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mysql自增怎么用 mysql自增命令

mysql如何设置ID自增

设置自增列

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MYSQL的自增列一定要是有索引的列,设置种子值要在表的后面设置

--mysql

-- 设置自增ID从N开始

CREATE TABLE empautoinc(

ID INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT

) AUTO_INCREMENT = 100 ; --(设置自增ID从100开始)

insert into empautoinc(id) values(null);

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql select * from empautoinc;

+-----+

| ID |

+-----+

| 100 |

+-----+

1 row in set (0.00 sec)

show table status like 'empautoinc'G;

*************************** 1. row ***************************

Name: empautoinc

Engine: InnoDB

Version: 10

Row_format: Compact

Rows: 1

Avg_row_length: 16384

Data_length: 16384

Max_data_length: 0

Index_length: 0

Data_free: 0

Auto_increment: 101

Create_time: 2016-10-27 01:50:32

Update_time: NULL

Check_time: NULL

Collation: utf8_general_ci

Checksum: NULL

Create_options:

Comment:

1 row in set (0.00 sec)

设置自增列的步长,可以分为全局级别和会话级别

如果是会话级别,那么当用户新建一个会话的时候,那么步长又回到了全局级别,所以mysql的步长跟sqlserver的步长有很大的不同

mysql不能设置为 表级别 的步长

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技术分享 | 关于 MySQL 自增 ID 的事儿

当我们使用 MySQL 进行数据存储时,一般会为一张表设置一个自增主键,当有数据行插入时,该主键字段则会根据步长与偏移量增长(默认每次+1)。

下文以 Innodb 引擎为主进行介绍,使用自增主键的好处有很多,如:索引空间占比小、范围查询与排序都友好、避免像 UUID 这样随机字符串带来的页分裂问题等...

当我们对该表设置了自增主键之后,则会在该表上产生一个计数器,用于为自增列分配 ID 。

自增的值并不是保存在表结构信息内的,对于不同的版本它们有如下的区别:

计数器的值存储在内存中的,重启后丢弃,下一次将读取最大的一个自增ID往后继续发号。

计数器的值将会持久化到磁盘。在每次发号时都将写入 Redolog ,并在每个 Checkpoint 都进行保存,重启时候使用 Redolog 恢复重启之前的值。

可以预先确定插入行数的语句(像简单 insert 的语句包含多个 value 这种情况也是属于简单插入,因为在进行插入时就已经可以确定行数了)

预先不知道要插入的行数的语句(包括 INSERT ... SELECT, REPLACE ... SELECT 和 LOAD DATA 语句,但不包括 plain INSERT )

如果一个事务正在向表中插入值,则会产生表级的共享锁,以便当前事务插入的行接收连续的主键值。

当处于[ 传统模式 ]与[ 连续模式 ]时,每次访问计数器时都会加上一个名为 AUTO-INC 的表级锁

传统模式:锁只持有到该语句执行结束,注意是语句结束,不是事务结束

连续模式:批量插入时锁持有到该语句执行结束,简单插入时锁持有到申请完自增ID后即释放,不直到语句完成

通过调整 innodb_autoinc_lock_mode 配置项,可以定义 AUTO-INC 锁的模式,不同的模式对应的策略与锁的粒度也将不同。

当使用基于 Binlog 的复制场景时,对于 statement(SBR)同步模式下只有[ 传统模式 ]与[ 连续模式 ]能保证语句的正确性。

基于 row(RBR)行复制的情况下任何配置模式都可以。

执行语句时加 AUTO-INC 表级锁,执行完毕后释放

针对 Bulk Inserts 时才会采用 AUTO-INC 锁,而针对 Simple Inserts 时,则采用了一种新的轻量级的互斥锁来分配 auto_increment 列的值。

该模式下可以保证同一条 insert 语句中新插入的自增 ID 都是连续的,但如果前一个事务 rollback 丢弃了一部分 ID 的话也会存在后续 ID 出现间隔的情况。

来一个分配一个,不会产生 AUTO-INC 表级锁 ,仅仅会锁住分配 ID 的过程。

由于锁的粒度减少,多条语句在插入时进行锁竞争,自增长的值可能不是连续的。

且当 Binlog 模式为 statement(SBR)时自增 ID 不能保证数据的正确性

不一定,业务也不应该过分依赖 MySQL 自增 ID 的连续性,在以下三种情况下,并不能保证自增 ID 的连续性:

假设已存在数据{1,张三},且张三所属的字段设置了唯一主键

此时再次插入{null,张三}时候,主键冲突插入失败,但表的计数器已由2变成了3

当下次插入{null,李四}的时候最终入库的会变成{3,李四}

在一个事务里进行数据的插入,但最后并没提交,而是执行了 Rollback 。那么计数器已递增的 ID 是不会返还的,而是被直接丢弃。

发生大量插入时可能会出现自增 ID 并不是连续的情况

当我们为表设置了自增主键后,自增 ID 的范围则与主键的数据类型长度相关。

如果没有一张表里没有设置任何主键,则会自动生成一个隐性的6字节的 row_id 作为主键,它的取值范围为 0 到 2^48-1。

row_id 是由一个全局的 dict_sys.row_id 参数进行维护的,所有没有主键的表都会用上它(并不是每一个表单独占一份 row_id list )

那么针对这两种主键,则会有以下两种情况发生:

当自增 ID 到达上限后,受到主键数据类型的影响,计数器发放的下一个 ID 也是当前这个 Max ID ,当执行语句时则会提示主键冲突。

建议根据业务合理规划,在进行表设计时就选择适合的数据类型。

当然也可以直接选择 Bigint 类型,它的取值范围是无符号情况下:0到 2^64–1(18446744073709551615)

这里并不是指 bigint 类型一定不会用完,毕竟一个有范围的持续增长的值一定会有溢出的时候,只是说一般场景下它都是足够使用的。

当 row_id 使用完后则又会从 0 开始发放,此时新插入的数据将覆盖回 row_id=0 的数据行。

由于它并不产生错误,还会造成数据的覆盖写。所以我们平时还是尽量给表都设置一个合理的主键才是。

在实际业务场景中,ID 常常需要返回给客户端用来进行相关业务操作。

假如我们有个 userinfo?uid=? 的 API 接口,而用户 ID 是自增的,这时会发生什么?

该接口通过简单的尝试就可以暴露出真实的业务用户总数,可以很方便的使用爬虫从1开始递增获取数据信息。

那么有的同学说,我既想使用自增 ID 带来的好处,也不想承受这种比较常见的问题,那该怎么办呢?

在输出或者获取前对指定字段进行可逆的转义操作

优点:实现起来比较简单,无论单体业务或者分布式应用都无需考虑对数据源的解析,只需在客户端实现自己的转义与解析方法即可;

缺点:业务入侵较大,且需要前后端各个合作方确认统一的标准;如果转义方法有调整,变更影响面也会很大;字符串长度会随ID长度而变化,使用空位填充也会特别明显;

优点:由于采用了时间戳进行 ID 生成,该 ID 是有序的,对范围查询与排序都比较友好;

缺点:需要保证发号节点的高可用性;另外由于生成时依赖时间戳,需要考虑时钟回拨与时钟同步的问题;

维护一份 ID 与 hash 的映射字典,它可以存在于客户端本身,也可以依赖其他如 Redis 、ETCD 之类的组件

优点:hash 长度不会随着 ID 长度或值的变化而变化;可以根据已有的 hash code 来造布隆过滤器;

缺点:业务入侵较大,查询时同样需要先根据 hash key 找到对应的 ID 值;需要考虑选择合适的 hash 算法以及解决 hash 冲突或扩容的问题。

怎么在MySql里添加一个自动增长的ID字段

以插入语句的方法来解决此问题。

如下参考:

1.在添加字段之前,第一个zd应该首先检查tb1表的当前结构。

2.将字段列instance添加到表中,如下图。

3.再次查看表结构,比较添加字段之前和之后的情况。

4.最后,插入新的数据行,看看它是什么样子,最后就加入了自动增长字段如下图。

注意事项:

MySQL使用的SQL语言是访问数据库最常用的标准化语言。MySQL软件采用双重许可政策,分为社区版和商业版,由于其体积小,速度快,整体拥有成本低,尤其是开源这一特点,一般中小型网站开发都选择MySQL作为网站数据库。

一文让你彻底弄懂MySQL自增列

MYSQL的自增列在实际生产中应用的非常广泛,相信各位所在的公司or团队,MYSQL开发规范中一定会有要求尽量使用自增列去充当表的主键,为什么DBA会有这样的要求,各位在使用MYSQL自增列时遇到过哪些问题?这些问题是由什么原因造成的呢?本文由浅入深,带领大家彻底弄懂MYSQL的自增机制。

1.  通过auto_increment关键字来指定自增的列,并指定自增列的初始值为1。

[root@localhost][test1]Create table t(id int auto_increment ,namevarchar(10),primary key(id))auto_increment=1;

QueryOK, 0 rows affected (0.63 sec)

2.  自增列上必须有索引,将t表的主键索引删除掉,会报错

[root@localhost][test1]alter table t drop primary key;

ERROR1075 (42000): Incorrect table definition; there can be only one auto column andit must be defined as a key

3.  设定auto_increment_increment参数,可以调整自增步长,该参数有session级跟global级,在分库分表以及双主or多主的模式下比较有用。

4.  一个表上只能有一个自增列

5.  Mysql5.7及以下版本,innodb表的自增值保存在内存中,重启后表的自增值会设为max(id)+1,而myisam引擎的自增值是保存在文件中,重启不会丢失。Mysql8.0开始,innodb的自增id能持久化了,重启mysql,自增ID不会丢。

首先:表中自增列的上限是根据自增列的字段类型来定的。

若设定了自增id充当主键,当达到了自增id的上限值时,会发生什么样的事情呢?还是以上面创建的 t表为例, 先回顾它的表结构:

CREATETABLE `t` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` varchar(10) COLLATE utf8mb4_binDEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

无符号的int类型,上限是2147483647。这里我们将表的自增值设为2147483647,再插入两行数据:

[root@localhost][test1]alter table t auto_increment=2147483647;

QueryOK, 0 rows affected (0.01 sec)

Records:0  Duplicates: 0  Warnings: 0

[root@localhost][test1]insert into t(name) values ('test');          

QueryOK, 1 row affected (0.01 sec)

[root@localhost][test1]insert into t(name) values ('test');

ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '2147483647' for key 'PRIMARY'

可以看到,第一个插入没问题,因为自增列的值为2147483647,这是达到了上限,还没有超过,第二行数据插入时,则报出主键重复,在达到上限后,无法再分配新的更大的自增值,也没有从1开始从头分配,在这里表的auto_increment值会一直是2147483647。

对于写入量大,且经常删除数据的表,自增id设为int类型还是偏小的,所以我们为了避免出现自增id涨满的情况,这边统一建议自增id的类型设为unsigned bingint,这样基本可以保障表的自增id是永远够用的。

这里内容比较多,innodb是索引组织表,所以涉及到索引的知识,但这不是本文的重点,我们快速回顾索引知识:

1.  Innodb索引分为主键跟辅助索引,主键即全表,辅助索引叶子节点保存主键的值,而主键的叶子节点保存数据行,中间节点存着叶子节点的路由值。

2.  Innodb存储数据(索引)的单位是页,这里默认是16K,这也意味着,数据本身越小,一个页中能存数据的量越多,而检索效率不仅仅由索引的层数来决定,更是由一次能够缓存的数据量来定,也就是说数据本身越小,则一次IO能够提取到缓冲区的数据越多(OS每次IO的量是固定的4K),查询的效率越好。

其实能够理解索引的结构及索引写入插入、更新的原理,则自然就明白为何建议使用自增id。这里我直接列出使用自增id 当主键的好处吧:

1.  顺序写入,避免了叶的分裂,数据写入效率好

2.  缩小了表的体积,特别是相比于UUID当主键,甚至组合字段当主键时,效果更明显

3.  查询效率好,原因就是我上面说到索引知识的第二点。

4.  某些情况下,我们可以利用自增id来统计大表的大致行数。

5.  在数据归档or垃圾数据清理时,也可方便的利用这个id去操作,效率高。

容易出现不连续的id

有的同志会发现,自己的表中id值存在空洞,如类似于1、2、3、8、9、10这样,有的适合有想依赖于自增id的连续性来实现业务逻辑,所以会想方设法去修改id让其变的连续,其实,这是没有必要的,这一块的业务逻辑交由MySQL实现是很不理智的,表的记录小还好,要是表的数据量很大,修改起来就糟糕了。那么,为什么自增id会容易出现空洞呢?

自增id的修改机制如下:

在MySQL里面,如果字段id被定义为AUTO_INCREMENT,在插入一行数据的时候,自增值的行为如下:

1. 如果插入数据时id字段指定为0、null 或未指定值,那么就把这个表当前的

AUTO_INCREMENT值填到自增字段;

2. 如果插入数据时id字段指定了具体的值,就直接使用语句里指定的值。

根据要插入的值和当前自增值的大小关系,自增值的变更结果也会有所不同。假设,某次要插入的值是X,当前的自增值是Y。

1. 如果XY,那么这个表的自增值不变;

2. 如果X≥Y,就需要把当前自增值修改为 新的自增值 。

新的自增值生成算法是:从auto_increment_offset开始,以auto_increment_increment为步长,持续叠加,直到找到第一个大于X的值,作为新的自增值。

Insert、update、delete操作会让id不连续。

Delete、update:删除中间数据,会造成空动,而修改自增id值,也会造成空洞(这个很少)。

Insert:插入报错(唯一键冲突与事务回滚),会造成空洞,因为这时候自增id已经分配出去了,新的自增值已经生成,如下面例子:

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

+----+------+

4 rows in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|              5 |

+----------------+

1 row in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] begin;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

[root@localhost][test1] insert intot(name) values('aaa');

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

|  5| aaa  |

+----+------+

5 rows in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|              6 |

+----------------+

1 row in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] rollback;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|              6 |

+----------------+

1 row in set (0.01 sec)

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

+----+------+

4 rows in set (0.00 sec)

可以看到,虽然事务回滚了,但自增id已经回不到从前啦,唯一键冲突也是这样的,这里就不做测试了。

在批量插入时(insert select等),也存在空洞的问题。看下面实验:

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

+----+------+

4 rows in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|              5 |

+----------------+

1 row in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] insert intot(name) select name from t;                      

Query OK, 4 rows affected (0.04 sec)

Records: 4 Duplicates: 0  Warnings: 0

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

|  5| aaa  |

|  6| aaa  |

|  7| aaa  |

|  8| aaa  |

+----+------+

8 rows in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|             12 |

+----------------+

1 row in set (0.00 sec)

可以看到,批量插入,导致下一个id值不为9了,再插入数据,即产生了空洞,这里是由mysql申请自增值的机制所造成的,MySQL在批量插入时,若一个值申请一个id,效率太慢,影响了批量插入的速度,故mysql采用下面的策略批量申请id。

1.  语句执行过程中,第一次申请自增id,会分配1个;

2.  1个用完以后,这个语句第二次申请自增id,会分配2个;

3.  2个用完以后,还是这个语句,第三次申请自增id,会分配4个;

4.  依此类推,同一个语句去申请自增id,每次申请到的自增id个数都是上一次的两倍。

在对自增列进行操作时,存在着自增锁,mysql的innodb_autoinc_lock_mode参数控制着自增锁的上锁机制。该参数有0、1、2三种模式:

0:语句执行结束后释放自增锁,MySQL5.0时采用这种模式,并发度较低。

1:mysql的默认设置。普通的insert语句申请后立马释放,insert select、replace insert、load data等批量插入语句要等语句执行结束后才释放,并发读得到提升

2:所有的语句都是申请后立马释放,并发度大大提升!但是在binlog为statement格式时,主从数据会发生不一致。这一块网上有很多介绍,我不做介绍了。

在彻底了解了MYSQL的自增机制以后,在实际生产中就能灵活避坑,这里建议不要用自增id值去当表的行数,当需要对大表准确统计行数时,可以去count(*)从库,如果业务很依赖大表的准确行数,直接弄个中间表来统计,或者考虑要不要用mysql的innodb来存储数据,这个是需要自己去权衡。另外对于要求很高的写入性能,但写入量又比较大的业务,自增id的使用依然存在热点写入的问题,存在性能瓶颈,这时候可通过分库分表来解决。


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