表类型如果是 MyISAM ，那 id 就是 18。
表类型如果是 InnoDB，那 id 就是 15。
InnoDB 表只会把自增主键的最大 id 记录在内存中，所以重启之后会导致最大 id 丢失。
Java 最常见的面试题：一张自增表里面总共有 7 条数据，删除了最后 2 条数据，重启 mysql 数据库，又插入了一条数据，此时 id 是几？
2023-08-21
553
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
Java 最常见的面试题：一张自增表里面总共有 7 条数据，删除了最后 2 条数据，重启 mysql 数据库，又插入了一条数据，此时 id 是几？
相关实践学习
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程，来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 相关的阿里云产品：云服务器ECS 云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种弹性可伸缩的计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
1月前
|
关系型数据库
MySQL
Linux
在Linux环境下备份Docker中的MySQL数据并传输到其他服务器以实现数据级别的容灾
以上就是在Linux环境下备份Docker中的MySQL数据并传输到其他服务器以实现数据级别的容灾的步骤。这个过程就像是一场接力赛，数据从MySQL数据库中接力棒一样传递到备份文件，再从备份文件传递到其他服务器，最后再传递回MySQL数据库。这样，即使在灾难发生时，我们也可以快速恢复数据，保证业务的正常运行。
116
28
28
|
2天前
|
存储
SQL
缓存
|
2月前
|
存储
SQL
关系型数据库
【YashanDB知识库】MySQL迁移至崖山char类型数据自动补空格问题
**简介**：在MySQL迁移到崖山环境时，若字段类型为char(2)，而应用存储的数据仅为'0'或'1'，查询时崖山会自动补空格。原因是mysql的sql_mode可能启用了PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH模式，导致保留CHAR类型尾随空格。解决方法是与应用确认数据需求，可将崖山环境中的char类型改为varchar类型以规避补空格问题，适用于所有版本。
68
17
17
|
2月前
|
人工智能
关系型数据库
MySQL
解决MySQL自增id用尽的问题
本文介绍了解决文章点击记录表（`article_click_record`）数据量激增问题的方案。由于用户量大，每天新增约400万条记录，导致表id接近溢出（2,100,000,000），且占用空间超320G。解决方案包括：1) 新建`article_click_record_new`表，将id类型改为BIGINT以避免溢出；2) 过渡阶段同时写入新旧表，待旧表id溢出后切换至新表；3) 定时清理过期数据或转移旧表内容。实现方式涉及修改相关接口和服务逻辑，确保业务平稳过渡。
91
5
5
|
2月前
|
SQL
关系型数据库
MySQL
【YashanDB知识库】字符集latin1的MySQL中文数据如何迁移到YashanDB
本文探讨了在使用YMP 23.2.1.3迁移MySQL Server字符集为latin1的中文数据至YashanDB时出现乱码的问题。问题根源在于MySQL latin1字符集存放的是实际utf8编码的数据，而YMP尚未支持此类场景。文章提供了两种解决方法：一是通过DBeaver直接迁移表数据；二是将MySQL表数据转换为Insert语句后手动插入YashanDB。同时指出，这两种方法适合单张表迁移，多表迁移可能存在兼容性问题，建议对问题表单独处理。
44
0
0
|
2月前
|
缓存
NoSQL
关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
1. 先更新Mysql，再更新Redis，如果更新Redis失败，可能仍然不⼀致
2. 先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，再次查询的时候在将数据添加到缓存中
这种⽅案能解决1 ⽅案的问题，但是在⾼并发下性能较低，⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题，⽐如线程1删除了 Redis缓存数据，正在更新Mysql，此时另外⼀个查询再查询，那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中
1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性
我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 :
1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,
121
2
2
|
3月前
|
存储
SQL
关系型数据库
MySQL底层概述—4.InnoDB数据文件
本文介绍了InnoDB表空间文件结构及其组成部分，包括表空间、段、区、页和行。表空间是最高逻辑层，包含多个段；段由若干个区组成，每个区包含64个连续的页，页用于存储多条行记录。文章还详细解析了Page结构，分为通用部分（文件头与文件尾）、数据记录部分和页目录部分。此外，文中探讨了行记录格式，包括四种行格式（Redundant、Compact、Dynamic和Compressed），重点介绍了Compact行记录格式及其溢出机制。最后，文章解释了不同行格式的特点及应用场景，帮助理解InnoDB存储引擎的工作原理。
122
6
6
|
3月前
|
SQL
关系型数据库
MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询，需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化，可以显著提升查询性能，确保系统的高效稳定运行。
123
9
9
|
3月前
|
监控
关系型数据库
MySQL
MySQL和SQLSugar百万条数据查询分页优化
在面对百万条数据的查询时，优化MySQL和SQLSugar的分页性能是非常重要的。通过合理使用索引、调整查询语句、使用缓存以及采用高效的分页策略，可以显著提高查询效率。本文介绍的技巧和方法，可以为开发人员在数据处理和查询优化中提供有效的指导，提升系统的性能和用户体验。掌握这些技巧后，您可以在处理海量数据时更加游刃有余。
336
9
10
|
3月前
|
存储
关系型数据库
MySQL
MySQL进阶突击系列(09)数据磁盘存储模型 | 一行数据怎么存?
文中详细介绍了MySQL数据库中一行数据在磁盘上的存储机制，包括表空间、段、区、页和行的具体结构，以及如何设计和优化行数据存储以提高性能。
94
1
1
热门文章
最新文章
1
美团面试：对比分析 RocketMQ、Kafka、RabbitMQ 三大MQ常见问题？
2
【Uber 面试真题】SQL ：每个星期连续5星评价最多的司机
3
美团面试：LLM大模型存在哪些问题？RAG 优化有哪些方法？_
4
MySQL下载与安装
5
在Ubuntu 22.04上配置和安装MySQL
6
MySQL 中的回表是什么？
7
查看Linux、Apache、MySQL、PHP版本的技巧
8
MySQL8.4 Enterprise安装Firewall及测试
9
MySQL 8.4 配置SSL组复制(八个步骤)
10
MySQL8.4创建keyring给InnoDB表进行静态数据加密
1
PolarDB产品使用问题之如何将数据库从一个PolarDB实例导入到另一个PolarDB实例
118
2
PolarDB产品使用问题之底层是否会自动对数据库表进行分区分表
197
3
PolarDB产品使用问题之在部署PolarDB-Kubernetes时，如何设置数据库密码
189
4
比Coze AI工作流更简单，用AI数据库打造一个AI笑话大师应用
177
5
PolarDB产品使用问题之如何使用本地电脑连接PolarDB数据库
219
6
PolarDB产品使用问题之出现大量服务连不上数据库，是什么导致的
115
7
PolarDB产品使用问题之是否支持分库分表创建数据库
103
8
数据库数据恢复—SqlServer数据库无法被读取的数据恢复案例
86
9
mysql数据量很大的数据库迁移最优的方案
299
10
关系型数据库Oracle结束 RMAN 会话:
209