一直把视图理解为一个select语句而已,视图一般就是用于查询,不会通过视图来更新表或视图本身的数据,所以视图根本不需要什么主键.今天自己建了一个视图view_test: drop view if exists view_test create view view_test as select a.c1,a.c2, b.c1,b.c2, c.c1,c.c2, d.c1,d.c2 from table_A a join teble_B b on a.c3=b.c3 join table_C c o

设置MySQL数据表主键: 使用“primary key”关键字创建主键数据列.被设置为主键列不允许出现重复的值,很多情况下与“auto_increment”递增数字相结合.如下SQL语句所示: Mysql>create table books(bookid int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,bookname varchar(50)); Mysql>insert into books(bookname) values(“book1”),(“

n Mybatis配置 全局配置文件SqlMapConfig.xml,配置了Mybatis的运行环境等信息. Mapper.xml文件即Sql映射文件,文件中配置了操作数据库的Sql语句.此文件需要在SqlMapConfig.xml中加载. n 通过Mybatis环境等配置信息构造SqlSessionFactory,即会话工厂. n 由会话工厂创建SqlSession即会话,操作数据库需要通过SqlSession进行. n Mybatis底层自定义了Executor执行器接口操作数据库,Exec

day03 MySQL数据库之主键与外键 昨日内容回顾 针对库的基本SQL语句 # 增 create database meng; # 查 show databases; shwo create database meng; # 改 alter database meng charset='gbk'; # 删 drop database meng; 针对表的基本SQL语句 # 增 create table m1(id int,name char(4)); # 查 show tables; sho

使用 TRegistry 类[1]: 显示各主键下的项 {XP 注册表中的主键} HKEY_CLASSES_ROOT    {文件类型信息} HKEY_CURRENT_USER    {当前用户信息} HKEY_LOCAL_MACHINE  {软硬件信息} HKEY_USERS          {所有用户信息} HKEY_CURRENT_CONFIG  {当前配置信息} {Delphi 定义的常量} HKEY_CLASSES_ROOT    = DWORD($80000000); HKEY_C

测试结果总结如下: 1. 按主键读:SQL形式:SELECT * FROM table WHERE id=?. 1.1. 主键为数字.如果所有ID均不存在,纯比较SQL解析能力.MySQL解析SQL的速度约是Oracle的2倍.原因在于MySQL优化器代码简单,动态规划的深度限制为64层,能较好的控制解析SQL的时间. 1.2. 主键为数字.如果所有ID均存在,且完全随机分布.低并发(<=16)时MySQL的每秒处理查询数(QPS)落后Oracle 30%左右,并发量增大后(>=32),落后O

Mysql 创建联合主键2008年01月11日 星期五 下午 5:21使用primary key (fieldlist)      比如:   create table mytable (      aa int, bb char(8), cc date, primary key (aa,bb ) ); aa,bb为联合主键 不知道是不是因为mysql(6.0)的版本问题,还是各版本都是这种情况,mysql中创建联合主键,联合主键列名之外不可以用单引号括上,否则出现错误,无法创建,报错是该列在表

MySQL中的主键,外键有什么作用详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 学关系型数据库的同学,尤其在学习主键和外键时会产生一定的困惑.那么今天我们就把这个困惑连根拔起吧.本篇博客不要求你对数据库命令非常熟悉,因为我已经帮大家加了相应的注视.实验环境是关系型数据库 MySQL 8.0.14 . 一.主键 1>.什么是主键 数据库主键,指的是一个列或多列的组合,其值能唯一地标识表中的每一行,通过它可强制表的实体完整性.主键主要是用于其他表的外键关联,以及本记录的修改

今天在将一个hive数仓表导出到mysql数据库时出现进度条一直维持在95%一段时间后提示失败的情况,搞了好久才解决.使用的环境是HUE中的Oozie的workflow任何调用sqoop命令,该死的oozie的日志和异常提示功能太辣鸡了,最后发现是重复数据导致数据进入mysql表时出现主键冲突进而导致数据同步失败. (1)众所周知hive表是没有主键与索引的,但是mysql的表一般在创建时就会指定主键,所以在把hive表中的数据导入mysql表的时候通常会使用原hive表中的多个字段构成联合主键

前段时间遇到一个InnoDB表自增锁导致的问题,最近刚好有一个同行网友也问到自增锁的疑问,所以抽空系统的总结一下,这两个问题下篇会有阐述. 1. 划分三种插入类型 这里区分一下几种插入数据行的类型,便于后面描述:(纯逻辑上的划分) “Simple inserts”简单插入,就是在处理sql语句的时候,能够提前预估到插入的行数,包括 INSERT / REPLACE 的单行.多行插入,但不含嵌套子查询以及 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE. “Bulk inse

mysql update获取主键<pre>SET @update_id := 0;UPDATE mobantestinfo1 SET info2 = 'value', id = (SELECT @update_id := id)WHERE info1 = '23a' LIMIT 1; SELECT @update_id;</pre> 大致思路就是首先声明一个用户变量 @update_id ,之后在update数据时要多更新一个字段,就是将当前主键值更新为当前主键值(其实就是没更新)

不带外键模式的 mysql 自增主键字段重排 1.备份表结构 create table table_bak like table_name; 2.备份表数据 insert into table_bak select * from table_name; 3.删除原来主键字段(如id) alter table table_name drop id; 4.添加主键,自增,放在第一位 alter table table_name add id int(11) primary key auto_incr

一.什么是索引?索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍. 假设我们创建了一个名为people的表: CREATE TABLE people ( pe

业务运行一段时间,发现原来的主键设置并不合理,这个时候,想变更主键.这种需求在实际生产中还是蛮多的. 下面,看看pt-online-schema-change解决这类问题的处理方式. 首先,创建一张测试表 create table t2(c1 int primary key, c2 int); 构造测试数据 delimiter // create procedure p1() begin ; ; do ); ; then commit; end if; end while; end // del

1.把主键定义为自动增长标识符类型 MySql 在mysql中,如果把表的主键设为auto_increment类型,数据库就会自动为主键赋值.例如: )); insert into customers(name) values("name1"),("name2"); select id from customers; 以上sql语句先创建了customers表,然后插入两条记录,在插入时仅仅设定了name字段的值.最后查询表中id字段,查询结果为: 由此可见,一旦把

收到短信报警,两台数据库都报slave同步失败了,先说明一下环境,架构:lvs+keepalived+amoeba+mysql,主主复制,单台写入, 主1:192.168.0.223(写) 主2:192.168.0.230 好吧,先show slave status \G看一下同步失败的具体报错吧 登录主2库查看: mysql> show slave status \G *************************** 1. row ***************************

Mysql数据库表的自增主键ID号乱了,需要重新排列. 原理:删除原有的自增ID,重新建立新的自增ID. 1,删除原有主键: ALTER TABLE `table_name` DROP `id`; 2,添加新主键字段: ALTER TABLE `table_name` ADD `id` MEDIUMINT( ) NOT NULL FIRST; 3,设置新主键: ALTER TABLE `table_name` MODIFY COLUMN `id` MEDIUMINT( ) NOT NULL AU

  最近遇到一个问题,用navicat for mysql 打开数据库时全都显示的是乱码(在用程序代码插入数据之前确保字符不是乱码),遇到问题就的寻求解决之道,百度了好长时间也没解决,网上那些解决办法都不适合我的问题,网上的大多数解决方法是在navicat里右击一个连接,选择连接属性,切换到高级选项卡,去掉“使用mysql字符集”前的对勾,在编码里选择utf-8,这种方法对于部分问题可能适合,但是我的乱码问题依然存在,于是乎我又将utf-8改称gbk,gb2312,全都过问题依然粹依旧.    

对于mysql表(其他数据库没测试过) 如果定义了自增主键,并且手动设置了主键的值,那么当再次自增创建数据的时候,回在设置的主键值的基础上进行自增. 如(id是主键): 起始插入(3,1),而后手动插入(100,2) 当递增id时,下一条数据的id会是 101,所以在手动添加数据的时候,不可以插入特别大的主键 如果错误操作,可以通过下面步骤回退: 1.删除所有特大主键(如果) 2.设置最大主键为(当前实际最大值+1) 语句如下:alter table table_name auto_increm

原文链接 我的归纳: (1)InnoDB的主键采用聚簇索引存储,使用的是B+Tree作为索引结构,但是叶子节点存储的是索引值和数据本身(注意和MyISAM的不同). (2)InnoDB的二级索引不使用聚蔟索引,叶子节点存储的是KEY字段加主键值.因此,通过二级索引查询首先查到是主键值,然后InnoDB再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块. (3)MyISAM的主键索引和二级索引叶子节点存放的都是列值与行号的组合,叶子节点中保存的是数据的物理地址 (4)MyISAM引擎使用B+Tree作

背景及现象 report_product_sales_data表数据量2800万: 经测试,在当前数据量情况下,order by主键id,limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index,大于49时就走PRIMARY主键索引. 表结构 CREATE TABLE `report_product_sales_data` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT C