插入数据重复问题

最新推荐文章于 2023-03-18 22:51:11 发布
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探讨在数据库操作中遇到的重复数据插入问题，分析其可能的原因及解决方案，避免数据冗余，确保数据一致性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在查询数据库里是否有相同数据，如果相同则不插入，但没有时发现插入数据为两条重复数据？
这是什么原因呢？

读取bson文件——JavaScript读取/解析bson文件并存至txt文件
weixin_30547797的博客
11-30 2573
由于最近项目需要，不得不读取 .bson 文件，网上都是读取 json 的，关于 bson 的几乎没有！！折腾了两天，最终整理出个路子，如下： 首先是通过 JavaScript 读取的，为啥要用这个语言，不知道不清楚不了解！！！好吧，实际上是 libbson（C++）没搞出来，一没文档，二没帖子，看源码也没看出个所以然；Python 就更别说了（┭┮﹏┭┮被逼地简直头皮发麻***） 要说明的是...
js如何将纯数字字符串转换为long型
07-05 5115
1.js如何将纯数字字符串转换为long型？ js 中 int的存储位数？最大十进制数表示是多少？ 精度http://www.jb51.net/article/59808.htm 整数（不使用小数点或指数计数法）最多为 15 位。 小数的最大位数是 17，但是浮点运算并不总是 100% 准确 http://www.cnblogs.com/snandy...
Python读取BSON文件
m0_49549614的博客
06-03 3127
BSON介绍： BSON（/ˈbiːsən/）是一种计算机数据交换格式，主要被用作MongoDB数据库中的数据存储和网络传输格式。它是一种二进制表示形式，能用来表示简单数据结构、关联数组（MongoDB中称为“对象”或“文档”）以及MongoDB中的各种数据类型。BSON之名缘于JSON，含义为Binary JSON（二进制JSON）。（来源于百度百科） Python读取BSON文件 1、首先下载pymongo包，pip install pymongo 2、代码读取： import bson path =
python读取mongodb bson.gz文件
weixin_43746424的博客
08-22 749
需要用到 bson 库 （bson 是 pymongo 的依赖库，安装 pymongo 即可 ）安装命令。
java传输Long类型精度损失
z28126308的专栏
12-12 1139
起因 在使用Mybatis Plus的雪花算法生成Long类型id时发现Swagger返回id与数据库的id不一致，但直接访问URL接口时返回的id却是正确的，即数据库id与URL访问返回的id一致，仅Swagger不一致，也许这就是买家秀(Swagger)与卖家秀(数据库,接口URL)，至于原因嘛… 百度一下，结论总结为：js的number最大值为9007199254740992，所以swag...
详解java解决分布式环境中高并发环境下数据插入重复问题
08-26
java解决分布式环境中高并发环境下数据插入重复问题 本文主要介绍了java解决分布式环境中高并发环境下数据插入重复问题的解决方案。该问题是指在高并发环境下，服务器同时接受到的重复请求，导致数据重复插入或修改...
SQLServer中防止并发插入重复数据的方法详解
12-16
通过定义这些约束，数据库系统会在插入数据时自动检查重复，避免插入重复记录。 2. 插入时的条件查询 在插入数据时，可以利用条件查询来确保插入的数据不与现有数据冲突。例如，使用`INSERT INTO...SELECT`语句...
数据库表中插入重复数据的处理
12-14
当尝试向表格中插入新的数据行时，可能需要避免插入重复的记录。这通常涉及到对表结构的设计以及使用特定的SQL语句来处理这种情况。以下是一些关于如何处理数据库表中插入重复数据的策略和方法。 首先，可以通过在...
MySql三种避免重复插入数据的方法
09-08
它首先尝试插入数据，如果发现冲突，它会删除现有的行，然后插入新的行。这相当于先执行`DELETE`再执行`INSERT`。在同样的例子中，如果使用`REPLACE INTO`而不是`INSERT IGNORE`，值`(5, 'cc', 4)`将被删除，然后新...
String类型转换为Long类型
你我皆是黑马
02-08 3万+
String类型转换为Long类型 //返回Long包装类型 Long.ValueOf("String") //返回long基本数据类型 Long.parseLong("String")
read-async-bson:读取 BSON 文档流，将每个文档传递给回调并耐心等待该回调完成其工作
06-20
读异步bson 它有什么作用？ 让我们从标准输入读取 BSON 文档流，通过回调传递每个文档并耐心等待该回调完成其工作： var reader = require ( 'read-async-bson' ) ; return reader ( { from : process . stdin } , function ( item , callback ) { // One BSON document, converted as a JavaScript object console . log ( item ) ; return callback ( null ) ; } , function ( err ) { // Called on error or at end of stream if ( ! err ) {
js-bson:用于节点和浏览器的BSON解析器
04-27
BSON解析器 BSON是“二进制JSON”的缩写，是类似JSON的文档的二进制编码的序列化。 您可以在了解更多信息。 BSON解析器的此浏览器版本使用来编译，并且当前版本已在dist目录中预编译。 这是默认的BSON解析器，但是，还有一个不支持浏览器的C ++ Node.js插件版本。 可以在找到它。 目录 错误/功能请求 认为您发现了错误？ 是否想在bson看到一个新功能？ 请在我们的问题管理工具JIRA中打开一个案例： 创建一个帐户并登录： 导航到NODE项目： 单击创建问题-请提供有关该问题以及如何重现该问题的尽可能多的信息。 JIRA中所有驱动程序项目（即NODE，PYTHON，CSHARP，JAVA）和核心服务器（即SERVER）项目的错误报告都是公开的。 用法 要构建新版本，请执行以下操作： npm install npm run build 节点（无捆绑）
JSON序列化导致Long类型被搞成Integer经典巨坑
明明如月的技术博客
06-05 2万+
一、背景 最近遇到一个错误，就是某个字段肯定是Long类型的，通过Map<String,Object>方式转成JSON字符串，然后存到了DB的某个字段里。 为了Json存储字，然后反序列化为Map（不是自定义的常规对象） 比如某二方为了提供通用的接口能力，将Map<String,Object>的数据通过JSON序列化方式缓存然后JSON反序列化拿到Map。 等情况。...
python中BSON模块使用详解
IT之一小佬的博客
07-16 4821
python中BSON模块使用详解
String与Long互转转换
Java&Develop的博客
03-18 2740
String与Long互转转换
通过 bsondump 命令工具 解析备份产生的bson文件
weixin_30648587的博客
04-16 1559
bsondump命令是将BSON格式的文件转换为可读性更强的文件格式，例如转为为JSON 格式的文档，bsondump默认转换为json格式的文档。 当通过mongodump命令进行备份时，如果有参数--oplog，会在备份路径下产生一个oplog.bson文件。 这个文件是bson格式，没有办法直接查看的，打开乱码， 例如，tail -3 oplog.bson,打开如下： ...
string和long转换
热门推荐
xiansibao的博客
07-07 4万+
String转Long的两种方法1、Long.valueOf("String")返回Long包装类型2、Long.parseLong("String")返回long基本数据类型String类型时间转Long类型时间戳String time = ""; Long timestamp = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").parse(time).getTime();Long转String的三种方法1、末尾直接加空串 long a = 123;
Python之读取MongoDB导出的BSON文件
Python中文社区
12-14 1281
BSON是一种类似于JSON的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和Bi...
js 字符串转long_JS字符串补全方法padStart()和padEnd()简介
weixin_39808803的博客
12-03 294
阅读本文约需要10分钟大家好，我是你们的导师，我每天都会给大家分享一些干货内容(当然了，周末也要允许老师休息一下哈)。上次给大家分享了浏览器原生支持ES6的 export和import模块，今天跟大家分享一下JS字符串补全方法。1. 关于字符串补全在JS中，字符串补全是常用操作，用的比较多的就是时间或者日期前面的补0。例如，日期，我们多采用4-2-2的表示形式，例如：2018-07-23...
多线程数据重复插入
最新发布
04-29
<think>嗯，用户现在遇到了多线程环境下数据重复插入的问题。他们的情况是，多个线程同时处理一个文件，每个线程读取数据，检查数据库中是否存在对应的学号，如果存在就更新金额，不存在则插入新记录。但结果出现了重复的数据，也就是同一个学号被插入了多次。这种情况应该是因为多个线程同时查询数据库，发现没有记录，然后都进行了插入操作，导致重复。 首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容，看看有什么解决方案。引用[2]提到可以使用唯一索引来防止重复插入。比如，在学号字段上创建唯一约束，这样当多个线程尝试插入相同的学号时，数据库会抛出唯一键冲突的异常。这时候程序可以捕获这个异常，转而执行更新操作。这种方法看起来可行，但需要处理异常，可能会影响性能，尤其是在高并发的情况下。 引用[4]提到了几种替代方案，比如使用分布式锁或者乐观锁。分布式锁可以确保同一时间只有一个线程处理特定的学号，但实现起来可能复杂，特别是如果系统是分布式的，可能需要用到Redis或者ZooKeeper这样的工具。而乐观锁通常用于更新操作，可能不太适合插入的情况，但或许可以结合版本号或其他机制来使用。 另外，用户的问题中提到，他们是在检查是否存在记录后才决定插入或更新。这种“检查后执行”的操作在多线程环境下是不安全的，因为检查的结果可能已经过时。这时候需要一种原子性的操作来保证整个过程的一致性。引用[2]中的方法，即先尝试插入，如果违反唯一约束则转为更新，可能是一个好的方向。这样可以避免在检查后插入的间隙中被其他线程干扰。 还有一种方法是使用数据库的“UPSERT”操作，比如MySQL的INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE或者PostgreSQL的INSERT ... ON CONFLICT DO UPDATE。这些语句可以在插入时自动处理重复的情况，避免了应用程序层面的竞争条件。这种方法可能更高效，因为数据库本身处理这些情况通常比应用层更高效。 另外，引用[3]提到主键生成方式的问题，但用户的问题可能不涉及主键生成，而是业务逻辑上的重复。不过需要注意，如果主键生成策略有问题，也可能导致重复，但根据用户描述，问题更可能出现在业务逻辑的并发控制上。 还有，可以考虑在应用层加锁，比如使用synchronized关键字或者ReentrantLock，但这样在分布式环境下可能无效，而且会影响性能。如果应用是单机的，可能有效，但高并发时可能成为瓶颈。 所以综合来看，可能的解决方案包括： 1. 数据库唯一索引 + 异常捕获后更新：在学号字段上创建唯一索引，插入时捕获重复异常，然后执行更新操作。 2. 使用数据库的UPSERT语句，原子性地处理插入或更新。 3. 应用层加锁，确保同一学号的处理是串行的。 4. 使用分布式锁，在分布式环境中控制同一学号的访问。 5. 合并任务，避免多个线程处理同一学号的数据，比如在任务分配时确保同一学号的数据由同一个线程处理。 需要考虑用户的具体环境，比如是否是分布式系统，数据库类型，以及性能要求。如果数据库支持UPSERT，那可能是最简洁高效的方式。如果无法修改数据库结构，可能需要应用层加锁或使用唯一索引配合异常处理。同时，引用[4]提到的高并发下加锁可能影响性能，这时候可能需要结合唯一索引和数据库特性来优化。 最后，还需要考虑事务的隔离级别，避免脏读或不可重复读的问题，但主要问题还是在于并发控制。总结下来，最优解决方案可能是在数据库添加唯一索引，并使用UPSERT语句，或者在应用层结合唯一索引和异常处理来保证数据一致性。</think>### 多线程环境下数据重复插入问题的解决方案 #### 一、问题分析 多线程并发操作数据库时，多个线程可能同时查询到某条数据不存在，并尝试插入，导致重复数据。例如，用户场景中多个线程同时用相同学号查询数据库，均未查到结果后执行插入操作，最终产生重复数据[^1]。 --- #### 二、核心解决方案 ##### 1. **数据库唯一约束 + 异常重试** - **实现步骤**： 1. 对学号字段（如`sid`）添加唯一索引： ```sql ALTER TABLE student ADD UNIQUE INDEX idx_sid (sid); ``` 2. 插入数据时捕获唯一性约束异常，触发更新操作： ```java try { insert(); // 尝试插入 } catch (DuplicateKeyException e) { update(); // 捕获异常后执行更新 } ``` - **优点**：数据库直接拦截重复插入，代码简洁[^2]。 - **缺点**：需处理异常逻辑，高并发时可能影响性能。 ##### 2. **原子化操作：UPSERT（推荐）** - **原理**：利用数据库的原子性操作，合并“查询+插入/更新”步骤。 - **MySQL示例**： ```sql INSERT INTO student (sid, money) VALUES (1001, 50) ON DUPLICATE KEY UPDATE money = money + VALUES(money); ``` - **PostgreSQL示例**： ```sql INSERT INTO student (sid, money) VALUES (1001, 50) ON CONFLICT (sid) DO UPDATE SET money = student.money + EXCLUDED.money; ``` - **优点**：无竞争条件，性能高[^4]。 ##### 3. **分布式锁控制** - **适用场景**：分布式系统或高并发环境。 - **实现方法**： ```java // 使用Redis实现分布式锁 String lockKey = "lock:sid:" + sid; if (redis.setnx(lockKey, "1")) { try { // 查询并操作数据库 } finally { redis.del(lockKey); } } ``` - **优点**：严格避免并发冲突。 - **缺点**：引入额外组件，复杂度高[^4]。 --- #### 三、优化策略 1. **任务分片** - 按学号哈希值分配线程，确保同一学号仅由一个线程处理。 2. **批量合并操作** - 将多个插入/更新请求合并为批量操作，减少竞争。 3. **乐观锁（版本号）** - 适用于更新场景，通过版本号校验数据一致性。 --- #### 四、方案对比 | 方案 | 适用场景 | 性能 | 复杂度 | 可靠性 | |---------------------|------------------|-------|--------|--------| | 唯一约束+异常重试 | 单机/低并发 | 中 | 低 | 高 | | UPSERT | 所有场景（推荐） | 高 | 低 | 高 | | 分布式锁 | 分布式系统 | 中低 | 高 | 极高 | ---
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