Data truncation: Data truncated for column异常的解决

最新推荐文章于 2025-07-11 09:32:13 发布
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#iBATIS #MySQL #Java #JDBC #Eclipse

本文探讨了使用程序向MySQL数据库插入中文数据时遇到的问题，特别是某些特定记录无法正确插入的情况，并提供了解决方案。
从excel 读取数据插入mysql库中，
莫名其妙地少数几条记录的中文字段用程序插入不了，而用客户端写sql可以成功，用肉眼看没发现那几条记录数据有什么异常。
Error: 错误:basename=福×××× 口cellId_b=46错误原因：
--- The error occurred in com/fsti/cdr/persistence/sqlmapdao/sql/ImportFile.xml.
--- The error occurred while applying a parameter map.
--- Check the insertCell-InlineParameterMap.
--- Check the statement (update failed).
--- Cause: com.mysql.jdbc.MysqlDataTruncation: Data truncation: Data truncated for column 'BASENAME' at row 1
com.ibatis.common.jdbc.exception.NestedSQLException:
--- The error occurred in com/fsti/cdr/persistence/sqlmapdao/sql/ImportFile.xml.
--- The error occurred while applying a parameter map.
--- Check the insertCell-InlineParameterMap.
--- Check the statement (update failed).
--- Cause: com.mysql.jdbc.MysqlDataTruncation: Data truncation: Data truncated for column 'BASENAME' at row 1
Caused by: com.mysql.jdbc.MysqlDataTruncation: Data truncation: Data truncated for column 'BASENAME' at row 1
at com.ibatis.sqlmap.engine.mapping.statement.GeneralStatement.executeUpdate(GeneralStatement.java:91)
at com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapExecutorDelegate.update(SqlMapExecutorDelegate.java:500)
at com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapSessionImpl.update(SqlMapSessionImpl.java:85)
at com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapClientImpl.update(SqlMapClientImpl.java:62)
at com.fsti.cdr.service.ImportFileService.insertCell(ImportFileService.java:42)
at com.fsti.cdr.zte.parser.ExcelParser$1.run(ExcelParser.java:124)
at org.eclipse.jface.operation.ModalContext$ModalContextThread.run(ModalContext.java:121)
Caused by: com.mysql.jdbc.MysqlDataTruncation: Data truncation: Data truncated for column 'BASENAME' at row 1
at com.mysql.jdbc.SQLError.convertShowWarningsToSQLWarnings(SQLError.java:758)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.scanForAndThrowDataTruncation(MysqlIO.java:3570)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2128)
at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2543)
at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.executeInternal(PreparedStatement.java:1737)
at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.execute(PreparedStatement.java:998)
at org.apache.commons.dbcp.DelegatingPreparedStatement.execute(DelegatingPreparedStatement.java:168)
at com.ibatis.sqlmap.engine.execution.SqlExecutor.executeUpdate(SqlExecutor.java:84)
at com.ibatis.sqlmap.engine.mapping.statement.GeneralStatement.sqlExecuteUpdate(GeneralStatement.java:200)
at com.ibatis.sqlmap.engine.mapping.statement.GeneralStatement.executeUpdate(GeneralStatement.java:78)
... 6 more

Caused by:
com.mysql.jdbc.MysqlDataTruncation: Data truncation: Data truncated for column 'BASENAME' at row 1
at com.mysql.jdbc.SQLError.convertShowWarningsToSQLWarnings(SQLError.java:758)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.scanForAndThrowDataTruncation(MysqlIO.java:3570)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2128)
at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2543)
at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.executeInternal(PreparedStatement.java:1737)
at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.execute(PreparedStatement.java:998)
at org.apache.commons.dbcp.DelegatingPreparedStatement.execute(DelegatingPreparedStatement.java:168)
at com.ibatis.sqlmap.engine.execution.SqlExecutor.executeUpdate(SqlExecutor.java:84)
at com.ibatis.sqlmap.engine.mapping.statement.GeneralStatement.sqlExecuteUpdate(GeneralStatement.java:200)
at com.ibatis.sqlmap.engine.mapping.statement.GeneralStatement.executeUpdate(GeneralStatement.java:78)
at com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapExecutorDelegate.update(SqlMapExecutorDelegate.java:500)
at com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapSessionImpl.update(SqlMapSessionImpl.java:85)
at com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapClientImpl.update(SqlMapClientImpl.java:62)
at com.fsti.cdr.service.ImportFileService.insertCell(ImportFileService.java:42)
at com.fsti.cdr.zte.parser.ExcelParser$1.run(ExcelParser.java:124)
at org.eclipse.jface.operation.ModalContext$ModalContextThread.run(ModalContext.java:121)

Caused by:
com.mysql.jdbc.MysqlDataTruncation: Data truncation: Data truncated for column 'BASENAME' at row 1
at com.mysql.jdbc.SQLError.convertShowWarningsToSQLWarnings(SQLError.java:758)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.scanForAndThrowDataTruncation(MysqlIO.java:3570)
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2128)
at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2543)
at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.executeInternal(PreparedStatement.java:1737)
at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.execute(PreparedStatement.java:998)
at org.apache.commons.dbcp.DelegatingPreparedStatement.execute(DelegatingPreparedStatement.java:168)
at com.ibatis.sqlmap.engine.execution.SqlExecutor.executeUpdate(SqlExecutor.java:84)
at com.ibatis.sqlmap.engine.mapping.statement.GeneralStatement.sqlExecuteUpdate(GeneralStatement.java:200)
at com.ibatis.sqlmap.engine.mapping.statement.GeneralStatement.executeUpdate(GeneralStatement.java:78)
at com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapExecutorDelegate.update(SqlMapExecutorDelegate.java:500)
at com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapSessionImpl.update(SqlMapSessionImpl.java:85)
at com.ibatis.sqlmap.engine.impl.SqlMapClientImpl.update(SqlMapClientImpl.java:62)
at com.fsti.cdr.service.ImportFileService.insertCell(ImportFileService.java:42)
at com.fsti.cdr.zte.parser.ExcelParser$1.run(ExcelParser.java:124)
at org.eclipse.jface.operation.ModalContext$ModalContextThread.run(ModalContext.java:121)

将字段改为varchar(255)和设置默认值都不能解决。其实中文值得程度没有超过255，不是长度不够引起。
将字段类型改为varbinary能解决上面的问题。
读取时要进行转换：convert(col using gb2312)
iteye_4589
关注
【异常】MySQL提示异常MysqlDataTruncation: Data truncation: Incorrect datetime value: ‘2023110508‘ for column
本本本添哥
12-02 1276
【代码】【异常】MysqlDataTruncation: Data truncation: Incorrect datetime value: ‘2023110508‘ for column ‘record_
【异常】MysqlDataTruncation: Data truncation: Incorrect datetime value: ‘xxx‘ for column ‘xxx‘ at row 1
本本本添哥
06-20 725
由于 update_by 字段通常用于记录哪个用户进行了更新操作，它应该是一个字符串类型（如 VARCHAR），而不是日期时间类型（如 DATETIME）。这个错误表明在尝试向数据库的某个表插入或更新数据时，提供给 update_by 字段的值 ‘admin’ 是不正确的日期时间格式。修改错误日期时间类型（如 DATETIME）为字符串类型（如 VARCHAR）即可。
报错：Data truncated for column 'parent_id' at row1
12-17 1万+
<br />如果在运行系统.sql脚本文件时报：Data truncated for column 'parent_id' at row1 错误。<br /> <br /> <br />主要原因是在建表的列为特定类型，而所插入的数据类型没与其字段一一对应。<br /> <br />比如本来建表中字段一个int类型的，而你在insert表时有个字段写成了string类型，则就报此错误了。<br /> 
Data truncation: Data truncated for column 'content' at row 1
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03-30 9059
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修改或更新数据库，提示Data truncated for column ‘字段名‘ at row 1 的原因及解决方法
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修改或更新数据库，提示Data truncated for column ‘字段名‘ at row 1 的原因及解决方法
Data truncated for column ‘xxx‘ at row 1
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04-29 723
Data truncated for column 'xxx' at row 1 的bug 解决方式
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07-27 4948
风吹起了从前，看着天边似在眼前，万般流连~
Java在MySQL数据报错Data truncation: Data too long for column ‘**‘ at row 1 处理
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04-18 9580
在Java SpringBoot MyBatis 框架的项目中，一切正常，不过在一个接口的参数字段传入过大的数据就会报此错误：请求常:org.springframework.dao.DataIntegrityViolationException:此错误的直白翻译就是数据对于数据库的字段来说过长。
； Data truncation: Data too long for column ‘update_user‘ at row 1； nested exception is com.mysql.jd
知识改变命运，ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ【求关注】
10-15 959
操作MySQL表时报如下错误：
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本本本添哥
04-01 1249
【代码】【异常】 日期插入异常提示Data truncation: Incorrect datetime value: '2024-03' for column 'record_time'
数据库报错 Data truncated for column ‘列名’
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04-09 2730
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07-11 1355
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YongDaiMe的博客
04-09 3万+
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05-02 1071
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10-02 1530
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今天在往数据库里面保存值的时候，报了这个错，原因是存值的字段是double类型，而往里面存null时，就报错了，记得加个判断
mysql中出现的Data truncated for column
baicp3的专栏
08-12 2万+
1.先描述一下自己出现的问题。 如果你想把允许为空值的勾去掉。。。恰巧数据库中的数据 processed_f 为空没有值。。。。这时候你对数据表结构做更改的时候就会出现Data truncated for column processed_f 的提示。。解决方式即为  给数据库中的字段processed_f    赋值 。这时候你在保存。就不会出现这个错误了。
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mysql中出现的Data truncated for column（表字段长度已经调整到足够长度）
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问题描述：更新表A的某个varchar(10)的字段时报错：Data truncated for column，根据百度查询的结果看是更新字段长度超过列的长度。然后调整了该字段的长度，增大到varchar(50)（现在待更新的字段长度介于10-50之间，也就是肯定没有超长的），结果仍然报相同的错误。解决方案：问题有点奇怪，根据错误提示 ，问题原因很明确，但是为什么还是继续报一样的错误呢？无意中点到...
SQL 错误 [1406] [22001]: Data truncation: Data too long for column 'test_item1' at row 14 Data truncation: Data too long for column 'test_item1' at row 14
最新发布
11-23
<think> 我们遇到了一个SQL错误：数据截断，具体是'test_item1'列在导入第14行时数据太长。 原因：要插入的数据长度超过了该列定义的最大长度。 解决方案： 1. 检查数据：查看第14行'test_item1'列的数据内容，确定其实际长度。 2. 修改表结构：根据实际需要，调整该列的长度（VARCHAR的长度）至足够大。 3. 数据清洗：如果数据中有异常的长字符串（比如不应该这么长），可以截断或清洗。 步骤： 步骤1：查看当前表结构，特别是'test_item1'列的定义。 步骤2：确定需要修改为多大的长度。 步骤3：执行ALTER TABLE修改列定义。 示例代码： 假设我们通过查看发现，当前'test_item1'列定义为VARCHAR(50)，而实际数据中有超过50个字符的内容。 修改表结构： ```sql -- 将test_item1列的长度增加到100 ALTER TABLE adapter_defect MODIFY test_item1 VARCHAR(100); ``` 如果其他类似列（test_item2, test_item3）也可能有同样问题，可以一并修改： ```sql ALTER TABLE adapter_defect MODIFY test_item1 VARCHAR(100), MODIFY test_item2 VARCHAR(100), MODIFY test_item3 VARCHAR(100); ``` 步骤4：重新导入数据。 如果不想修改表结构，也可以在导入前对数据进行截断处理（不推荐，因为可能丢失信息，除非业务允许）。 使用Python清洗数据（截断超过指定长度的字符串）： ```python import pandas as pd # 读取CSV df = pd.read_csv('defect_data.csv') # 定义各列最大长度 max_lengths = { 'test_item1': 50, # 如果不想修改表结构，可以按原长度截断，但这里建议根据修改后的表结构调整 'test_item2': 50, 'test_item3': 50 } # 截断字符串 for col, max_len in max_lengths.items(): if col in df.columns: df[col] = df[col].astype(str).str[:max_len] # 保存清洗后的文件 df.to_csv('truncated_data.csv', index=False) ``` 但是，如果问题只在第14行出现，且其他行都正常，我们可以只处理这一行。但为了健壮性，建议检查整个文件。 如何查看第14行的数据？ 在Python中： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('defect_data.csv') # 查看第13行（因为索引从0开始，所以第14行索引为13） print(df.iloc[13]) ``` 如果问题是由于数据中包含换行符或其他特殊字符导致，也需要在导入前处理。 另外，在DBeaver导入设置中，可以设置截断超长字符串（但这样会静默截断，可能不是最佳实践）： 在导入向导的“列映射”步骤，选择该列，然后在右侧属性中设置“Truncate strings”为true。 但最好的做法是修改表结构以适应实际数据。 预防措施： 1. 在设计表时，根据业务需求预留足够的长度。 2. 在应用层进行数据验证，确保数据长度不超过数据库列定义。 3. 在导入数据前，进行数据质量检查。 相关SQL：查看列定义 ```sql DESCRIBE adapter_defect; ``` 或者更详细的信息： ```sql SELECT column_name, character_maximum_length FROM information_schema.columns WHERE table_schema = 'your_database' AND table_name = 'adapter_defect' AND column_name LIKE 'test_item%'; ``` 注意：修改表结构可能会影响现有应用，需要评估。 因此，推荐步骤： 1. 暂停导入。 2. 查看错误行数据，分析原因。 3. 修改表结构（增加列长度）或清洗数据（如果数据异常）。 4. 重新导入。 如果问题仍然出现，则继续检查其他列是否也有超长情况。 最后，重新运行导入。 §§相关问题§§: 1. 在MySQL中如何批量修改多个VARCHAR列的长度？ 2. 使用Python如何安全地截断字符串而不破坏UTF-8字符？ 3. 在DBeaver中导入数据时如何设置自动截断超长字符串？ 4. 如何编写SQL查询来找出表中超过指定长度的记录？ </think> 这个错误 `SQL 错误 [1406] [22001]: Data truncation: Data too long for column 'test_item1'` 表示你尝试插入的数据长度超过了 `test_item1` 字段定义的最大长度。以下是详细的解决方案： ### 问题分析 1. **列定义过短**：`test_item1` 列定义为 VARCHAR(50)，但第14行的数据长度超过50个字符 2. **数据异常**：某些测试项名称可能特别长或包含额外信息 3. **表结构设计不合理**：测试项名称长度不一致，但使用了固定长度的字段 ### 解决方案 #### 方法1：修改表结构（推荐） 扩展相关字段的长度： ```sql -- 查看当前字段定义 SHOW COLUMNS FROM adapter_defect LIKE 'test_item1'; -- 扩展所有测试项字段长度 ALTER TABLE adapter_defect MODIFY test_item1 VARCHAR(255), MODIFY test_item2 VARCHAR(255), MODIFY test_item3 VARCHAR(255); -- 扩展值字段长度（如果也需要） ALTER TABLE adapter_defect MODIFY value1 VARCHAR(255), MODIFY value2 VARCHAR(255), MODIFY value3 VARCHAR(255); ``` #### 方法2：数据预处理（截断超长数据） 使用Python脚本处理CSV，确保数据长度不超过限制： ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('defect_data.csv') # 定义各字段最大长度 MAX_LENGTHS = { 'test_item1': 50, # 或修改为实际需要的长度 'test_item2': 50, 'test_item3': 50, 'value1': 50, 'value2': 50, 'value3': 50 } # 截断超长字符串 def truncate_field(value, max_length): if isinstance(value, str) and len(value) > max_length: return value[:max_length-3] + '...' # 保留指示符 return value # 应用截断函数 for col, max_len in MAX_LENGTHS.items(): if col in df.columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: truncate_field(x, max_len)) # 保存处理后的CSV df.to_csv('truncated_defect_data.csv', index=False) print(f"处理完成！共截断 {len(df)} 行数据。") ``` #### 方法3：动态处理导入错误（DBeaver） 在DBeaver导入向导中处理： 1. 在 **Mapping** 步骤 2. 定位到 `test_item1` 列 3. 在右侧属性面板中： - 设置 **Data type** 为 `VARCHAR` - 增加 **Length** 值（如 255） - 勾选 **Truncate strings** 选项 4. 导入完成后检查被截断的数据： ```sql SELECT test_item1, CHAR_LENGTH(test_item1) as length FROM adapter_defect WHERE CHAR_LENGTH(test_item1) = 50; -- 替换为实际长度限制 ``` ### 表结构优化建议（长期方案） ```sql -- 创建规范化的测试结果表 CREATE TABLE test_results ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, defect_id INT NOT NULL, test_item VARCHAR(255) NOT NULL, value VARCHAR(255), FOREIGN KEY (defect_id) REFERENCES adapter_defect(id) ); -- 迁移数据 INSERT INTO test_results (defect_id, test_item, value) SELECT id, test_item1, value1 FROM adapter_defect WHERE test_item1 IS NOT NULL UNION ALL SELECT id, test_item2, value2 FROM adapter_defect WHERE test_item2 IS NOT NULL UNION ALL SELECT id, test_item3, value3 FROM adapter_defect WHERE test_item3 IS NOT NULL; -- 删除原表中的冗余列 ALTER TABLE adapter_defect DROP COLUMN test_item1, DROP COLUMN value1, DROP COLUMN test_item2, DROP COLUMN value2, DROP COLUMN test_item3, DROP COLUMN value3; ``` ### 完整导入流程 1. **预处理数据**： ```python # 使用pandas自动扩展过短字段 import pandas as pd df = pd.read_csv('defect_data.csv') # 自动扩展过短字段 for col in df.columns: if df[col].dtype == 'object': max_len = df[col].str.len().max() if max_len > 50: # 当前定义长度 print(f"字段 {col} 需要扩展: 最大长度 {max_len}") df.to_csv('preprocessed.csv', index=False) ``` 2. **修改表结构**： ```sql ALTER TABLE adapter_defect MODIFY test_item1 VARCHAR(255), MODIFY test_item2 VARCHAR(255), MODIFY test_item3 VARCHAR(255); ``` 3. **导入数据**： - 使用DBeaver导入预处理后的CSV - 或使用命令行导入： ```bash mysql -u username -p database_name < preprocessed.csv ``` ### 预防措施 1. **动态字段长度检查**： ```sql -- 创建插入前的长度检查触发器 DELIMITER // CREATE TRIGGER check_test_item_length BEFORE INSERT ON adapter_defect FOR EACH ROW BEGIN IF CHAR_LENGTH(NEW.test_item1) > 50 THEN SET NEW.test_item1 = CONCAT(LEFT(NEW.test_item1, 47), '...'); END IF; -- 为其他字段添加类似检查 END; // DELIMITER ; ``` 2. **应用层验证**： ```javascript // 前端示例：表单验证 document.getElementById('test_item_input').addEventListener('input', (e) => { if (e.target.value.length > 50) { alert('测试项名称不能超过50字符'); e.target.value = e.target.value.substring(0, 50); } }); ```
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