MySQL & MSSQL 中的自動增長字段的不同

本文探讨了MySQL与MSSQL中自增字段(keyid)在INSERT与UPDATE操作上的区别。在MSSQL中直接指定自增字段的值会引发错误,除非事先设置了IDENTITY_INSERT为ON。文章还讨论了即使设置正确,在某些情况下仍可能遇到的问题。
表test中有一字段keyid int 自增長類型
MySQL:
在insert & update 的語句中
insert into test(keyid)values(100);
update test set keyid = 101;


上述語句可以正常執行!

MSSQL:
insert into test(keyid)values(100);
update test set keyid = 101;
......

上述情況就會出錯! 異常的信息大概意思是:在insert & update 語句中不能用到keyid(自動增長字段)!

Cannot insert explicit value for identity 
column in table 'test' when IDENTITY_INSERT
is set to OFF.
........


[b][color=blue]第一次補充[/color]:[/b]
在MSSQL中產生上述錯誤。經我在網上一番搜掠之後! 是因爲我沒有把IDENTITY_INSERT 設為 ON .

[quote]语法
SET IDENTITY_INSERT [ database.[ owner.] ] { table } { ON | OFF }

参数
database

是指定的表所驻留的数据库名称。

owner

是表所有者的名称。

table

是含有标识列的表名。
[/quote]

不過可惜的是.我把IDENTITY_INSERT 設為 ON了,但是在insert數據時還是報同樣的錯誤!天啊!HELP ME~ME~ME!


[b][color=blue]第二次補充[/color]:[/b]
     如果要把IDENTITY_INSERT 設為 ON生效! 就要在insert & update語句前執行!
在MSDN中找到:
[quote]不論何時,工作階段中只能有一份資料表將

IDENTITY_INSERT 屬性設為 ON。如果已有資料表的這個屬性設為 ON,又針對另一份資

料表發出 SET IDENTITY_INSERT ON 陳述式,SQL Server 2005 會傳回一則錯誤訊

息,指出 SET IDENTITY_INSERT 已設為 ON,且會報告設為 ON 所針對的資料表。

如果輸入的值大於資料表目前的識別值,SQL Server 會自動利用新插入的值來作為目前的識別值。

[color=red]SET IDENTITY_INSERT 的設定是在執行階段進行設定,而不是在剖析階段進行設定。[/color]

[/quote]

當我打字打到這裡的時候.我突然想起我所說的已經偏離了我一開始所要講的.不過,無關係!我的BLOG,我話事!

在MSSQL中所謂的顯式:

   
insert into test(keyid)values(100);
insert into test(keyid)values(0);
.....

當keyid最大值是99時!平且沒有一條記錄keyid == 0;
那麽這兩條語句將會成功插入!其中keyid == 100 & keyid == 0
  
   OK!我們將環境轉去MySQL:

insert into test(keyid)values(100);
insert into test(keyid)values(0);
.....

當keyid最大值是99時!平且沒有一條記錄keyid == 0;

那麽這兩條語句將會成功插入!但是結果與MSSQL有所不同!
  
執行完第一條語句時:將產生一條keyid == 100的紀錄.

執行完第二條語句時:產生了一條keyid == [color=red]101[/color]的紀錄.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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