数据库

在 Ubuntu 上安装 MySQL

安装

apt -y install mysql-server

默认账号密码:

cat /etc/mysql/debian.cnf

或者直接通过 sudo mysql 就可以进去。这是因为默认情况下 root 用户是通过 sudo 来校验的,而不需要密码,我们可以改成通过密码校验的方式:

ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '';
FLUSH PRIVILEGES;

需要把 ubuntu 绑定地址改为 0.0.0.0。在 /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 中注释掉 bind-address=127.0.0.1 行

开启 root 的远程登录:

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'password';

mysql 基础知识 (7) – JSON 字段

在前公司的时候,大家习惯在每个表加一个 extra 字段来表示一些额外的字段,然后在 ORM 中使用的时候再解析出来,方便了扩展字段,但是缺点也很明显,extra 字段只能读取而无法进行查询。MySQL 5.7 终于支持了 json 字段,相当于加入了一些 NoSQL 的特性,这样就可以很方便得查询了。

json 字段的使用

建表:

CREATE TABLE `book` (
  `id` mediumint(8) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(200) NOT NULL,
  `tags` json DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

直接使用 json 类型就可以了。注意 json 字段不可以作为主键,不可以作为外键,不过既然是 json 字段了,谁会这么做呢。

插入:

INSERT INTO `book` (`title`, `tags`)
VALUES (
  "ECMAScript 2015: A SitePoint Anthology",
  "["JavaScript", "ES2015", "JSON"]"
);

使用一个 json 字符串作为值插入即可。或者你也可以使用 json 相关的函数来表示 json。

json 相关函数

json path

-- returns "SitePoint":
SELECT JSON_EXTRACT(
  "{"id": 1, "website": "SitePoint"}",
  "$.website"
);

json path 的语法,用 $ 开头,然后跟着下面的选择器:

  • . 点后面跟着跟着一个字典里的名字,比如 $.website
  • [N] 表示数组里的第 N 个元素
  • .[*] 表示选择字典里的所有元素
  • [*] 表示选择数组里的所有元素
  • prefix**suffix 表示以 prefix 开头,suffix 结尾的所有路径

举个栗子

{
  "a": 1,
  "b": 2,
  "c": [3, 4],
  "d": {
    "e": 5,
    "f": 6
  }
}
the following paths:

$.a returns 1
$.c returns [3, 4]
$.c[1] returns 4
$.d.e returns 5
$**.e returns [5]

构造、修改 json 的函数

函数都比较简单,看注释就明白了。

-- returns [1, 2, "abc"]:
SELECT JSON_ARRAY(1, 2, "abc");

-- returns {"a": 1, "b": 2}:
SELECT JSON_OBJECT("a", 1, "b", 2);

-- returns ["a", 1, {"key": "value"}]:
SELECT JSON_MERGE("["a", 1]", "{"key": "value"}");

-- returns ARRAY:
SELECT JSON_TYPE("[1, 2, "abc"]");

-- returns OBJECT:
SELECT JSON_TYPE("{"a": 1, "b": 2}");

-- returns an error:
SELECT JSON_TYPE("{"a": 1, "b": 2");

-- returns 1:
SELECT JSON_VALID("[1, 2, "abc"]");

还有其他一些函数,可以查看文档:

  • JSON_SET(doc, path, val[, path, val]…) —
    inserts or updates data in the document
  • JSON_INSERT(doc, path, val[, path, val]…) —
    inserts data into the document
  • JSON_REPLACE(doc, path, val[, path, val]…) —
    replaces data in the document
  • JSON_MERGE(doc, doc[, doc]…) —
    merges two or more documents
  • JSONARRAYAPPEND(doc, path, val[, path, val]…) —
    appends values to the end of an array
  • JSONARRAYINSERT(doc, path, val[, path, val]…) —
    inserts an array within the document
  • JSON_REMOVE(doc, path[, path]…) —
    removes data from the document.

查询 json 函数

用于 where 子句中的函数

json_contains 用于选取数组中包含某个元素的行

-- all books with the "JavaScript" tag:
SELECT * FROM `book`
WHERE JSON_CONTAINS(tags, "["JavaScript"]");

json_search 用于选取字典中包含某个值的行

-- all books with tags starting "Java":
SELECT * FROM `book`
WHERE JSON_SEARCH(tags, "one", "Java%") IS NOT NULL;

用于 select 子句中的 json 函数

可以使用 json path 语法从得到的 json 文档中抽取出某个值。

select 语句

要想在 select 语句中使用 json path 抽取元素可以使用下面的语法,也就是 column->path

SELECT
  name,
  tags->"$[0]" AS `tag1`
FROM `book`;

一个更复杂一点的例子:

id|name|profile
–|—-|——-
1|Craig|{“twitter”: “@craigbuckler”,“facebook”: “craigbuckler”,“googleplus”: “craigbuckler”}
2|SitePoint|{“twitter”: “@sitepointdotcom”}

SELECT
  name, profile->"$.twitter" AS `twitter`
FROM `user`;
SELECT
  name, profile->"$.twitter" AS `twitter`
FROM `user`
WHERE
  profile->"$.twitter" IS NOT NULL;

REF:

  1. https://www.sitepoint.com/use-json-data-fields-mysql-databases/

mysql 基础知识 (6) – Join

看到网上 [有篇文章][1] 用韦恩图来讲解了一下 SQL 的 join 操作,但是感觉举的例子似乎不太实际,遂自己写了一篇,图是从那篇文章里面盗的(逃

假设我们有下面两张表,上边的是表 user,下边的是 package,表示每个用户对应的包裹

| id | name |
| — | —— |
| 1 | Luke |
| 2 | Leia |
| 3 | Anakin |
| 4 | Padem |

| id | content | user_id |
| — | ———- | ——- |
| 1 | droid | 3 |
| 2 | lightsaber | 2 |
| 3 | blaster | 1 |
| 4 | R2D2 | 5 |

创建这两个表的语句分别是:

create table user (id integer, name string);
create table package (id integer, content string, user_id integer);
insert into user (id, name) values (1, "Luke");
insert into user (id, name) values (2, "Leia");
insert into user (id, name) values (3, "Anakin");
insert into user (id, name) values (4, "Padme");
insert into package (id, content, user_id) values (1, "droid", 3);
insert into package (id, content, user_id) values (2, "lightsaber", 2);
insert into package (id, content, user_id) values (3, "blaster", 1);
insert into package (id, content, user_id) values (4, "R2D2", 5);

Veen diagram(韦恩图)是一种表示集合的图形语言。SQL 的 join 本质上也是从集合论里面来的,可以从集合论的角度来学习和记忆 Join 的语法。

Inner Join

如果我们要选出每个有包裹的人,以及对应的包裹,可以使用 inner join。内连接(inner join)计算的是两个表的交集,也就是 A ∩ B

select
    user.id, user.name, package.id, package.content
from
    user inner join package
on user.id == package.user_id;

结果一共有 3 列,每个表中的第四列都因为在对方表中没有而没有出现在结果里。

id          name        id          content
----------  ----------  ----------  ----------
1           Luke        3           blaster
2           Leia        2           lightsaber
3           Anakin      1           droid

如果需要使用过滤条件,那么可以使用 where 语句或者 on 中的语句,不过在 inner join 中,这两者几乎是等价的。

Left Outer Join

如果我们要取出每个人的包裹情况,没有包裹的也写上 null,那么这用情况下应该使用 left outer join。

select
    user.id, user.name, package.id, package.content
from
    user left outer join package
on user.id == package.user_id;

id          name        id          content
----------  ----------  ----------  ----------
1           Luke        3           blaster
2           Leia        2           lightsaber
3           Anakin      1           droid
4           Padme       NULL        NULL

Where 和 on 的区别

They are not the same thing.

Consider these queries:

SELECT *
FROM Orders
LEFT JOIN OrderLines ON OrderLines.OrderID=Orders.ID
WHERE Orders.ID = 12345

and

SELECT *
FROM Orders
LEFT JOIN OrderLines ON OrderLines.OrderID=Orders.ID 
    AND Orders.ID = 12345

The first will return an order and its lines, if any, for order number 12345. The second will return all orders, but only order 12345 will have any lines associated with it.

With an INNER JOIN, the clauses are effectively equivalent. However, just because they are functionally the same, in that they produce the same results, does not mean the two kinds of clauses have the same semantic meaning.

Full Outer Join

如果我们想要选出所有的任何包裹的对应关系,哪怕是对应得人或者包裹不存在的话,可以使用 full outer join。全连接计算的是两个表的并集,也就是 A ∪ B

select
    user.id, user.name, package.id, package.content
from
    user full outer join package
on user.id == package.user_id;

结果一共有 6 列,注意其中缺字段的地方被补上了 null。另外 SQLite 不支持 full outer join。感觉这个 Join 似乎用的不是太多,因为实际情况中,往往 package.userid 是 user.id 的外键,所以不会出现 userid 不存在的情况。

// 结果省略

Cross Join

要获得 A 表和 B 表左右可能的交叉组合的话,可以使用 cross join,也就是笛卡尔乘积。

select
    user.id, user.name, package.id, package.content
from
    user cross join package;

结果如下

id          name        id          content
----------  ----------  ----------  ----------
1           Luke        1           droid
1           Luke        2           lightsaber
1           Luke        3           blaster
1           Luke        4           R2D2
2           Leia        1           droid
2           Leia        2           lightsaber
2           Leia        3           blaster
2           Leia        4           R2D2
3           Anakin      1           droid
3           Anakin      2           lightsaber
3           Anakin      3           blaster
3           Anakin      4           R2D2
4           Padme       1           droid
4           Padme       2           lightsaber
4           Padme       3           blaster
4           Padme       4           R2D2

参考

  1. https://blog.codinghorror.com/a-visual-explanation-of-sql-joins/
  2. https://stackoverflow.com/questions/354070/sql-join-where-clause-vs-on-clause

mysql 基础知识 (5) – 聚合语句 (group by)

Group by 用来按照某一列或者某几列的值聚合数据。group by x 按照 x 相同的值聚合,group by x, y 按照 x 和 y 都相同的值聚合。而查询的列要么是聚合的列,要么应该通过聚合函数来选取一列。而且所有的 null 会被聚合成一行

比如说下面的数据表中

-- How many countries are in each continent?
select
  continent
  , count(*)
from
  countries
group by
  continent

执行查询可以得到每个洲的国家的数量。

过滤

在 SQL 中,Where 子句是在 group 子句之前运行的,所以我们无法通过 where 来过滤 group 之后的结果,而应该使用 having 子句来过滤。

select
 continent
  , max(area)
from
  countries
group by
  1
having
  max(area) >= 1e7

隐式聚合

当你没有使用 group by,而使用了 max、min、count 等聚合函数的时候已经在聚合了

-- What is the largest and average country size in Europe?
select
  max(area) as largest_country
  , avg(area) as avg_country_area
from
  countries
where
  continent = "Europe"

MySQL 的特殊处理

如果在查询中有没有聚合的列,那么 MySQL 就会随机选取一个列,比如下面就会随机选取一个州。

select
  country
  , state
  , count(*)
from
  countries
group by
  country

ref

这篇文章主要参考这里:https://www.periscopedata.com/blog/everything-about-group-by

完全理解 SQL 的内在逻辑

太多的程序员认为 SQL 像是洪水猛兽一样。它是少有的几种声明式的语言,和其他的命令似的面向对象的甚至函数使得语言大相径庭。
我每天都会写 SQL 而且在我的开源项目中大量的使用 SQL,因此我非常地想要把 SQL 的美展现给你们这些还在挣扎着使用它的渣渣们。下面的教程适合

  1. 使用过 SQL 但是从来没有完全理解他的人
  2. 很了解 SQL,但是从来没有思考过他的语法的人
  3. 想要把 SQL 交给其他人的人

这个教程将会这关注 SELECT 语句,其他的 DML 将会在另一篇文章中介绍

SQL 是声明式的

首先要记住,声明式。唯一的一种范式就是你可以只是声明你想要的结果就得到了他。而不是告诉你的电脑怎样去把这个结果计算出来,不错吧?

Select first_name, last_name FROM employees WHERE salary > 100000

很简单,你不需要关心 employee 的记录是存在哪里的,你只想要知道那些薪水还不错的人。

如此简单,那么问题在哪里呢?问题在于我们大部分时候是在按照命令式的编程思维在思考,比如“机器,干这个,然后干那个,但是在这之前检查一下,如果是这样或者那样就不行”。这其中包括了存储临时结果在变量里,循环,迭代,调用函数等等。

忘掉那些东西,思考如何声明东西,而不是告诉机器怎样去计算。

SQL 语法的顺序有些问题

常见的混乱的来源可能是 SQL 语法并不是按他们的执行顺序来排序的,词法(Lexical)排序是

  1. SELECT [DISTINCT]
  2. FROM
  3. WHERE
  4. GROUP BY
  5. HAVING
  6. UNION
  7. ORDER BY

简洁起见,并没有列出所有语句,而从逻辑上来说,真正的逻辑执行顺序是这样的:

  1. FROM。FROM 后面的表标识了这条语句要查询的数据源。和一些子句如,(1-J1)笛卡尔积,(1-J2)ON 过滤,(1-J3)添加外部列,所要应用的对象。FROM 过程之后会生成一个虚拟表 VT1。

    1. (1-J1) 笛卡尔积 这个步骤会计算两个相关联表的笛卡尔积 (CROSS JOIN) ,生成虚拟表 VT1-J1。
    2. (1-J2)ON 过滤 这个步骤基于虚拟表 VT1-J1 这一个虚拟表进行过滤,过滤出所有满足 ON 谓词条件的列,生成虚拟表 VT1-J2。
    3. (1-J3) 添加外部行 如果使用了外连接,保留表中的不符合 ON 条件的列也会被加入到 VT1-J2 中,作为外部行,生成虚拟表 VT1-J3。
  2. WHERE 对 VT1 过程中生成的临时表进行过滤,满足 where 子句的列被插入到 VT2 表中。

  3. GROUP BY 这个子句会把 VT2 中生成的表按照 GROUP BY 中的列进行分组。生成 VT3 表。

  4. HAVING 这个子句对 VT3 表中的不同的组进行过滤,满足 HAVING 条件的子句被加入到 VT4 表中。

  5. SELECT 这个子句对 SELECT 子句中的元素进行处理,生成 VT5 表。

    1. (5-1) 计算表达式 计算 SELECT 子句中的表达式,生成 VT5-1
    2. (5-2)DISTINCT 寻找 VT5-1 中的重复列,并删掉,生成 VT5-2
    3. (5-3)TOP 从 ORDER BY 子句定义的结果中,筛选出符合条件的列。生成 VT5-3 表
  6. ORDER BY 从 VT5-3 中的表中,根据 ORDER BY 子句的条件对结果进行排序,生成 VC6 表。

当然强大的 SQL 执行引擎在实际执行过程用会有各种优化,不一定严格按照这个顺序来。但是在写和看 SQL 的时候可以按照这个逻辑思考。

例子

可以思考一下下面这个语句的执行过程

SELECT C.customerid, COUNT(O.orderid) AS numorders
FROM dbo.Customers AS C
  LEFT OUTER JOIN dbo.Orders AS O
    ON C.customerid = O.customerid
WHERE C.city = "Madrid"
GROUP BY C.customerid
HAVING COUNT(O.orderid) < 3
ORDER BY numorders

SQL 是关于表的(而不是列)

因为词法排序和逻辑排序上的不同,很多的初学者认为列的值是 SQL 中的一等公民,实际上,不是。最重要的是表的引用。

比如说

FROM a,b

这个语句实际上是 a cross join b,也就是笛卡尔乘积。比如说,a 中有 3 列 3 行数据,b 中有 5 列 5 行数据。上面的一句产生的结果是一个 3+5=8 列,3×5=15 行的数据。

不过,尽量显式 join 的表,而不要使用逗号。

SQL 中衍生的表可以看做表的变量。

-- A derived table
FROM (SELECT * FROM author) a -- 后边这个变量是可选的
-- Get authors" first and last names, and their age in days
SELECT first_name, last_name, age
FROM (
  SELECT first_name, last_name, current_date - date_of_birth age
  FROM author
)
-- If the age is greater than 10000 days
WHERE age > 10000

在 MySQL 8.0 中还可以使用 with 语句

WITH a AS (
  SELECT first_name, last_name, current_date - date_of_birth age
  FROM author
)
SELECT *
FROM a
WHERE age > 10000

SQL 中的 Select 语句在关系代数中被称作投影(projection)。一旦你生成了表的引用,然后过滤,转换,接着你就可以把它投影成另一种形式。在 select 语句中,你终于可以按列操作生成的表了。也就是说其他的语句都是按表,或者说按照行操作的,只有到了 select 语句中你才可以操作列。

执行完了 select 语句之后,你就可以执行其他的集合排序等等操作了。

  • distinct 删除重复的行
  • union 把两个查询组合起来,并且删除重复的行
  • union all 把两个查询组合起来,并且不删除重复
  • except 做差集并且删除重复的行
  • intersect 求交集

ORDER BY 排序

参考

  1. https://web.archive.org/web/20150424213133/http://tech.pro:80/tutorial/1555/10-easy-steps-to-a-complete-understanding-of-sql
  2. http://www.cnblogs.com/myprogram/archive/2013/01/24/2874666.html

MyISAM vs InnoDB: mysql 的两种存储引擎的区别

  • InnoDB 有行级别的锁,而 MyISAM 只能锁定到表级别。
  • InnoDB 有更好的故障恢复机制。
  • InnoDB 实现了事务、外键和关系限制,MyISAM 没有.

总的来说,引用完整性和事物才是数据库的本质,所以说:“MyISAM is a file system that understands SQL. There’s no comparison. If you want a database engine with MySQL, use InnoDB.”

聚簇索引

MyISAM 没有使用聚簇索引,InnoDB 使用了聚簇索引。

参考

  1. https://dba.stackexchange.com/questions/1/what-are-the-main-differences-between-innodb-and-myisam

  2. InnoDB versus MyISAM: no comparison

mysql 基础知识 (4) – 用户和权限

创建用户

CREATE USER "newuser"@"%" IDENTIFIED BY "password";

授权所有权限

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO "newuser"@"%";

其中的 % 代表这个用户可以在任意主机登录。

如果只需要在本机登录,使用 localhost

显示一个用户的当前授权:

SHOW GRANTS FOR newuser

更改用户密码:

ALTER USER 'userName'@'localhost' IDENTIFIED BY 'New-Password-Here';

-- or 

set password for "user"@"localhost" = password("new password");

重置密码

sudo mysqld_safe --skip-grant-tables --skip-networking &
 
use mysql;
update user set authentication_string=PASSWORD("") where User="root";
update user set plugin="mysql_native_password"; # THIS LINE
flush privileges;
quit;

其他问题

EXPLAIN, slow-log

解决小内存机器 MySQL 总是 OOM 的问题

有一台 512M 内存的小机器总是报数据库错误,查看了下日志是 OOM 了

解决方案:

一 Add swap file to cloud instance

http://www.prowebdev.us/2012/05/amazon-ec2-linux-micro-swap-space.html

  1. Run dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=1024
  2. Run mkswap /swapfile
  3. Run swapon /swapfile
  4. Add this line /swapfile swap swap defaults 0 0 to /etc/fstab  

Some useful command related to SWAP space:

$ swapon -s
$ free -k
$ swapoff -a
$ swapon  -a

二 limit mysql buffersize

innodbbufferpool_size = 8M

三 limit apache memory cosumption,editing /etc/apache2/mods-enabled/mpm_prefork.conf

<IfModule mpm_prefork_module>
    StartServers        3
    MinSpareServers     3
    MaxSpareServers     5
    MaxRequestWorkers   25
    MaxConnectionsPerChild  0
</IfModule>

mysql 基础知识 (3) – 创建修改表和权限

创建数据库

CREATE DATABASE db_name
    [[DEFAULT] CHARACTER SET charset_name]
    [[DEFAULT] COLLATE collation_name]

ALTER DATABASE db_name
    [[DEFAULT] CHARACTER SET charset_name]
    [[DEFAULT] COLLATE collation_name]

推荐使用 unicode 对应的编码模式:

create database blog DEFAULT CHARSET = utf8mb4 DEFAULT COLLATE = utf8mb4_unicode_ci;

查询当前 MySQL 中的表以及字段的信息

可以使用 information_schema 库中的表来查询。

SELECT column_name, DATA_TYPE FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name = 'xxx';
select table_name from information_schema.tables where table_schema = "xxx";

创建表

请注意,一定要是用 utf8mb4 对应的编码模式:

CREATE TABLE table_name (
    field_name type is_null default options,
    ...
    PRIMAR KEY (id),
    INDEX/KEY index_name (field_name),
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
 
// 注意:KEY is normally a synonym for INDEX

设定 auto_increment

注意 mysql 的关键字是 auto_increment, 而 sqlite 的是 autoincrement

CREATE TABLE(...) AUTO_INCREMENT=xxx;

更改已经存在的表

ALTER TABLE SET AUTO_INCREMENT=xxx;

 

数据类型

字符串

字符串分两种,定长和变长,MySQL 处理定长数据比变长数据快得多。CHAR 属于定长类型,VARCHAR 和 TEXT 属于变长类型。

  • CHAR 的长度为 1-255,默认为 1,使用 CHAR(n) 指定长度
  • VARCHAR 为 0-255,使用 VARCHAR(n) 指定长度
  • TEXT 为 65536,MEDIUMTEXT 为 16k,LONGTEXT 为 4GB

数字

注意数字后面跟的数字,例如 INT(5),并不是限制数字的存储长度,而是限制数字的展示长度(显示时填充 0)!可以使用 UNSIGNED 指定为非负值,默认为 signed

日期

使用 DATETIME,不要使用 TIMESTAMP,防止 2038 年溢出

tips

创建 modifytime/updatetime 字段时使用自动更新时间

modify_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP

设计表要注意每个字段的正交性,不要出现一个字段表示“xx 且 xx”的状态。

 

更新表

rename table "old_name" to "new_name"

添加一列,其中的 COLUMN 关键字是 optional 的。

ALTER TABLE table_name ADD COLUMN field_name type;

更新某个字段的数据类型

Alter TABLE &#x60;tableName&#x60; MODIFY COLUMN &#x60;ColumnName&#x60; datatype(length);

比如说:

Alter TABLE &#x60;tbl_users&#x60; MODIFY COLUMN &#x60;dup&#x60; VARCHAR(120);

重命名一列

需要注意的是数据类型也需要带上

alter table user change name first_name varchar(128) default null;

添加不同类型的索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE index_name (column_list)

ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY index_name (column_list)

需要注意的是 mysql 索引的最大长度是 255,也就是在 VARCHAR(255) 以上的列是不能添加索引的,一个改进方法就是另外添加一列存储这一列的 hash 值。

删除字段

删除索引

alter table TABLENAME drop index xxxx

—————— 之前笔记的分割线 ————————
 

组合索引

 
如果有一个组合索引 (cola,colb,col_c)
 
下面的情况都会用到这个索引:

col_a = "some value";
col_a = "some value" and col_b = "some value";
col_a = "some value" and col_b = "some value" and col_c = "some value";
col_b = "some value" and col_a = "some value" and col_c = "some value";

对于最后一条语句,mysql 会自动优化成第三条的样子
 
下面的情况就不会用到索引:

col_b = "aaaaaa";
col_b = "aaaa" and col_c = "cccccc";

参考

  1. https://www.mysqltutorial.org/mysql-views/mysql-show-view/

mysql 基础知识 (2) – 增删改查

我们还是使用上篇文章定义的例子来说明问题

插入数据

使用 INSERT 语句。

insert into students(**field_names) values(**VALUES), values(**VALUES);

批量插入

如果一次要插入所有数据的话,可以直接省略前面的字段名。MySQL 可以一次插入多行数据或者一行数据,但是这并不是 SQL 标准规定的。使用批量插入可以大幅度提高性能。

在批量插入的语句中,如果有一行是错的,那么就会导致整个插入失败,可以使用 insert ignore 语句。

如果要在批量插入不同的表,可以一次执行多个语句,而不是只执行一个。

如果在有 unique 索引的表中,如果插入重复数据可能会引起错误,这时候有两个解决方法:

  1. insert ignore, 忽略插入的新数据
  2. insert on duplicate update, 遇到重复数据则更新。

insert ignore 的语法是:

INSERT IGNORE INTO table(column_list)
VALUES( value_list),
      ( value_list),
      ...

也就是说和普通的插入语句相比就是多了 ignore 关键字,除此之外,再无区别。如果数据中有重复的,有不重复的,那么不重复的会插入成功。

但是 insert ignore 的问题在于它会忽略所有的错误,比如说不能为 null 的值提供了 null.

insert on duplicate update 的语法是:

INSERT INTO table (column_list)
VALUES (value_list)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
   c1 = v1, 
   c2 = v2,
   ...;

insert on duplicate update 的问题在于它会消耗掉一个 id, 虽然并没有实际插入,导致 id 不是连续的,而是有好多空洞。而且会执行实际的写操作。另外在语法上也非常傻屌,竟然需要把插入的值在后面在写一遍。

更新数据

使用 UPDATE 语句。

update students set math_score = 100 where first_name = "luke";

删除数据

使用 DELETE 语句。

delete from students where name = "luke";

参考

  1. http://www.mysqltutorial.org/mysql-insert-ignore/
  2. https://www.mysqltutorial.org/mysql-insert-or-update-on-duplicate-key-update/
  3. https://stackoverflow.com/questions/548541/insert-ignore-vs-insert-on-duplicate-key-update