见下图:
2、并发插入问题
当我们在程序中有顺序的先后插入数据的时候,这个问题当然不会发生。但是在大部分应用中,经常会并发处理一些数据,这个时候通过Max加一的方式就会造成插入上的并发问题。因为如果同时有两个或者多个插入请求读到相同的MAX值加一以后,在插入的时候就会发生插入重复主键的错误。
我们可以做一个简单的测试:
(1)、添加用户的存储过程usp_AddUser
<span>if</span> <span>exists</span> (<span>select</span> * <span>from</span> dbo.sysobjects <span>where</span> id = object_id(N<span>'[dbo].usp_AddUser'</span>) <span>and</span> OBJECTPROPERTY(id, N<span>'IsProcedure'</span>) = 1) <span>drop</span> <span>procedure</span> [dbo].usp_AddUser <span>GO</span> <span>CREATE</span> <span>PROCEDURE</span> [dbo].usp_AddUser <span>AS</span> <span>BEGIN</span> <span>DECLARE</span> @Id bigint <span>EXEC</span> usp_GetNewID <span>'Users'</span>,<span>'Id'</span>,@Id <span>OUT</span> <span>SELECT</span> @Id <span>if</span> @@ERROR=0 <span>BEGIN</span> INSERT <span>INTO</span> Users ( Id, Name ) <span>VALUES</span> ( @Id, <span>'jeff wong'</span> ) <span>END</span> END
用户表简单设计成有Id和Name两个字段,插入的时候,Name的值不受任何干扰,固定为”jeff wong”。
(2)、然后在应用程序中调用如下:
<span>static</span> <span>void</span> Main(<span>string</span>[] args) { <span>int</span> counter = 2000; Action action = <span>null</span>; <span>for</span> (<span>int</span> i = 0; i { Action method = a.AsyncState <span>as</span> Action; method.EndInvoke(a); }, action); } Console.Read(); } <span>private</span> <span>static</span> <span>void</span> AddUser() { <span>try</span> { <span>using</span> (var conn = <span>new</span> SqlConnection(sqlConnString)) { SqlCommand cmd = <span>new</span> SqlCommand(<span>"usp_AddUser"</span>, conn); cmd.CommandType = CommandType.StoredProcedure; conn.Open(); <span>int</span> result = cmd.ExecuteNonQuery(); } } <span>catch</span> (Exception ex) { Console.WriteLine(ex.ToString()); } }
在今晚本地的几组测试中,无一例外地都抛出了插入重复主键的异常。这个问题在这几天的一个数据同步程序中竟然没有发现,原因就是当时数据库没有或者很少符合条件的需要同步的数据。当然现在所有同步都已经改成通过在存储过程中利用游标顺序处理,这样就合理地解决掉并发插入问题了。
最后,我感觉主键的生成选择还有很多东西可以挖掘,有一些知识可以拿过来深入讨论一下,比如自增长是如何控制并发插入的,诸如此类,欢迎您的意见和建议。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)

MySQL函数可用于数据处理和计算。1.基本用法包括字符串处理、日期计算和数学运算。2.高级用法涉及结合多个函数实现复杂操作。3.性能优化需避免在WHERE子句中使用函数,并使用GROUPBY和临时表。

MySQL批量插入数据的高效方法包括:1.使用INSERTINTO...VALUES语法,2.利用LOADDATAINFILE命令,3.使用事务处理,4.调整批量大小,5.禁用索引,6.使用INSERTIGNORE或INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE,这些方法能显着提升数据库操作效率。

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,删除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段时,需指定位置以优化查询性能和数据结构;删除字段前需确认操作不可逆;使用在线DDL、备份数据、测试环境和低负载时间段修改表结构是性能优化和最佳实践。


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