数据库必知词汇:AUTO INCREMENT(自增)字段

简介: 在数据库中,我们通常希望在每次插入新记录时,自动地创建主键字段的值。此时,我们可以在表中创建一个AUTO INCREMENT字段。注意设置自增字段时,字段类型必须为Int型,一般都用来作为主键。

在数据库中,我们通常希望在每次插入新记录时,自动地创建主键字段的值。此时,我们可以在表中创建一个AUTO INCREMENT字段。注意设置自增字段时,字段类型必须为Int型,一般都用来作为主键。

接下来分别介绍在MySQL、SQL Server和Oracle三种数据库中关于AUTO INCREMENT的语法:
(1) 用于 MySQL 的语法
下列 SQL 语句把 "Persons" 表中的 "P_Id" 列定义为 auto-increment 主键:
CREATE TABLE Persons
(
P_Id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255),
PRIMARY KEY (P_Id)
)
MySQL 使用 AUTO_INCREMENT 关键字来执行 auto-increment 任务。默认地,AUTO_INCREMENT 的开始值是 1,每新增一条记录字段值递增 1。

要让 AUTO_INCREMENT 序列以其他的值起始,请使用下列 SQL 语法:
ALTER TABLE Persons AUTO_INCREMENT=100

要在 "Persons" 表中插入新记录,我们不必为 "P_Id" 列规定值(会自动添加一个唯一的值):
INSERT INTO Persons (FirstName,LastName)
VALUES ('Bill','Gates')
上面的 SQL 语句会在 "Persons" 表中插入一条新记录。"P_Id" 会被赋予一个唯一的值。"FirstName" 会被设置为 "Bill","LastName" 列会被设置为 "Gates"。

(2) 用于 SQL Server 的语法
下列 SQL 语句把 "Persons" 表中的 "P_Id" 列定义为 auto-increment 主键:
CREATE TABLE Persons
(
P_Id int PRIMARY KEY IDENTITY,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255)
)

MS SQL 使用 IDENTITY 关键字来执行 auto-increment 任务。默认地,IDENTITY 的开始值是 1,每新增一条记录字段值递增 1。要规定 "P_Id" 列以 20 起始且递增 10,请把 identity 改为 IDENTITY(20,10)。

要在 "Persons" 表中插入新记录,我们不必为 "P_Id" 列规定值(会自动添加一个唯一的值):
INSERT INTO Persons (FirstName,LastName)
VALUES ('Bill','Gates')
上面的 SQL 语句会在 "Persons" 表中插入一条新记录。"P_Id" 会被赋予一个唯一的值。"FirstName" 会被设置为 "Bill","LastName" 列会被设置为 "Gates"。

(3) 用于 Oracle 的语法
在 Oracle 中,代码稍微复杂一点。您必须通过 sequence 对创建 auto-increment 字段(该对象生成数字序列)。请使用下面的 CREATE SEQUENCE 语法:
CREATE SEQUENCE seq_person
MINVALUE 1
START WITH 1
INCREMENT BY 1
CACHE 10
上面的代码创建名为 seq_person 的序列对象,它以 1 起始且以 1 递增。该对象缓存 10 个值以提高性能。CACHE 选项规定了为了提高访问速度要存储多少个序列值。

要在 "Persons" 表中插入新记录,我们必须使用 nextval 函数(该函数从 seq_person 序列中取回下一个值):
INSERT INTO Persons (P_Id,FirstName,LastName)
VALUES (seq_person.nextval,'Lars','Monsen')

上面的 SQL 语句会在 "Persons" 表中插入一条新记录。"P_Id" 的赋值是来自seq_person 序列的下一个数字。"FirstName" 会被设置为"Bill","LastName"列会被设置为 "Gates"。

资料来源:
SQL AUTO INCREMENT 字段 | W3School https://www.w3school.com.cn/sql/sql_autoincrement.asp

相关文章
|
存储 SQL 数据管理
基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 全新分区策略 Auto Partition 应用场景与功能详解
自动分区的出现进一步简化了复杂场景下的 DDL 和分区表的维护工作,许多用户已经使用该功能简化了工作流程,并且极大的便利了从其他数据库系统迁移到 Doris 的工作,自动分区已成为处理大规模数据和应对高并发场景的理想选择。
907 0
|
数据库
数据库数据完整性意义和数据库中数据的四种数据完整, 还有约束条件(primary key、foreign key、auto、not null 等)
数据库数据完整性意义和数据库中数据的四种数据完整, 还有约束条件(primary key、foreign key、auto、not null 等)
502 0
|
SQL 机器学习/深度学习 运维
干货|一文读懂阿里云数据库Auto Scaling是如何工作的
阿里云数据库实现了其特有的Auto Scaling能力,该能力由数据库内核、管控及DAS(数据库自治服务)团队共同构建,内核及管控团队提供了数据库Auto Scaling的基础能力,DAS则负责性能数据的监测、Auto Scaling决策算法的实现及Scaling结果的呈现。本文将从Auto Scaling的工作流程和落地等方面,详细阐述Auto Scaling相关知识。
5322 0
干货|一文读懂阿里云数据库Auto Scaling是如何工作的
|
存储 JSON NoSQL
数据库必知词汇:Cassandra
Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存收件箱等简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源,此后,由于Cassandra良好的可扩展性,被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳,成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案,线性可扩展性和在商用硬件或云基础架构上经过验证的容错能力使它成为关键任务数据的理想平台。
1302 0
|
分布式计算 负载均衡 算法
数据库必知词汇:Zookeeper
ZooKeeper是用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供组服务的集中式服务。ZooKeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和HBase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,构成一个高效可靠的原语集,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
570 0
|
SQL 存储 分布式计算
数据库必知词汇:Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Apache Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取,写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。 可以将结构投影到已经存储的数据上。 提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive。
1095 0
|
SQL 分布式计算 数据挖掘
数据库必知词汇:Pig
Apache Pig 是一个高级过程语言,特点是其结构易于大量并行化,适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询,Pig 可以简化 Hadoop 的使用。
940 0
|
机器学习/深度学习 存储 分布式计算
数据库必知词汇:Mahout
Mahout 是 Apache基金会旗下的一个开源项目,其提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中。
636 0
|
SQL 分布式计算 Oracle
数据库必知词汇:Sqoop
Apache Sqoop是一个用于在Apache Hadoop和关系数据库等结构化数据存储之间高效传输大容量数据的开源工具。主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。此外,对于某些NoSQL数据库Sqoop也提供了连接器。
675 0
|
Apache 数据库
数据库必知词汇:Flume
Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume具有简单灵活的基于流数据流的体系结构。它具有鲁棒性和容错性,具有可调的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制。Flume使用一个简单的可扩展数据模型,允许在线分析应用程序。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
680 0

热门文章

最新文章