转载自:http://blog.csdn.net/yanghua_kobe/article/details/6262550

在数据处理时,我们经常会使用一些“自增”的插入方式来处理数据。比如学生学号:B07051001,B07051002....类似的递增关系的数据。

但是,如果中途因为某些原因将其中的一些记录删除掉之后,就会出现断续的记录。这时,我们可能期待将这些中间的缺失值再次利用。以下,就谈谈如何查找最小缺失值。

首先,我们建一个测试表:tb_Test(主键并未设置为自增长):

  1. create table tb_Test
  2. (
  3. id int primary key,
  4. val char(1) null
  5. )

插入一些数据:

  1. insert into tb_Test values(1,'a')
  2. insert into tb_Test values(2,'b')
  3. insert into tb_Test values(3,'c')
  4. insert into tb_Test values(4,'d')
  5. insert into tb_Test values(5,'e')
  6. insert into tb_Test values(6,'f')
  7. insert into tb_Test values(7,'g')
  8. insert into tb_Test values(8,'h')

删除某些记录,制造“断层”:

delete from tb_Test where id in (1,2,4,5,7);

此时表中数据为不连贯的:

此时能看出最小缺失值应该为:1

我们通过下面这段sql能够得到结果:

select 
   case 
      when not exists(select 1 from tb_Test where id=1)

then 1
      else (
         select min(a.id+1) 
           from tb_Test as a
        where not exists 
        (
          select 1 
            from tb_Test as b
         where b.id=a.id+1
        )
     ) 
  end as '最小缺失值';

这里使用了一个小的技巧,原理是将表中所有记录的id加1,再与源表中所有记录的id匹配。这样只要有源表中有id缺失,id+1在源表中就会有匹配不到的值。

比如源表中id序列为:1、2、3、5、7(a.id与b.id),则源表中的id+1序列为: 2、3、4、6、8(a.id+1);

这样再代入子查询中,就可以看到a.id+1=4,和a.id+1=6和a.id+1=8在b.id中不存在匹配值。然后再去最小值:min()这样结果就为4。

但是以上上图中的这个序列3,6,8用子查询得出的结果也应该为4,而正确答案为1,显然只是用子查询这样的方式处理是不完整的。

那为什么要把1单独判断呢?这是由1的位置的特殊性决定的。因为1开始时总是处在序列的最前端的位置(正常情况下)。它的前面已经没有数字了,也就是说不存在a.id+1=1(因为我们默认序列是从1开始增长的)。因此没有哪个数字存在与否能判断出1是否存在。所以1需要单独考虑。

处于同样的原理,我们可以用这种方式重用被删除的键:

只要在前面加上:insert into ti_Test(id,val) Select .....(同上)即可。

当然你可以使用coalesce函数来合并,存在1和不存在1的情况:

如下:

select Coalesce(Min(a.id+1),1)

from tb_Test a

where not exists (
 select 1 
   from tb_Test as b
where b.id=a.id+1
) And exists(select 1 from tb_Test where id=1)

注:coalesce函数用于返回第一个非空值。也就是说如果序列中没有1,在被where筛选器筛选后,返回的值为null,此时min(a.id+1)也为null,这样返回的结果就为1。

最后,并不推荐重用返回值并且在多线程运行时也可能得到重复的键。

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