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
blog地址:http://blog.csdn.net/hw_libo/article/details/40097125
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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存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

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。

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。

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