避免MySQL替换逻辑SQL的坑爹操作

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
简介:

避免MySQL替换逻辑SQL的坑爹操作

replace into和insert into on duplicate key 区别


replace的用法

当不冲突时相当于insert,其余列默认值
当key冲突时,自增列更新,replace冲突列,其余列默认值
Com_replace会加1
Innodb_rows_updated会加1

Insert into …on duplicate key的用法

不冲突时相当于insert,其余列默认值
当与key冲突时,只update相应字段值。
Com_insert会加1
Innodb_rows_inserted会增加1

实验展示


表结构

create table helei1(
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
age tinyint(3) unsigned NOT NULL default 0,
PRIMARY KEY(id),
UNIQUE KEY uk_name (name)
)
ENGINE=innodb AUTO_INCREMENT=1 
DEFAULT CHARSET=utf8;
</br>

表数据

root@127.0.0.1 (helei)> select * from helei1;
+----+-----------+-----+
| id | name | age |
+----+-----------+-----+
| 1 | 贺磊 | 26 |
| 2 | 小明 | 28 |
| 3 | 小红 | 26 |
+----+-----------+-----+
3 rows in set (0.00 sec)

replace into用法

root@127.0.0.1 (helei)> replace into helei1 (name) values('贺磊');
Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)

root@127.0.0.1 (helei)> select * from helei1;
+----+-----------+-----+
| id | name | age |
+----+-----------+-----+
| 2 | 小明 | 28 |
| 3 | 小红 | 26 |
| 4 | 贺磊 | 0 |
+----+-----------+-----+
3 rows in set (0.00 sec)
root@127.0.0.1 (helei)> replace into helei1 (name) values('爱璇');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

root@127.0.0.1 (helei)> select * from helei1;
+----+-----------+-----+
| id | name | age |
+----+-----------+-----+
| 2 | 小明 | 28 |
| 3 | 小红 | 26 |
| 4 | 贺磊 | 0 |
| 5 | 爱璇 | 0 |
+----+-----------+-----+
4 rows in set (0.00 sec)

replace的用法
当没有key冲突时,replace into 相当于insert,其余列默认值
当key冲突时,自增列更新,replace冲突列,其余列默认值

Insert into …on duplicate key:

root@127.0.0.1 (helei)> select * from helei1;
+----+-----------+-----+
| id | name | age |
+----+-----------+-----+
| 2 | 小明 | 28 |
| 3 | 小红 | 26 |
| 4 | 贺磊 | 0 |
| 5 | 爱璇 | 0 |
+----+-----------+-----+
4 rows in set (0.00 sec)

root@127.0.0.1 (helei)> insert into helei1 (name,age) values('贺磊',0) on duplicate key update age=100;
Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)

root@127.0.0.1 (helei)> select * from helei1;
+----+-----------+-----+
| id | name | age |
+----+-----------+-----+
| 2 | 小明 | 28 |
| 3 | 小红 | 26 |
| 4 | 贺磊 | 100 |
| 5 | 爱璇 | 0 |
+----+-----------+-----+
4 rows in set (0.00 sec)

root@127.0.0.1 (helei)> select * from helei1;
+----+-----------+-----+
| id | name | age |
+----+-----------+-----+
| 2 | 小明 | 28 |
| 3 | 小红 | 26 |
| 4 | 贺磊 | 100 |
| 5 | 爱璇 | 0 |
+----+-----------+-----+
4 rows in set (0.00 sec)

root@127.0.0.1 (helei)> insert into helei1 (name) values('爱璇') on duplicate key update age=120;
Query OK, 2 rows affected (0.01 sec)

root@127.0.0.1 (helei)> select * from helei1;
+----+-----------+-----+
| id | name | age |
+----+-----------+-----+
| 2 | 小明 | 28 |
| 3 | 小红 | 26 |
| 4 | 贺磊 | 100 |
| 5 | 爱璇 | 120 |
+----+-----------+-----+
4 rows in set (0.00 sec)

root@127.0.0.1 (helei)> insert into helei1 (name) values('不存在') on duplicate key update age=80;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

root@127.0.0.1 (helei)> select * from helei1;
+----+-----------+-----+
| id | name | age |
+----+-----------+-----+
| 2 | 小明 | 28 |
| 3 | 小红 | 26 |
| 4 | 贺磊 | 100 |
| 5 | 爱璇 | 120 |
| 8 | 不存在 | 0 |
+----+-----------+-----+
5 rows in set (0.00 sec)

总结


replace into这种用法,相当于如果发现冲突键,先做一个delete操作,再做一个insert 操作,未指定的列使用默认值,这种情况会导致自增主键产生变化,如果表中存在外键或者业务逻辑上依赖主键,那么会出现异常。因此建议使用Insert into …on duplicate key。由于编写时间也很仓促,文中难免会出现一些错误或者不准确的地方,不妥之处恳请读者批评指正。





 本文转自 dbapower 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/suifu/2049455,如需转载请自行联系原作者


相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
相关文章
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS费用价格:MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎收费标准
阿里云RDS数据库支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB,多种引擎优惠上线!MySQL倚天版88元/年,SQL Server 2核4G仅299元/年,PostgreSQL 227元/年起。高可用、可弹性伸缩,安全稳定。详情见官网活动页。
836 152
|
3月前
|
SQL 监控 关系型数据库
SQL优化技巧:让MySQL查询快人一步
本文深入解析了MySQL查询优化的核心技巧,涵盖索引设计、查询重写、分页优化、批量操作、数据类型优化及性能监控等方面,帮助开发者显著提升数据库性能,解决慢查询问题,适用于高并发与大数据场景。
|
3月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
阿里云数据库收费价格:MySQL、PostgreSQL、SQL Server和MariaDB引擎费用整理
阿里云数据库提供多种类型,包括关系型与NoSQL,主流如PolarDB、RDS MySQL/PostgreSQL、Redis等。价格低至21元/月起,支持按需付费与优惠套餐,适用于各类应用场景。
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
为什么这些 SQL 语句逻辑相同,性能却差异巨大?
我是小假 期待与你的下一次相遇 ~
190 0
|
3月前
|
SQL 监控 关系型数据库
查寻MySQL或SQL Server的连接数,并配置超时时间和最大连接量
以上步骤提供了直观、实用且易于理解且执行的指导方针来监管和优化数据库服务器配置。务必记得,在做任何重要变更前备份相关配置文件,并确保理解每个参数对系统性能可能产生影响后再做出调节。
437 11
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎,提供高性价比、稳定安全的云数据库服务,适用于多种行业与业务场景。
|
关系型数据库 MySQL 网络安全
5-10Can't connect to MySQL server on 'sh-cynosl-grp-fcs50xoa.sql.tencentcdb.com' (110)")
5-10Can't connect to MySQL server on 'sh-cynosl-grp-fcs50xoa.sql.tencentcdb.com' (110)")
|
SQL 存储 监控
SQL Server的并行实施如何优化?
【7月更文挑战第23天】SQL Server的并行实施如何优化?
568 13
解锁 SQL Server 2022的时间序列数据功能
【7月更文挑战第14天】要解锁SQL Server 2022的时间序列数据功能,可使用`generate_series`函数生成整数序列,例如:`SELECT value FROM generate_series(1, 10)。此外,`date_bucket`函数能按指定间隔(如周)对日期时间值分组,这些工具结合窗口函数和其他时间日期函数,能高效处理和分析时间序列数据。更多信息请参考官方文档和技术资料。
383 9
|
SQL 存储 网络安全
关系数据库SQLserver 安装 SQL Server
【7月更文挑战第26天】
276 6

推荐镜像

更多