唯一索引或主键冲突通常是由于以下几个原因引起的:
解决唯一索引或主键冲突的方法包括:
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
如果存储引擎不支持事务,SQL的执行会中断,此时可能会导致后续有符合条件的行不被操作,出现不符合预期的结果。
当前互联网的系统几乎都是解耦隔离后,会存在各个不同系统的相互远程调用。调用远程服务会有三个状态:成功,失败,或者超时。前两者都是明确的状态,而超时则是未知状态。我们转账超时的时候,如果下游转账系统做好幂等控制,我们发起重试,那即可以保证转账正常进行,又可以保证不会多转一笔。
insertOrUpdate 在我们日常使用中比较常见,那么它是如何实现的呢,不知道大家有没有考虑过呢?
前段时间和滴滴的一位同学聊到 insert ... on duplicate key update 插入一条记录成功后,影响行数为 2 意味着什么?
死锁其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题,大概每个DBA和部分开发朋友都会在工作过程中遇见。关于死锁我会持续写一个系列的案例分析,希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。本文是源于生产过程中一个死锁案例。
你一定看到过这样的例子,索引是什么,你要查字典,不可能从第一页翻到最后一页去查找,你会先查找拼音或者偏旁部首,然后直接跳转到对应的页小范围的一条一条查找,这样会快得多。
最近积累了几个问题,我就凑在一起做一个统一的答复,微信后台的留言回复超过24小时就无法回复了,有时候看到的时候已经过了时间点了,实在抱歉。 有时候有些朋友是通过qq或者微信来问我问题,有时候运气好能够
哈希表是一种以键-值(key-value)存储数据的结构,只要输入待查找的值即key,就可以找到其对应的值即Value,时间复杂度为O(1),但是容易发生哈希冲突,当发生冲突时,常用开放地址法、拉链法、再散列法解决
然而我们在使用mysql数据库的时候也像字典一样有索引的情况下去查询,肯定速度要快很多
发现,auto_increment并没有+1,而是针对原来的那一条id=4的记录进行了update,因为没有指定其他列(v,extra)的值,所以,update的时候都使用了默认值.
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题,从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识,并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
在 第4篇 文章中,我们提到过自增主键,由于自增主键可以让主键索引尽量地保持递增顺序插入,避免了页分裂,因此索引更紧凑。
tidb这个技术名词很多同学或多或少都曾经耳闻过,但是很多同学觉得他是分布式数据库,自己的业务是使用mysql,基本使用不上这个技术,可能不会去了解他。最近业务上有个需求使用到了tidb,于是学习了一下基本原理,会发现这些原理其实不仅仅局限于分布式数据库这一块,很多技术都是通用的,所以在这里写一下分享一下学习tidb的一些心得。
在数据查询中,大多数情况都需要使用索引来加速数据的查找,而索引本身是一种数据存储的结构,通过特殊的数据的存储结果来对应数据的访问的算法,本身索引的高效率 = 算法 + 数据存储的方法 , 缺一不可,所以不同的索引页需要不同的数据存储的组织方式,这里统称为索引的类型。
今天上班的时候,遇到了一个问题,有业务同学反应使用并发replace操作的时候,遇到了死锁的问题。针对这个问题,我看了看表的结构,发现表中有一个主键,一个唯一索引,然后用replace的操作去对表中的记录进行插入,如果存在相同的唯一索引,那么就更新这条记录。
哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。
InnoDB有两种不同的SELECT,即普通SELECT 和 锁定读SELECT. 锁定读SELECT 又有两种,即SELECT ... FOR SHARE 和 SELECT ... FOR UPDATE; 锁定读SELECT 之外的则是 普通SELECT
此前的文章中,我们介绍了 mysql 中的事务和锁机制。 一文讲透 MySQL 的 MVCC 机制 MySQL 锁机制(上) — 全局锁与表级锁 MySQL 锁机制(下) — 细说 InnoDB 行锁(记录锁、间隙锁与临键锁)
一 前言 死锁是每个MySQL DBA 都会遇到的技术问题,本文是自己针对死锁学习的一个总结,了解死锁是什么,MySQL如何检测死锁,处理死锁,死锁的案例,如何避免死锁。
UUID 是 通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,是一种软件建构的标准,亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分。其目的,是让分布式系统中的所有元素,都能有唯一的辨识信息,而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。如此一来,每个人都可以创建不与其它人冲突的UUID。在这样的情况下,就不需考虑数据库创建时的名称重复问题。目前最广泛应用的UUID,是微软公司的全局唯一标识符(GUID),而其他重要的应用,则有Linux ext2/ext3文件系统、LUKS加密分区、GNOME、KDE、Mac OS X等等。另外我们也可以在e2fsprogs包中的UUID库找到实现。
普通索引可重复,唯一索引和主键一样不能重复。 唯一索引可作为数据的一个合法验证手段,例如学生表的身份证号码字段,我们人为规定该字段不得重复,那么就使用唯一索引。(一般设置学号字段为主键)
在 InnoDB 事务中,行锁是在需要的时候才加上的,但并不是不需要了就立刻释放,而是要等到事务结束时才释放。
普通索引可重复,唯一索引和主键一样不能重复。 唯一索引可作为数据的一个合法验证手段,例如学生表的身份证号码字段,人为规定该字段不得重复,那么就使用唯一索引。(一般设置学号字段为主键)
在支持 并行复制的 Mysql 版本中,从库中负责执行 relay log 的 线程 sql_thread 被分成
本文大多数都整理自《死锁-何登成 - 管中窥豹——MySQL(InnoDB)死锁分析之道》
一个数据页满了,按照B+Tree算法,新增加一个数据页,叫做页分裂,会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并,合并的过程是分裂过程的逆过程。
有一些特殊的insert语句,在执行过程中需要加锁,本文针对这些特殊都insert语句进行展开。
文章摘要 在线上环境遇到数据库死锁问题该如何分析并解决问题呢? 虽然很多童鞋在学数据库课程时都了解数据库隔离级别、死锁和事务等概念,但在测试/线上环境遇到死锁却不一定能够及时分析并解决这类问题。本文主要以作者在测试环境中遇到的一个死锁Case说起,首先还原出现死锁的现场和条件,并结合排查业务应用工程日志、MySQL数据库状态信息等方式,同时给出MySQL锁的基本概念,再通过阅读日志深入定位并分析出现死锁的原因,最后讲下MySQL InnoDB的加锁原理以及如降低死锁发生的机率。 一、 出现死
已解决Spring框架中的org.springframework.dao.DuplicateKeyException异常
案例:假设你在维护一个市民系统,每个人都有一个唯一的身份证号,而且业务代码已经保证了不会写入两个重复的身份证号。如果市民系统需要按照身份证号查姓名,那该如何建索引?
疫情期间在家工作时,同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重,但是在测试过程中发生了死锁现象:
疫情期间在家工作时,同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重,但是在测试过程中发现了死锁现象:
一个市民系统,每个人都有个唯一身份证号; 业务代码已保证不会写入两个重复的身份证号; 如果市民系统需要按照身份证号查姓名,就会执行类似SQL:
一般大家对数据库事务的了解可能停留在事务的ACID特性以及事务4种不同的隔离级别层面上,而对于事务 4 种不同隔离级别如何实现了解相对较少。
今天分享一位同学Java快手后端面经,问的问题不难,主要都是基础八股,Java 集合+Java 线程池+mysql索引+redis+算法。
今天有个开发问我replace into和insert into哪个效率高,就我了解,replace是会首先判断这个值在不在,如果在的话,则进行更新操作,否则进行插入操作。拍脑门一想,当然是insert into的效率高,不过replace into确实可以避免一些问题出现,比如duplicate key的问题。
某居民系统,每人有唯一身份证号。如果系统需要按身份证号查姓名,就会执行类似如下SQL:
· Mysql 5.1之前默认的存储引擎,支持包括全文索引、压缩、空间函数(GIS)等,不支持事务和行级锁。最大的缺陷是崩溃后无法安全恢复。
关于互联网常见层次架构,由于小编还没整理完毕(预计周四推送),先来一篇数据库的干货,来满足下大家的胃口,关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析,这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁,表
那这条语句呢?其实这其中包含太多知识点了。要回答这两个问题,首先需要了解一些知识。
时间方面:创建索引和维护索引要耗费时间,具体地,当对表中的数据进行增加、删除和 修改的时候,索引也要动态的维护,会降低增/改/删的执行效率;
InnoDB 聚集索引 的叶子节点存储行记录,因此,InnoDB 必须要有,且只有一个聚集索引:
内存是最重要的因素,因为它允许您调整服务器系统变量。更多的内存意味着可以将更大的密钥和表缓存存储在内存中,从而减少磁盘访问速度,降低一个数量级。
本地Mac安装的MySQL(8.0.30)服务,性能数据仅作为参考,但对于不同索引情况下的结果,还是能看出有区别。
在上一篇文章《锁的类型以及加锁原理》主要总结了 MySQL 锁的类型和模式以及基本的加锁原理,今天我们就从原理走向实战,分析常见 SQL 语句的加锁场景。了解了这几种场景,相信小伙伴们也能举一反三,灵活地分析真实开发过程中遇到的加锁问题。
MySQL是一个强大的关系型数据库管理系统,用于存储和管理大量数据。在数据库中,主键约束是一项非常重要的概念,它有助于确保数据的完整性和唯一性。本文将详细介绍MySQL主键约束,包括什么是主键、为什么需要主键、如何创建主键以及主键的最佳实践。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云