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  • 在mysql 的innodb引擎中,是允许在唯一索引的字段中出现多个null的。 根据NULL的定义,NULL表示的是未知,因此两个NULL比较的结果既相等,也不等,结果仍然是未知。根据这个定义,多个NULL的存在应该...

    线上问题:org.springframework.dao.DuplicateKeyException: PreparedStatementCallback; SQL [update fl_table set id = ?, password = ?, email = ? where id = '3583954800']; Duplicate entry ' ' for key 'email'; nested exception is com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLIntegrityConstraintViolationException: Duplicate entry ' ' for key 'email

    更新email字段为空时出现错误,查数据库发现表的email字段加了唯一索引,最多有一条为空或者其他值的数据

    解决办法:唯一索引可在索引列插入多次null

    email可以有多条email为null的记录,将冲突的字段设置为null,解决

     

    在sql server中,唯一索引字段不能出现多个null值

    在mysql 的innodb引擎中,是允许在唯一索引的字段中出现多个null值的。

    根据NULL的定义,NULL表示的是未知,因此两个NULL比较的结果既不相等,也不不等,结果仍然是未知。根据这个定义,多个NULL值的存在应该不违反唯一约束,所以是合理的,在oracel也是如此。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhouj850/p/11093589.html

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  • 在生成这种类型的索引时,MySQL将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单,查询操作将根据这份清单去检索有关的数据记录。全文索引即可以随数据表一同创建,也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加:  ...

    唯一索引 记录不重复设置

    用phpmyadmin查看你的数据库,设置为主键、选择唯一索引,是否允许重复与数据类型无关。

     

    关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引.唯一性索引 和“普通索引”基本相同,但有一个区别:索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。

     

    MySQL 普通索引、唯一索引和主索引

    1、普通索引

      普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此,应该只为那些最经常出现在查询条件(WHEREcolumn=)或排序条件(ORDERBYcolumn)中的数据列创建索引。只要有可能,就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引。

      2、唯一索引

      普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。比如说,因为人有可能同名,所以同一个姓名在同一个“ 员工个人资料”数据表里可能出现两次或更多次。

      如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值,在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。这么做的好处:一是简化了MySQL对这个索引的管理 工作,这个索引也因此而变得更有效率;二是MySQL会在有新记录插入数据表时,自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了;如果是,MySQL将拒绝插入那条新记录。也就是说,唯一索引可以保证数据记录的唯一性。事实上,在许多场合,人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度,而只是为了避免数据出现重复。

      3、主索引

      在前面已经反复多次强调过:必须为主键字段创建一个索引,这个索引就是所谓的“主索引”。主索引与唯一索引的唯一区别是:前者在定义时使用的关键字是PRIMARY而不是UNIQUE。

      4、外键索引

      如果为某个外键字段定义了一个外键约束条件,MySQL就会定义一个内部索引来帮助自己以最有效率的方式去管理和使用外键约束条件。

      5、复合索引

      索引可以覆盖多个数据列,如像INDEX(columnA,columnB)索引。这种索引的特点是MySQL可以有选择地使用一个这样的索引。如果查询操作只需要用到columnA数据列上的一个索引,就可以使用复合索引INDEX(columnA,columnB)。不过,这种用法仅适用于在复合索引中排列在前的数据列组合。比如说,INDEX(A,B,C)可以当做A或(A,B)的索引来使用,但不能当做B、C或(B,C)的索引来使用。

      6、索引的长度

      在为CHAR和VARCHAR类型的数据列定义索引时,可以把索引的长度限制为一个给定的字符个数(这个数字必须小于这个字段所允许的最大字符个数)。这么做的好处是可以生成一个尺寸比较小、检索速度却比较快的索引文件。在绝大多数应用里,数据库中的字符串数据大都以各种各样的名字为主,把索引的长度设置为10~15个字符已经足以把搜索范围缩小到很少的几条数据记录了。在为BLOB和TEXT类型的数据列创建索引时,必须对索引的长度做出限制;MySQL所允许的最大索引全文索引文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串(也就是字段内容开头的字符)进行检索操作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字,普通索引就没什么作用了。这种检索往往以的形式出现,这对MySQL来说很复杂,如果需要处理的数据量很大,响应时间就会很长。

      这类场合正是全文索引(full-textindex)可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时,MySQL将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单,查询操作将根据这份清单去检索有关的数据记录。全文索引即可以随数据表一同创建,也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加:

      ALTERTABLEtablenameADDFULLTEXT(column1,column2)有了全文索引,就可以用SELECT查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。下面是这类查询命令的基本语法:

      SELECT*FROMtablename

      WHEREMATCH(column1,column2)AGAINST(‘word1','word2','word3’)

      上面这条命令将把column1和column2字段里有word1、word2和word3的数据记录全部查询出来。

      注解:InnoDB数据表不支持全文索引。
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  • 对一个数据表进行操作时,出现索引或主关键字能包含一个 空 (Null) ”错误信息。考虑是某个字段不允许为空,所以把所有的字段都填充上,但仍然出现这样的错误。手工在该数据表上直接插入数据,当把除主键...
    对一个数据表进行操作时,出现“索引或主关键字不能包含一个 空 (Null) 值”错误信息。考虑是某个字段不允许为空,所以把所有的字段都填充上值,但仍然出现这样的错误。手工在该数据表上直接插入数据,当把除主键之外所有的字段都插入数据时,仍然无法提交该记录。试着把主键字段插入一个值,提交成功。
    
    这下才明白,主键本身不是自增字段,打开定义一看,这个Access数据表的主键不是自动编号,只是一个普通的长整型数据。因为不是本人做的数据表,所以没有往这方面想。这种问题,还是第一次碰到。
    数据表已经有数据了,而且Access数据表这个字段无法改为自增,除非新增一个字段,将其设定为自增,但这样已经有的数据需要重新调整,麻烦。所以将错就错吧,先找到这个字段的最大值,然后增加1,再将这个值插入到主键中。
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  • 主键索引不可以为空 主键索引可以做外键 一张表只能有一个主键索引 普通索引: 用来加速数据访问速度而建立的索引。多建立在经常出现在查询条件的字段和经常用于排序的字段。 被索引的数据列允许包含重复 ...

    主键索引:

    • 主键索引不可以为空
    • 主键索引可以做外键
    • 一张表中只能有一个主键索引

    普通索引:

    • 用来加速数据访问速度而建立的索引。多建立在经常出现在查询条件的字段和经常用于排序的字段。
    • 被索引的数据列允许包含重复的值

    唯一索引:

    • 被索引的数据列不允许包含重复的值

     

     

    以下内容转载自:https://blog.csdn.net/qq_41618510/article/details/83317969

    查询的优化:

    哈希索引

     InnoDB引擎有一个特殊的功能叫做“自适应哈希索引(adaptive hash index)”。  当InnoDB注意到某些索引值被使用得非常频繁时,它会在内存中基于B-Tree索引之上再创建-一个哈希索引,这样就让B-Tree索引也具有哈希索引的一些优点,比如快速的哈希查找。这是一个完全自动的、内部的行为,用户无法控制或者配置,不过如果有必要,完全可以关闭该功能。


          创建自定义哈希索引。如果存储引擎不支持哈希索引,则可以模拟像InnoDB一样创建哈希索引,这可以享受- -些哈希索引的便利,例如只需要很小的索引就可以为超长的键创建索引。

          思路很简单:在B-Tree基础.上创建-一个伪哈希索引。这和真正的哈希索引不是一回事,因为还是使用B-Tree进行查找,但是它使用哈希值而不是键本身进行索引查找。你需要做的就是在查询的WHERE子句中手动指定使用哈希函数。

          下面是一个实例,  例如需要存储大量的URL,并需要根据URL进行搜索查找。如果使用B-Tree来存储URL,存储的内容就会很大,  因为URL本身都很长。正常情况下会有如下查询:

          mysql> SELECT id FROM url WHERE url="http: //ww.mysq1.com" ;

          若删除原来URL列.上的索引,而新增-一个被索引的url_ crc 列,使用CRC32做哈希,就可以使用下面的方式查询:

    mysql> SELECT id FROM url WHERE url="http://www.mysq1. com"
    AND url_ crc=CRC32("http://www.mysq1.com");

    这样做的性能会非常高,因为MySQL优化器会使用这个选择性很高而体积很小的基于url_ crc列的索引来完成查找(在上面的案例中,索引值为1560514994)。即使有多个记录有相同的索引值,查找仍然很快,只需要根据哈希值做快速的整数比较就能找到索引条目,然后----比较返回对应的行。另外一种方式就是对完整的URL字符串做索引,那样会非常慢。

     

     

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