mysql自增怎么用 mysql自增命令

mysql如何设置ID自增

设置自增列

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MYSQL的自增列一定要是有索引的列，设置种子值要在表的后面设置

--mysql

-- 设置自增ID从N开始

CREATE TABLE empautoinc(

ID INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT

) AUTO_INCREMENT = 100 ; --（设置自增ID从100开始）

insert into empautoinc(id) values(null);

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql select * from empautoinc;

+-----+

| ID |

+-----+

| 100 |

+-----+

1 row in set (0.00 sec)

show table status like 'empautoinc'G;

*************************** 1. row ***************************

Name: empautoinc

Engine: InnoDB

Version: 10

Row_format: Compact

Rows: 1

Avg_row_length: 16384

Data_length: 16384

Max_data_length: 0

Index_length: 0

Data_free: 0

Auto_increment: 101

Create_time: 2016-10-27 01:50:32

Update_time: NULL

Check_time: NULL

Collation: utf8_general_ci

Checksum: NULL

Create_options:

Comment:

1 row in set (0.00 sec)

设置自增列的步长，可以分为全局级别和会话级别

如果是会话级别，那么当用户新建一个会话的时候，那么步长又回到了全局级别，所以mysql的步长跟sqlserver的步长有很大的不同

mysql不能设置为 表级别 的步长

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技术分享 | 关于 MySQL 自增 ID 的事儿

当我们使用 MySQL 进行数据存储时，一般会为一张表设置一个自增主键，当有数据行插入时，该主键字段则会根据步长与偏移量增长（默认每次+1）。

下文以 Innodb 引擎为主进行介绍，使用自增主键的好处有很多，如：索引空间占比小、范围查询与排序都友好、避免像 UUID 这样随机字符串带来的页分裂问题等...

当我们对该表设置了自增主键之后，则会在该表上产生一个计数器，用于为自增列分配 ID 。

自增的值并不是保存在表结构信息内的，对于不同的版本它们有如下的区别：

计数器的值存储在内存中的，重启后丢弃，下一次将读取最大的一个自增ID往后继续发号。

计数器的值将会持久化到磁盘。在每次发号时都将写入 Redolog ，并在每个 Checkpoint 都进行保存，重启时候使用 Redolog 恢复重启之前的值。

可以预先确定插入行数的语句（像简单 insert 的语句包含多个 value 这种情况也是属于简单插入，因为在进行插入时就已经可以确定行数了）

预先不知道要插入的行数的语句（包括 INSERT ... SELECT, REPLACE ... SELECT 和 LOAD DATA 语句，但不包括 plain INSERT ）

如果一个事务正在向表中插入值，则会产生表级的共享锁，以便当前事务插入的行接收连续的主键值。

当处于[ 传统模式 ]与[ 连续模式 ]时，每次访问计数器时都会加上一个名为 AUTO-INC 的表级锁

传统模式：锁只持有到该语句执行结束，注意是语句结束，不是事务结束

连续模式：批量插入时锁持有到该语句执行结束，简单插入时锁持有到申请完自增ID后即释放，不直到语句完成

通过调整 innodb_autoinc_lock_mode 配置项，可以定义 AUTO-INC 锁的模式，不同的模式对应的策略与锁的粒度也将不同。

当使用基于 Binlog 的复制场景时，对于 statement（SBR）同步模式下只有[ 传统模式 ]与[ 连续模式 ]能保证语句的正确性。

基于 row（RBR）行复制的情况下任何配置模式都可以。

执行语句时加 AUTO-INC 表级锁，执行完毕后释放

针对 Bulk Inserts 时才会采用 AUTO-INC 锁，而针对 Simple Inserts 时，则采用了一种新的轻量级的互斥锁来分配 auto_increment 列的值。

该模式下可以保证同一条 insert 语句中新插入的自增 ID 都是连续的，但如果前一个事务 rollback 丢弃了一部分 ID 的话也会存在后续 ID 出现间隔的情况。

来一个分配一个，不会产生 AUTO-INC 表级锁 ，仅仅会锁住分配 ID 的过程。

由于锁的粒度减少，多条语句在插入时进行锁竞争，自增长的值可能不是连续的。

且当 Binlog 模式为 statement（SBR）时自增 ID 不能保证数据的正确性

不一定，业务也不应该过分依赖 MySQL 自增 ID 的连续性，在以下三种情况下，并不能保证自增 ID 的连续性：

假设已存在数据{1,张三}，且张三所属的字段设置了唯一主键

此时再次插入{null,张三}时候，主键冲突插入失败，但表的计数器已由2变成了3

当下次插入{null,李四}的时候最终入库的会变成{3,李四}

在一个事务里进行数据的插入，但最后并没提交，而是执行了 Rollback 。那么计数器已递增的 ID 是不会返还的，而是被直接丢弃。

发生大量插入时可能会出现自增 ID 并不是连续的情况

当我们为表设置了自增主键后，自增 ID 的范围则与主键的数据类型长度相关。

如果没有一张表里没有设置任何主键，则会自动生成一个隐性的6字节的 row_id 作为主键，它的取值范围为 0 到 2^48-1。

row_id 是由一个全局的 dict_sys.row_id 参数进行维护的，所有没有主键的表都会用上它（并不是每一个表单独占一份 row_id list ）

那么针对这两种主键，则会有以下两种情况发生：

当自增 ID 到达上限后，受到主键数据类型的影响，计数器发放的下一个 ID 也是当前这个 Max ID ，当执行语句时则会提示主键冲突。

建议根据业务合理规划，在进行表设计时就选择适合的数据类型。

当然也可以直接选择 Bigint 类型，它的取值范围是无符号情况下：0到 2^64–1（18446744073709551615）

这里并不是指 bigint 类型一定不会用完，毕竟一个有范围的持续增长的值一定会有溢出的时候，只是说一般场景下它都是足够使用的。

当 row_id 使用完后则又会从 0 开始发放，此时新插入的数据将覆盖回 row_id=0 的数据行。

由于它并不产生错误，还会造成数据的覆盖写。所以我们平时还是尽量给表都设置一个合理的主键才是。

在实际业务场景中，ID 常常需要返回给客户端用来进行相关业务操作。

假如我们有个 userinfo?uid=? 的 API 接口，而用户 ID 是自增的，这时会发生什么？

该接口通过简单的尝试就可以暴露出真实的业务用户总数，可以很方便的使用爬虫从1开始递增获取数据信息。

那么有的同学说，我既想使用自增 ID 带来的好处，也不想承受这种比较常见的问题，那该怎么办呢？

在输出或者获取前对指定字段进行可逆的转义操作

优点：实现起来比较简单，无论单体业务或者分布式应用都无需考虑对数据源的解析，只需在客户端实现自己的转义与解析方法即可；

缺点：业务入侵较大，且需要前后端各个合作方确认统一的标准；如果转义方法有调整，变更影响面也会很大；字符串长度会随ID长度而变化，使用空位填充也会特别明显；

优点：由于采用了时间戳进行 ID 生成，该 ID 是有序的，对范围查询与排序都比较友好；

缺点：需要保证发号节点的高可用性；另外由于生成时依赖时间戳，需要考虑时钟回拨与时钟同步的问题；

维护一份 ID 与 hash 的映射字典，它可以存在于客户端本身，也可以依赖其他如 Redis 、ETCD 之类的组件

优点：hash 长度不会随着 ID 长度或值的变化而变化；可以根据已有的 hash code 来造布隆过滤器；

缺点：业务入侵较大，查询时同样需要先根据 hash key 找到对应的 ID 值；需要考虑选择合适的 hash 算法以及解决 hash 冲突或扩容的问题。

怎么在MySql里添加一个自动增长的ID字段

以插入语句的方法来解决此问题。

如下参考：

1.在添加字段之前，第一个zd应该首先检查tb1表的当前结构。

2.将字段列instance添加到表中，如下图。

3.再次查看表结构，比较添加字段之前和之后的情况。

4.最后，插入新的数据行，看看它是什么样子，最后就加入了自动增长字段如下图。

注意事项：

MySQL使用的SQL语言是访问数据库最常用的标准化语言。MySQL软件采用双重许可政策，分为社区版和商业版，由于其体积小，速度快，整体拥有成本低，尤其是开源这一特点，一般中小型网站开发都选择MySQL作为网站数据库。

一文让你彻底弄懂MySQL自增列

MYSQL的自增列在实际生产中应用的非常广泛，相信各位所在的公司or团队，MYSQL开发规范中一定会有要求尽量使用自增列去充当表的主键，为什么DBA会有这样的要求，各位在使用MYSQL自增列时遇到过哪些问题？这些问题是由什么原因造成的呢？本文由浅入深，带领大家彻底弄懂MYSQL的自增机制。

1.  通过auto_increment关键字来指定自增的列，并指定自增列的初始值为1。

[root@localhost][test1]Create table t(id int auto_increment ,namevarchar(10),primary key(id))auto_increment=1;

QueryOK, 0 rows affected (0.63 sec)

2.  自增列上必须有索引，将t表的主键索引删除掉，会报错

[root@localhost][test1]alter table t drop primary key;

ERROR1075 (42000): Incorrect table definition; there can be only one auto column andit must be defined as a key

3.  设定auto_increment_increment参数，可以调整自增步长，该参数有session级跟global级，在分库分表以及双主or多主的模式下比较有用。

4.  一个表上只能有一个自增列

5.  Mysql5.7及以下版本，innodb表的自增值保存在内存中，重启后表的自增值会设为max(id)+1，而myisam引擎的自增值是保存在文件中，重启不会丢失。Mysql8.0开始，innodb的自增id能持久化了，重启mysql，自增ID不会丢。

首先：表中自增列的上限是根据自增列的字段类型来定的。

若设定了自增id充当主键，当达到了自增id的上限值时，会发生什么样的事情呢？还是以上面创建的 t表为例， 先回顾它的表结构：

CREATETABLE `t` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` varchar(10) COLLATE utf8mb4_binDEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

无符号的int类型，上限是2147483647。这里我们将表的自增值设为2147483647，再插入两行数据：

[root@localhost][test1]alter table t auto_increment=2147483647;

QueryOK, 0 rows affected (0.01 sec)

Records:0  Duplicates: 0  Warnings: 0

[root@localhost][test1]insert into t(name) values ('test');          

QueryOK, 1 row affected (0.01 sec)

[root@localhost][test1]insert into t(name) values ('test');

ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '2147483647' for key 'PRIMARY'

可以看到，第一个插入没问题，因为自增列的值为2147483647，这是达到了上限，还没有超过，第二行数据插入时，则报出主键重复，在达到上限后，无法再分配新的更大的自增值，也没有从1开始从头分配，在这里表的auto_increment值会一直是2147483647。

对于写入量大，且经常删除数据的表，自增id设为int类型还是偏小的，所以我们为了避免出现自增id涨满的情况，这边统一建议自增id的类型设为unsigned bingint，这样基本可以保障表的自增id是永远够用的。

这里内容比较多，innodb是索引组织表，所以涉及到索引的知识，但这不是本文的重点，我们快速回顾索引知识：

1.  Innodb索引分为主键跟辅助索引，主键即全表，辅助索引叶子节点保存主键的值，而主键的叶子节点保存数据行，中间节点存着叶子节点的路由值。

2.  Innodb存储数据（索引）的单位是页，这里默认是16K，这也意味着，数据本身越小，一个页中能存数据的量越多，而检索效率不仅仅由索引的层数来决定，更是由一次能够缓存的数据量来定，也就是说数据本身越小，则一次IO能够提取到缓冲区的数据越多（OS每次IO的量是固定的4K），查询的效率越好。

其实能够理解索引的结构及索引写入插入、更新的原理，则自然就明白为何建议使用自增id。这里我直接列出使用自增id 当主键的好处吧：

1.  顺序写入，避免了叶的分裂，数据写入效率好

2.  缩小了表的体积，特别是相比于UUID当主键，甚至组合字段当主键时，效果更明显

3.  查询效率好，原因就是我上面说到索引知识的第二点。

4.  某些情况下，我们可以利用自增id来统计大表的大致行数。

5.  在数据归档or垃圾数据清理时，也可方便的利用这个id去操作，效率高。

容易出现不连续的id

有的同志会发现，自己的表中id值存在空洞，如类似于1、2、3、8、9、10这样，有的适合有想依赖于自增id的连续性来实现业务逻辑，所以会想方设法去修改id让其变的连续，其实，这是没有必要的，这一块的业务逻辑交由MySQL实现是很不理智的，表的记录小还好，要是表的数据量很大，修改起来就糟糕了。那么，为什么自增id会容易出现空洞呢？

自增id的修改机制如下：

在MySQL里面，如果字段id被定义为AUTO_INCREMENT，在插入一行数据的时候，自增值的行为如下：

1. 如果插入数据时id字段指定为0、null 或未指定值，那么就把这个表当前的

AUTO_INCREMENT值填到自增字段；

2. 如果插入数据时id字段指定了具体的值，就直接使用语句里指定的值。

根据要插入的值和当前自增值的大小关系，自增值的变更结果也会有所不同。假设，某次要插入的值是X，当前的自增值是Y。

1. 如果XY，那么这个表的自增值不变；

2. 如果X≥Y，就需要把当前自增值修改为 新的自增值 。

新的自增值生成算法是：从auto_increment_offset开始，以auto_increment_increment为步长，持续叠加，直到找到第一个大于X的值，作为新的自增值。

Insert、update、delete操作会让id不连续。

Delete、update：删除中间数据，会造成空动，而修改自增id值，也会造成空洞（这个很少）。

Insert：插入报错（唯一键冲突与事务回滚），会造成空洞，因为这时候自增id已经分配出去了，新的自增值已经生成，如下面例子：

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

+----+------+

4 rows in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|              5 |

+----------------+

1 row in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] begin;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

[root@localhost][test1] insert intot(name) values('aaa');

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

|  5| aaa  |

+----+------+

5 rows in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|              6 |

+----------------+

1 row in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] rollback;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|              6 |

+----------------+

1 row in set (0.01 sec)

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

+----+------+

4 rows in set (0.00 sec)

可以看到，虽然事务回滚了，但自增id已经回不到从前啦，唯一键冲突也是这样的，这里就不做测试了。

在批量插入时（insert select等），也存在空洞的问题。看下面实验：

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

+----+------+

4 rows in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|              5 |

+----------------+

1 row in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] insert intot(name) select name from t;                      

Query OK, 4 rows affected (0.04 sec)

Records: 4 Duplicates: 0  Warnings: 0

[root@localhost][test1] select * fromt;

+----+------+

| id | name |

+----+------+

|  1| aaa  |

|  2| aaa  |

|  3| aaa  |

|  4| aaa  |

|  5| aaa  |

|  6| aaa  |

|  7| aaa  |

|  8| aaa  |

+----+------+

8 rows in set (0.00 sec)

[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';

+----------------+

| Auto_increment |

+----------------+

|             12 |

+----------------+

1 row in set (0.00 sec)

可以看到，批量插入，导致下一个id值不为9了，再插入数据，即产生了空洞，这里是由mysql申请自增值的机制所造成的，MySQL在批量插入时，若一个值申请一个id，效率太慢，影响了批量插入的速度，故mysql采用下面的策略批量申请id。

1.  语句执行过程中，第一次申请自增id，会分配1个；

2.  1个用完以后，这个语句第二次申请自增id，会分配2个；

3.  2个用完以后，还是这个语句，第三次申请自增id，会分配4个；

4.  依此类推，同一个语句去申请自增id，每次申请到的自增id个数都是上一次的两倍。

在对自增列进行操作时，存在着自增锁，mysql的innodb_autoinc_lock_mode参数控制着自增锁的上锁机制。该参数有0、1、2三种模式：

0：语句执行结束后释放自增锁，MySQL5.0时采用这种模式，并发度较低。

1：mysql的默认设置。普通的insert语句申请后立马释放，insert select、replace insert、load data等批量插入语句要等语句执行结束后才释放，并发读得到提升

2：所有的语句都是申请后立马释放，并发度大大提升！但是在binlog为statement格式时，主从数据会发生不一致。这一块网上有很多介绍，我不做介绍了。

在彻底了解了MYSQL的自增机制以后，在实际生产中就能灵活避坑，这里建议不要用自增id值去当表的行数，当需要对大表准确统计行数时，可以去count(*)从库，如果业务很依赖大表的准确行数，直接弄个中间表来统计，或者考虑要不要用mysql的innodb来存储数据，这个是需要自己去权衡。另外对于要求很高的写入性能，但写入量又比较大的业务，自增id的使用依然存在热点写入的问题，存在性能瓶颈，这时候可通过分库分表来解决。