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mysql中怎么增加列,mysql怎么加列数据

想在mysql数据库中的表中插入一列,怎么做?

传统情况

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我们先回顾一下,在没有 "立刻加列" 功能时,加列操作是怎么完成的。我们也借此来熟悉一下本期的图例:

当进行 加列操作 时,所有的数据行 都必须要 增加一段数据(图中的 列 4 数据)

如上一期图解所讲,当改变数据行的长度,就需要 重建表空间(图中灰蓝的部分为发生变更的部分)

数据字典中的列定义也会被更新

以上操作的问题在于 每次加列 操作都需要重建表空间,这就需要大量 IO以及大量的时间

立刻加列

"立刻加列" 的过程如下图:

请点击输入图片描述

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"立刻加列" 时,只会变更数据字典中的内容,包括:

在列定义中增加 新列的定义

增加 新列的默认值

"立刻加列" 后,当要读取表中的数据时:

由于 "立刻加列" 没有 变更行数据,读取的行数据只有 3 列

MySQL 会将 新增的第 4 列的默认值,追加到 读取的数据后

以上过程描述了 如何读取 在 "立刻加列" 之前写入的数据,其实质是:在读取数据的过程中,"伪造" 了一个新列出来

那么如何读取 在 "立刻加列" 之后 写入的数据呢 ? 过程如下图:

当读取 行 4 时:

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通过判断 数据行的头信息中的instant 标志位,可以知道该行的格式是 "新格式":该行头信息后有一个新字段 "列数"

通过读取 数据行的 "列数" 字段,可以知道 该行数据中多少列有 "真实" 的数据,从而按列数读取数据

通过上图可以看到:读取 在"立刻加列" 前/后写入的数据是不同的流程

通过以上的讨论,我们可以总结 "立刻加列" 之所以高效的原因是:

在执行 "立刻加列" 时,不变更数据行的结构

读取 "旧" 数据时,"伪造" 新增的列,使结果正确

写入 "新" 数据时,使用了新的数据格式(增加了instant标志位 和 "列数" 字段),以区分新旧数据

读取 "新" 数据时,可以如实读取数据

那么 我们是否能一直 "伪造" 下去 ? "伪造" 何时会被拆穿 ?

考虑以下场景:

用 "立刻加列" 增加列 A

写入数据行 1

用 "立刻加列" 增加列 B

写入数据行 2

删除列 B

我们推测一下 "删除列 B" 的最小代价:需要修改 数据行中的instant标志位或 "列数" 字段,这至少会影响到 "立刻加列" 之后写入的数据行,成本类似于重建数据

从以上推测可知:当出现 与 "立刻加列" 操作不兼容 的 DDL 操作时,数据表需要进行重建,如下图所示:

请点击输入图片描述

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扩展思考题:是否能设计其他的数据格式,取代instant标志位和 "列数" 字段,使得 加列/删列 操作都能 "立刻完成" ?(提示:考虑 加列 - 删列 - 再加列 的情况)

使用限制

在了解原理之后,我们来看看 "立刻加列" 的使用限制,就很容易能理解其中的前两项:

"立刻加列" 的加列位置只能在表的最后,而不能加在其他列之间

在元数据中,只记录了 数据行 应有多少列,而没有记录 这些列 应出现的位置。所以无法实现指定列的位置

"立刻加列" 不能添加主键列

加列 不能涉及聚簇索引的变更,否则就变成了 "重建" 操作,不是 "立刻" 完成了

"立刻加列"不支持压缩的表格式

按照 WL 的说法:"COMPRESSED is no need to supported"(没必要支持不怎么用的格式)

总结回顾

我们总结一下上面的讨论:

"立刻加列" 之所以高效的原因是:

在执行 "立刻加列" 时,不变更数据行的结构

读取 "旧" 数据时,"伪造" 新增的列,使结果正确

写入 "新" 数据时,使用了新的数据格式 (增加了 instant 标志位 和 "列数" 字段),以区分新旧数据

读取 "新" 数据时,可以如实读取数据

"立刻加列" 的 "伪造" 手法,不能一直维持下去。当发生 与 "立刻加列" 操作不兼容 的 DDL 时,表数据就会发生重建

回到之前遗留的两个问题:

"立刻加列" 是如何工作的 ?

我们已经解答了这个问题

所谓 "立刻加列" 是否完全不影响业务,是否是真正的 "立刻" 完成 ?

可以看到:就算是 "立刻加列",也需要变更 数据字典,那么 该上的锁还是逃不掉的。也就是说 这里的 "立刻" 指的是 "不变更数据行的结构",而并非指 "零成本地完成任务"

mysql单独添加一列的数据为123

mysql单独添加一列的数据为123?

答案如下:单独添加数据123正确的操作方法是,首先第一步先点击打开设置按钮,然后帐户管理在页面点击账号安全中心进入即可完成!多实践测试。

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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