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IGNORE，REPLACE，ON DUPLICATE KEY UPDATE在避免重复插入记录时存在的问题及最佳实践

这里返回影响了2行记录，原因是replace是先删除了原有的重复记录，再插入一条新记录。...同样的，auto_increment也发生了递增： 2.2 实现机制 REPLACE的运行与INSERT很相像，但当旧记录与新记录发生唯一键冲突时，会在新记录被插入之前，将旧记录被删除： 尝试把新行插入到表中...； 当因为对于主键或唯一关键字出现重复关键字错误而造成插入失败时，从表中删除含有重复关键字值的（所有）冲突行 ； 再次尝试把新行插入到表中 。...从而同样出现主从切换后一段时间内新主库的插入操作在新的从库上因为主键（id）冲突而导致插入失败。 此外，由于REPLACE对于唯一键冲突都采用先删除再插入的方式，导致主键消耗过快且主键不连续。...同样的，auto_increment也发生了递增： 3.2 实现机制 其实现运行步骤如下： 尝试把新行插入到表中 ； 当因为对于主键或唯一关键字出现重复关键字错误而造成插入失败时，则对现有的行加上S

1.6K11

经验：在MySQL数据库中，这4种方式可以避免重复的插入数据！

作者：小小猿爱嘻嘻 wukong.com/question/6749061190594330891/ 最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引，当插入重复数据时，抛出错误，程序终止，但这会给后续处理带来麻烦...，因此需要对插入语句做特殊处理，尽量避开或忽略异常，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下： 这里为了方便演示，我新建了一个user测试表，主要有id，username，sex，address这4...个字段，其中主键为id（自增），同时对username字段设置了唯一索引： 01 insert ignore into 即插入数据时，如果数据存在，则忽略此次插入，前提条件是插入的数据字段设置了主键或唯一索引...，这种方式适合于插入的数据字段没有设置主键或唯一索引，当插入一条数据时，首先判断MySQL数据库中是否存在这条数据，如果不存在，则正常插入，如果存在，则忽略： ?...目前，就分享这4种MySQL处理重复数据的方式吧，前3种方式适合字段设置了主键或唯一索引，最后一种方式则没有此限制，只要你熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话

4.4K40

Mybatis使用generatedKey在插入数据时返回自增id始终为1，自增id实际返回到原对象当中的问题排查

今天在使用数据库的时候，遇到一个场景，即在插入数据完成后需要返回此数据对应的自增主键id，但是在使用Mybatis中的generatedKey且确认各项配置均正确无误的情况下，每次插入成功后，返回的都是...1，而不是最新的自增Id。...终于凭借着一次Debugg发现的问题，原来在使用Mabatis中的insert或者insertSelective方式插入时，如使用int insert(TestGenKey testGenKey)时，返回值...int表示的是插入操作受影响的行数，而不是指的自增长id，那么返回的自增id到底去哪里了呢？...null : sex.trim(); } } 测试及Debugg 编写测试方法测试插入 插入成功后观察对应的变量对应的值 总结：调用Insert后插入操作之后，所得到自增长Id被赋值到原对象当中

1.5K10

PostgreSQL13新特性解读-Btree索引去重Deduplication

在实际的生产环境中的数据表中可能有大量的重复数据，在13版本之前，每一个重复的数据都会占用索引的一个叶子元组leaf，这些重复的key值在索引页面中重复存储，带来很大的空间浪费。...从表中获取的排序输入中遇到的每一组重复的元组在添加到当前叶子节点之前被批量合并到一个“posting list”中。每个posting list元组都包含尽可能多的TID。...Deduplication的另一个好处在于能够有效预防索引的膨胀，因为PG索引并不关心mvcc机制，也就是说一条元组经过若干次更新后对应的索引中也可能会插入新的行指向新版本的元组。...因为PG有HOT堆内元组技术解决这个问题，大体思路就是使用数据页面上的元组结构中的t_ctid指针指向新元组，这时就可以继续通过原有的索引行继续访问到新的元组。...而在真实的生产环境中索引的一条元组的更改往往伴随着key值的更改，这样便不适用于HOT更新，索引页就需要插入新的数据，这是如果使用deduplication技术就可以将这些索引项合并，减小索引的大小。

1.3K30

MySQL——锁（全面总结）

在可重复读的情况下，MVCC的SELECT操作只会查找行版本号小于当前事务版本号的记录，其他事务（事务开启时间比当前事务晚）新插入的记录版本号不满足条件，就不会查出来。...SELECT InnoDB只查找 行的事务ID 小于当前事务ID 的数据行（避免幻读） INSERT 新插入的每一行保存当前事务ID作为行的事务ID DELETE 删除的每一行保存当前事务ID作为行的事务...ID UPDATE 实际上是删除旧行，插入新行。...保存当前的事务ID作为新行的事务ID，同时保存当前事务ID到旧行的事务ID。 MVCC插入示例 ? F1F6是字段名称，16是对应的数据。后面3个隐藏字段分别对应行ID、事务ID、回滚指针。...如果trx_id_0< trx_id_1的话，那么表明该行记录所在的事务已经在本次新事务创建之前就提交了，所以该行记录的当前值是可见的。跳到步骤6.

6.4K40

MySQL是如何实现事务ACID的？

幻读:第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。...就是我们在使用实时读(SELECT FOR … UPDATE)或者更新，为了防止读的过程中有新的数据插入，会对我们读的数据的左右区间进行加锁，防止其他事务插入数据，所以间隙锁之间是不排斥的，间隙锁排斥的只是插入数据的操作...Innodb 在存储每一行数据有一些额外的字段：DATA_TRX_ID和DATA_ROLL_PTR。 DATA_TRX_ID：数据行版本号。用来标识最近对本行记录做修改的事务 id。...当发生回滚时，InnoDB 会根据 undo log 的内容做与之前相反的工作： 对于每个 insert，回滚时会执行 delete； 对于每个 delete，回滚时会执行insert； 对于每个 update...[执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上 1，N+1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。]

90320

一文讲清楚MySQL事务隔离级别和实现原理，开发人员必备知识点

假设事务A对某些行的内容作了更改，但是还未提交，此时事务B插入了与事务A更改前的记录相同的记录行，并且在事务A提交之前先提交了，而这时，在事务A中查询，会发现好像刚刚的更改对于某些数据未起作用，但其实是事务...但是，对于其他事务新插入的数据是可以读到的，这也就引发了幻读问题。 同样的，需改全局隔离级别为可重复读级别。...可重复读做到了，这只是针对已有行的更改操作有效，但是对于新插入的行记录，就没这么幸运了，幻读就这么产生了。...我们在数据库表中看到的一行记录可能实际上有多个版本，每个版本的记录除了有数据本身外，还要有一个表示版本的字段，记为 row trx_id，而这个字段就是使其产生的事务的 id，事务 ID 记为 transaction...在事务A提交之前，事务B的插入操作只能等待，这就是间隙锁起得作用。

1.1K10

MySQL默认隔离级别REPEATABLE-READ并没有解决幻读问题

在REPEATABLE-READ隔离级别下，只能保证在同一事务中相同的查询语句返回相同的结果，但无法防止其他事务插入新的数据，从而导致当前事务的查询结果发生变化。...在该级别下，MySQL会确保每个事务执行的时间顺序与提交的顺序一致，从而避免了幻读的问题。但是，这也会增加并发性能开销，因为它要求事务之间必须按顺序依次执行。...例如，通过使用行级锁或表级锁，可以在操作期间对数据进行锁定，从而避免其他事务对数据的修改。不过，需要注意在使用锁机制时要小心处理死锁等并发问题。...该机制会为每个事务创建一个一致性视图，确保在事务执行过程中，读取的数据都是一致的快照，并且不受其他事务的影响。然而，当前读（例如使用SELECT ......因为当前读会获取行级锁来保证数据的一致性，但如果其他事务在当前读操作之后（但在当前事务提交之前）插入了新的数据行，那么当前事务再次执行相同的查询时，就会发现新增了一些未被读取到的新数据行，就像出现了幻觉一样

31930

深入理解 MySQL—锁、事务与并发控制

尝试分别插入值为5和6的独立事务，在获得所插入行上的独占锁之前，每个事务使用 insert intention lock 锁定4和7之间的间隙，但不会阻塞彼此，因为这些行不冲突。...在最简单的情况下，如果一个事务正在向表中插入值，那么其他任何事务必须等待向该表中插入它们自己的值，以便由第一个事务插入的行接收连续的主键值。...这里指的是 innodb 的 rr 级别，innodb 中使用 next-key 锁对"当前读"进行加锁，锁住行以及可能产生幻读的插入位置，阻止新的数据插入产生幻行。下文中详细分析。...不可重复读：简单来说就是在一个事务中读取的数据可能产生变化，ReadCommitted 也称为不可重复读。 在同一事务中，多次读取同一数据返回的结果有所不同。...幻读：会话T1事务中执行一次查询，然后会话T2新插入一行记录，这行记录恰好可以满足T1所使用的查询的条件。然后T1又使用相同 的查询再次对表进行检索，但是此时却看到了事务T2刚才插入的新行。

85120

深入理解 MySQL ——锁、事务与并发控制

在事务能够获取表中的行上的独占锁之前，它必须首先获取表上的IX锁。 前文说了，意向锁实现的背景是多粒度锁的并存场景。...尝试分别插入值为5和6的独立事务，在获得所插入行上的独占锁之前，每个事务使用 insert intention lock 锁定4和7之间的间隙，但不会阻塞彼此，因为这些行不冲突。...在最简单的情况下，如果一个事务正在向表中插入值，那么其他任何事务必须等待向该表中插入它们自己的值，以便由第一个事务插入的行接收连续的主键值。...这里指的是 innodb 的 rr 级别，innodb 中使用 next-key 锁对"当前读"进行加锁，锁住行以及可能产生幻读的插入位置，阻止新的数据插入产生幻行。 下文中详细分析。...幻读：会话T1事务中执行一次查询，然后会话T2新插入一行记录，这行记录恰好可以满足T1所使用的查询的条件。然后T1又使用相同 的查询再次对表进行检索，但是此时却看到了事务T2刚才插入的新行。

90580

深入理解 MySQL ——锁、事务与并发控制

尝试分别插入值为5和6的独立事务，在获得所插入行上的独占锁之前，每个事务使用 insert intention lock 锁定4和7之间的间隙，但不会阻塞彼此，因为这些行不冲突。...在最简单的情况下，如果一个事务正在向表中插入值，那么其他任何事务必须等待向该表中插入它们自己的值，以便由第一个事务插入的行接收连续的主键值。...这里指的是 innodb 的 rr 级别，innodb 中使用 next-key 锁对"当前读"进行加锁，锁住行以及可能产生幻读的插入位置，阻止新的数据插入产生幻行。 下文中详细分析。...当前版本号—写—>新数据行创建版本号 && 当前版本号—写—>老数据更新版本号(); 5.2、脏读 vs 幻读 vs 不可重复读 脏读：一事务未提交的中间状态的更新数据 被其他会话读取到。...幻读：会话T1事务中执行一次查询，然后会话T2新插入一行记录，这行记录恰好可以满足T1所使用的查询的条件。然后T1又使用相同 的查询再次对表进行检索，但是此时却看到了事务T2刚才插入的新行。

71610

为啥不能用uuid做MySQL的主键 ？

在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,...根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id:一串18位长度的...，提升了页面的最大填充率，不会有页的浪费 ②新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行,mysql定位和寻址很快，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗 ③减少了页分裂和碎片的产生 2.2.使用uuid的索引内部结构...image.png 因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行 2.3.使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？

3.9K20

为什么MySQL不推荐使用uuid或者雪花id作为主键？

根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id:一串18位长度的...，提升了页面的最大填充率，不会有页的浪费 ②新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行,mysql定位和寻址很快，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗 ③减少了页分裂和碎片的产生 2.2.使用uuid的索引内部结构...因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间。...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行。 2.3.使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？...id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。

3.9K20

使用雪花id或uuid作为Mysql主键，被老板怼了一顿！

根据控制变量法，我们只把每个表的主键使用不同的策略生成，而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id:一串18位长度的...新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行,mysql定位和寻址很快，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗 ③....减少了页分裂和碎片的产生 2.2 使用uuid的索引内部结构 因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行 2.3 使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？...本篇博客首先从开篇的提出问题,建表到使用jdbcTemplate去测试不同id的生成策略在大数据量的数据插入表现，然后分析了id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复

1.2K20

查找目录下所有java文件查找Java文件中的Toast在对应行中找出对应的id使用id在String中查找对应的toast提示信息。

背景 最近有个简单的迭代需求，需要统计下整个项目内的Toast的msg, 这个有人说直接快捷键查找下，但这里比较坑爹的是项目中查出对应的有1000多处。...几乎是边查文档编写，记录写编写过程： 查找目录下所有java文件 查找Java文件中含有Toast相关的行 在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。...查找Java文件中的Toast 需要找出Toast的特征，项目中有两个Toast类 BannerTips和ToastUtils 两个类。 1.先代码过滤对应的行。...找到BannerTips、ToastUtils调用的地方 2.找出提示的地方 3.观察其实项目中的id的前面均含有R.string. 可以以此作为区分。...在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。 最后去重。 最后一个比较简单，可以自己写，也可以解析下xml写。

3.9K40

华为面试官：为什么MySQL不推荐使用uuid作为主键？

1、前言 在MySQL中设计表的时候，MySQL官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用...根据控制变量法，我们只把每个表的主键使用不同的策略生成，而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id：一串18位长度的...，提升了页面的最大填充率，不会有页的浪费 新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行，mysql定位和寻址很快，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗 减少了页分裂和碎片的产生 ★ 使用uuid的索引内部结构...因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的，新行的值不一定要比之前的主键的值要大，所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后，而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间。...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行 ★ 使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？

1.9K20

使用雪花id或uuid作为Mysql主键，被老板怼了一顿！

作为主键,其它我们完全保持不变.根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度： 注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的...，提升了页面的最大填充率，不会有页的浪费 新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行,mysql定位和寻址很快，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗 减少了页分裂和碎片的产生 2.使用uuid的索引内部结构...因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间。...结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行 3.使用自增id的缺点 那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？...id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗，详细的解释了这个问题。

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