本篇文章给大家带来了mysql中关于字段默认值可能会出现的相关问题,希望对大家有帮助。
今天业务反馈了一个问题,modify_time字段不允许为null,而业务反馈这个字段是设置了默认值的,具体的业务报错信息如下所示:
从报错信息看,可能是modify_time字段没有设置默认值或默认值设置的不正确导致
接下来查看一下表结构:
CREATE TABLE `jj_xxxx` ( .... `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '1999-12-31 23:00:00' , `update_user` int DEFAULT NULL, `modify_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '1999-12-31 23:00:00', .... PRIMARY KEY (`goods_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4893 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='xxxxx'
从表结构看,设置的默认值好像也没有啥问题,检查一下sql_mode参数的设置,好像也没有发现啥问题;
业务人员反馈线上的表也是这样的,但是线上是正常的,而目前要把这个业务迁移到其他的环境,从业务到数据库是另外一套环境;
忽然考虑到了数据库版本的差异;迁移的新环境是MySQL 8.0版本,而线上环境是5.7版本,两个版本中参数explicit_defaults_for_timestamp 设置的默认值是不一样的;
原因:
explicit_defaults_for_timestamp 系统变量决定MySQL服务端对timestamp列中的默认值和NULL值的不同处理方法。
此变量自MySQL 5.6.6 版本引入,分为全局级别和会话级别,可动态更新,默认值为OFF。
在8.0之中默认值改为了on
explicit_defaults_for_timestamp=OFF,表示使用默认的timestamp默认格式;timestamp类型的默认格式是什么样的呢?
1、和其它字段类型不一样,这个字段默认为not null.而且不允许设置default null.
2、第一列timestamp字段,如果不强制指定默认值或on update属性的话,就会默认设为DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP。
3、非第一列timestamp字段,如果不强制指定默认值,DEFAULT ‘0000-00-00 00:00:00’
4、往该列中插入null值,会自动转化为默认值;
explicit_defaults_for_timestamp=ON,则关闭timestamp default的特性:
1、如果没有被显示指定not null,则默认为null;
2、默认值也会是null而非CURRENT_TIMESTAMP;
3、如果指定了not null属性,inset式不指定该字段的值,strict sql_mode下,会报错。非strict sql_mode下插入’0000-00-00 00:00:00’;
需要仔细考虑下面的场景:
1、timestamp not null default CURRENT_TIMESTAMP,当explicit_defaults_for_timestamp由0转为1时会带来什么业务影响?
这样的转化,如果该timestamp字段有默认值,会造成原本insert 该timestamp字段value为null的语句会插入失败,影响业务;
2、datetime default null 转成 timestamp default CURRENT_TIMESTAMP,又会带来什么业务影响呢?
做这样的字段转化,会把原本该字段为null的值都转化为CURRENT_TIMESTAMP,如果历史数据多的化,这样的转化是非常耗资源的。同时还需考虑值的转变对业务带来的影响。
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以上是实例分享之MySQL 8.0 timestamp引发的问题的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

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。

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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。

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