mysql archive存储引擎导入数据报duplicate key

最新推荐文章于 2024-10-21 10:43:55 发布
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文章标签： 数据库
本文探讨了使用MySQL ARCHIVE存储引擎时遇到的错误1022，并提供了四种解决方案。同时，详细解释了ARCHIVE引擎的特点及适用场景。

 

DROP TABLE IF EXISTS `test`;
CREATE TABLE `test` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`version` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '版本号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=ARCHIVE AUTO_INCREMENT=5365 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户登录记录';
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

INSERT INTO `test` VALUES (1,'0.9.8'),(2,'1.9.2',50);

 

ERROR 1022 (23000) at line 58: Can't write; duplicate key in table 'test'

 

解决办法：

1.将存储引擎改为innodb

2.将AUTO_INCREMENT改为0或1

3.删除主键定义，或者删除主键的自增属性

4.修改id列的主键索引为唯一索引或者普通索引

 

ARCHIVE 相关说明：

The ARCHIVE storage engine is used for storing large amounts of data without indexes in a very small footprint.

The ARCHIVE engine supports INSERT and SELECT, but not DELETE, REPLACE, or UPDATE . It does support ORDER BY operations, BLOB columns, and basically all but spatial data types (see Section 11.17.4.1, “MySQL Spatial Data Types”). The ARCHIVE engine uses row-level locking.

The ARCHIVE engine supports the AUTO_INCREMENT column attribute. The AUTO_INCREMENT column can have either a unique or nonunique index. Attempting to create an index on any other column results in an error . The ARCHIVE engine also supports the AUTO_INCREMENT table option in CREATE TABLE and ALTER TABLE statements to specify the initial sequence value for a new table or reset the sequence value for an existing table, respectively.

 

深度解析 pt-duplicate-key-checker：MySQL 索引健康的守门人
专注于编程、AI、人工智能等多个领域内容研究和分析
06-05 60
深度解析 pt-duplicate-key-checker：MySQL 索引健康的守门人
MySQL 的 INSERT（插入数据）详解
m0_74823963的博客
01-20 1017
如果你要插入的值涵盖了表中的所有列，可以省略列名部分。但请注意，值的顺序必须与表中列的顺序相同。无论是基础的单行插入，还是高级的插入否则更新和数据迁移。语句非常灵活，支持多种语法形式，可以根据具体需求选择合适的用法。如果你希望在插入数据时忽略已经存在的记录（即不抛出错误），可以使用。如果你希望在插入数据时遇到主键或唯一键冲突时更新现有记录，可以使用。语法来插入数据，这种方式更适用于需要明确指定列名和值的场景。语法，适用于插入单行数据。子句中指定多组值，从而一次性插入多行数据。语句的详细语法和使用示例。
Mysql中Insert into xxx on duplicate key update问题
12-15
例如，如果列a被定义为unique，并且值为1，则下列语句有同样的效果，也就是说一旦出入的记录中存在a=1的情况，直接更新c = c + 1，而不执行c = 3的操作。 代码如下: insert into table(a, b, c) values (1, 2, 3) on duplicate key update c = c + 1;1 update table set c = c + 1 where a = 1; 另外值得一提的是，这个语句知识mysql中，而标准sql语句中是没有的。 INSERT INTO .. ON DUPLICATE KEY更新多行记录 如果在INSERT语句末
mysql archive 索引_mysql archive存储引擎导入数据报duplicate key
weixin_33170268的博客
01-27 256
DROP TABLE IF EXISTS `test`;CREATE TABLE `test` (`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`version` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT ‘版本号’,PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=ARCHIVE AUTO_INCREMENT=5365 D...
mysql的DUPLICATE KEY
weixin_34259559的博客
01-21 396
经常遇到这样的情景，向一个表里插入一条数据，如果已经存在就更新一下，用程序实现麻烦而且在并发的时候可能会有问题，这时用mysql的DUPLICATE KEY 很方便 用法如下：  Java代码   INSERT INTO `user_count`(`id`,`count`, `addtime`)values (#id#,#count#,#addtime#)ON DUPLICATE KE...
存储过程mysql报错1271_mysql导入数据导数据提示Duplicate entryfor key 错误
weixin_31519139的博客
02-05 508
mysql导入数据导数据提示Duplicate entryfor key 错误 下面我来分析一下我的解决方法，有需要学习的朋友可参考一下。之前服务器数据丢失后决定搬家了用PHPMYADMIN导出,因为数据库文件比较大,所以直接使用MYSQL命令直接导入MySQL导出导入命令但是结果却不断的出现ERROR 1062 (23000) at line 1262: Duplicate entry ‘?�ꡣ...
mysql duplicate key
weixin_34228662的博客
08-04 510
createtabletest(aint,cint);insertintotest(a,c)values(1,3)onduplicatekeyupdatec=c+1;如果INSERT多行记录(假设a为主键或a是一个UNIQUE索引列):insertintotest(a,c)values(1,3),(1,7)onduplicatek...
MySQL-FEDERATED引擎 跨主机联表查询（1）
经纬的博客
04-16 1443
MySQL 不同实例间跨库联表查询-（1） MySQL engine 储存引擎 描述 InnoDB 具有行锁定和外键的事务安全表。新表的默认存储引擎。如果您具有MySQL经验但不 熟悉，请参阅 第15章，InnoDB存储引擎，尤其是第15.1节“ InnoDB简介”InnoDB。 MyISAM 二进制便携式存储引擎，主要用于只读或以只读为主的工作负载。请参见 第16.2节“ M...
MYSQL之DUPLICATE KEY
weixin_53390884的博客
04-27 2300
如果插入的数据违反了唯一约束，MySQL 将执行更新操作而不是抛出错误。如果唯一键冲突，就会执行更新操作，否则会插入新行。：如果插入的数据违反了唯一约束，MySQL 将忽略该错误，不会执行任何操作。这意味着如果唯一键冲突，MySQL 将跳过该行，不会执行插入或更新操作。当向表中插入数据时，如果插入的数据违反了唯一约束（比如唯一索引或主键约束），就会触发。这些选项可以帮助开发者在插入数据时处理唯一键冲突的情况，使得数据操作更加灵活和可靠。为了处理这种情况，MySQL 提供了。在 MySQL 中，
MySQL on duplicate key
power0405hf的专栏
10-19 947
insert ingore into on duplicate key unique 原文 “INSERT IGNORE” vs “INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE”While executing an INSERT statement with many rows, I want to skip duplicate entries that would ot
mysql key duplicate
chenjine125的博客
05-26 788
MySQL insert 操作/主键冲突:Duplicate问题 在insert数据时在一个UNIQUE索引或PRIMARY KEY中出现重复值的问题： 可以在INSERT语句末尾指定了ON DUPLICATE KEY UPDATE，则在出现重复值的行执行UPDATE；如果不会导致唯一值列重复的问题，则插入新行。 创建测试表,准备数据 DROP TABLE IF EXISTS `test
mysql的on duplicate key
hstjbj的博客
11-07 424
on duplicate key 再向数据库中插入数据时，如果主键数显重复，则更新后面的字段 例如：原来数据库中的数据 向数据库中插入一条数据 INSERT INTO student (stuid , stunm) VALUES(1007,‘ceshi’); 插入重复id的数据 INSERT INTO student (stuid , stunm) VALUES(1007,‘ceshi’) ON...
出现Duplicate key
weixin_46455069的博客
05-12 1590
出现Duplicate Key 解决
mysql插入数据报Duplicate Key
西风的专栏
09-23 2579
看到插入数据报错Duplicate Key，因为在插入数据之前有做判断，该条记录为空就插入，不为空就更新，又由于读取和插入或更新是非原子操作，所以第一个想法便是有并发，多个进程同时插入了同一条数据，于是加了redisson分布式锁，但加锁之后，还是会报duplicate key错误，仔细阅读errLog后发现，是mysql中的一个属性字段test_date本身为date类型，在Java中，只有Date类型，包含了数据库中的date和timestamp，这样传到数据库中，test_date的数据格式就从yyy
Mysql——ON DUPLICATE KEY UPDATE语句
qq_42150559的博客
01-06 5255
Mysql语法 本文为博主原创，转载请注明出处 ON DUPLICATE KEY UPDATE 使用情况： 当我们要向数据库中插入一条数据时，我们需要保证主键的唯一性。 如果插入的数据主键不重复，那么就插入；如果主键已存在（重复），那么就执行update之后的语句。 使用方法： 单句使用 多句使用方法 insert into 表名 values() on duplic...
Mysql语法之ON DUPLICATE KEY UPDAT
m0_56724799的博客
10-21 550
在mysql有ON DUPLICATE KEY UPDATE的语法，当我们尝试插入数据的时候，如果触发插入重复键（比如插入的数据主键值已存在，或者触发唯一索引） 那么mysql会更新重复的行数据，而不会报错，语法如下 INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...) ON DUPLICATE KEY UPDATE column1=VALUE(column1), column2=VALUE(column
MySQL ON DUPLICATE KEY UPDATE 解析
uvyoaa的专栏
12-24 3346
MySQL  ON DUPLICATE KEY UPDATE 重复插入时更新。 在插入语句中使用了ON DUPLICATE KEY UPDATE，会导致在一个UNIQUE索引或者PRIMARY KEY中出现重复值，则此时旧数据(行)执行UPDATE操作。下面两个语句具有相同效果，其中id为主键。 mysql>INSERT INTO test1 (id,name,age) VALUES ...
MySQL实现用户行为数据储存
最新发布
03-18
<think>嗯，用户想了解如何使用MySQL来设计和实现用户行为数据的存储方案。首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。 引用[1]里提到了创建user_data表，包括浏览量、点赞量、观看作者量和观看作品量这些字段。这说明用户可能需要存储用户行为的聚合数据。另外，还有author_data表的插入操作，可能涉及到用户和作者的不同数据存储。 引用[3]提到使用Mysql和SSM框架实现点赞功能，其中在post表中用likes_count字段，并通过likebehavior表来实时更新。这里涉及到了两个表的设计，一个是记录具体点赞行为的表，另一个是存储统计结果的表。这可能对用户行为数据的具体实现有帮助。 用户的问题是关于存储方案的设计和实现，所以需要从数据库设计、表结构、数据类型、索引等方面考虑。比如，是否需要区分实时数据和聚合数据，是否需要分表或分区，以及如何高效地查询和更新这些数据。 首先，用户行为数据可以分为两种类型：一种是明细数据，比如每次的点赞、浏览记录；另一种是聚合统计数据，比如总浏览量、点赞量。明细数据需要记录详细的信息，比如用户ID、行为类型、时间戳等，而聚合数据则是定期汇总的结果，用于快速查询。 根据引用[1]和[3]，可能需要设计两个表：一个是行为记录表，如user_behavior_log，用于存储每次行为的详细信息；另一个是聚合统计表，如user_behavior_stats，用于存储按用户或时间汇总的数据。 在行为记录表中，需要包括用户ID、行为类型、目标ID（比如被点赞的帖子）、时间戳等字段。数据类型方面，用户ID和目标ID可以用BIGINT，时间戳用DATETIME，行为类型可以用VARCHAR或ENUM。索引方面，可能需要为用户ID、行为类型和时间戳建立组合索引，以加快查询速度。 聚合统计表则需要用户ID、统计周期（比如日、月）、行为类型和次数等字段。这里可以使用复合主键，包括用户ID、统计周期和行为类型。引用[1]中的user_data表可能属于这种聚合表，但字段比较固定，可能不够灵活。如果需要更灵活的统计，可能需要动态的统计方式，比如使用触发器或定时任务来更新聚合数据。 在实现方面，需要考虑数据的插入和更新策略。比如，每次用户执行点赞操作时，除了插入一条记录到行为记录表，还需要更新聚合表中的计数。这里可以使用触发器，或者在应用层处理，比如在事务中同时处理插入和更新操作，保证数据一致性。 另外，引用[3]中提到通过查询likebehavior表来更新post表的likes_count字段，这说明可能需要定期的汇总任务，或者使用触发器实时更新。不过，实时更新的方式在高并发情况下可能会影响性能，所以需要权衡。 还有分区和分表的考虑。如果数据量很大，可以根据时间范围对行为记录表进行分区，比如按月分区，这样查询历史数据时效率更高。对于聚合表，如果按用户ID分布不均匀，可能需要分表，比如按用户ID的哈希值分表。 索引的设计也很重要。在行为记录表中，查询可能经常按用户ID和时间范围进行，所以组合索引(user_id, behavior_time)会有效。在聚合表中，主键已经是用户ID和统计周期，所以查询特定用户的统计数据会比较快。 数据清理策略也需要考虑，比如保留最近一年的明细数据，过期的数据可以归档或删除，避免表过大影响性能。 在性能优化方面，可以使用读写分离，将写操作集中在主库，读操作使用从库。此外，引用[2]提到查看MySQL的日志文件，如错误日志和慢查询日志，这对于排查性能问题很有帮助。需要确保慢查询日志开启，定期分析并优化执行时间长的SQL语句。 最后，数据一致性方面，如果是分布式系统，可能需要考虑使用事务或最终一致性方案。例如，用户行为记录和聚合统计的更新需要在同一个事务中，或者通过消息队列异步处理，确保最终一致。 可能用户还关心如何扩展这个方案，比如当用户量激增时，如何水平扩展数据库。这可能涉及到分库分表，使用中间件如MyCat或ShardingSphere来管理分片。 总结一下，设计方案需要包括明细表、聚合表的结构，索引策略，数据维护策略，以及性能优化措施。实现时需要注意高并发下的处理，数据一致性和可扩展性。</think>### MySQL用户行为数据存储设计方案 #### 一、基础表结构设计 1. **行为明细表**（存储原始行为数据） ```sql CREATE TABLE user_behavior_log ( log_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id BIGINT NOT NULL COMMENT '用户ID', behavior_type VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '行为类型: view/like/share', target_id BIGINT NOT NULL COMMENT '目标对象ID(如视频/帖子)', device_id VARCHAR(50) COMMENT '设备标识', behavior_time DATETIME(3) NOT NULL COMMENT '精确到毫秒', INDEX idx_user_behavior (user_id, behavior_type), INDEX idx_time_behavior (behavior_time, behavior_type) ) ENGINE=InnoDB PARTITION BY RANGE (YEAR(behavior_time)) ( PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025) ); ``` **特点**： - 使用时间分区提升查询性能[^2] - 组合索引加速用户行为分析 - 支持毫秒级时间记录 2. **聚合统计表**（支持多维分析） ```sql CREATE TABLE user_behavior_stats ( stat_date DATE NOT NULL COMMENT '统计日期', user_id BIGINT NOT NULL, target_type VARCHAR(20) COMMENT '对象类型: video/article', behavior_type VARCHAR(20) NOT NULL, count INT UNSIGNED DEFAULT 0, last_update TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (stat_date, user_id, target_type, behavior_type) ) ENGINE=InnoDB; ``` #### 二、数据更新策略 1. **实时写入**： ```python # 示例写入逻辑（Python） def log_behavior(user_id, behavior_type, target_id): with connection.cursor() as cursor: cursor.execute(""" INSERT INTO user_behavior_log (user_id, behavior_type, target_id, behavior_time) VALUES (%s, %s, %s, NOW(3)) """, (user_id, behavior_type, target_id)) # 并发更新统计表 cursor.execute(""" INSERT INTO user_behavior_stats (stat_date, user_id, behavior_type, count) VALUES (CURDATE(), %s, %s, 1) ON DUPLICATE KEY UPDATE count = count + 1 """, (user_id, behavior_type)) ``` 2. **批量补充分析**（每日凌晨执行）： ```sql -- 生成全维度统计 INSERT INTO user_behavior_stats SELECT DATE(behavior_time), user_id, CASE WHEN target_id < 100000 THEN 'video' ELSE 'article' END, behavior_type, COUNT(*), NOW() FROM user_behavior_log WHERE behavior_time BETWEEN ? AND ? GROUP BY 1,2,3,4 ON DUPLICATE KEY UPDATE count = VALUES(count); ``` #### 三、性能优化方案 1. **索引策略**： - 明细表建立`(user_id, behavior_time)`组合索引 - 统计表主键设计为`(stat_date, user_id, target_type, behavior_type)` 2. **存储优化**： ```sql ALTER TABLE user_behavior_log ADD PARTITION (PARTITION p2025 VALUES LESS THAN (2026)); ``` 3. **查询优化示例**（获取用户最近行为）： ```sql SELECT * FROM user_behavior_log WHERE user_id = 123 ORDER BY behavior_time DESC LIMIT 100; ``` #### 四、扩展设计 1. **读写分离架构**： - 主库处理写入操作 - 从库配置`read_only=1`用于分析查询 2. **数据生命周期管理**： ```sql -- 定期清理旧数据 DELIMITER $$ CREATE EVENT archive_old_logs ON SCHEDULE EVERY 1 DAY DO BEGIN DELETE FROM user_behavior_log WHERE behavior_time < NOW() - INTERVAL 3 YEAR; END$$ DELIMITER ; ``` #### 五、数据应用场景 1. **实时看板**： ```sql -- 获取今日实时数据 SELECT behavior_type, COUNT(*) as total, COUNT(DISTINCT user_id) as uv FROM user_behavior_log WHERE behavior_time >= CURDATE() GROUP BY behavior_type; ``` 2. **用户行为分析**： ```sql -- 用户留存分析 SELECT reg_date, COUNT(DISTINCT user_id) as reg_users, COUNT(DISTINCT CASE WHEN last_login >= reg_date + INTERVAL 7 DAY THEN user_id END) as retained_users FROM ( SELECT user_id, DATE(MIN(behavior_time)) as reg_date, MAX(behavior_time) as last_login FROM user_behavior_log GROUP BY user_id ) t GROUP BY reg_date; ``` [^1]: 基础表结构参考了用户数据存储方案 [^2]: 性能优化方法关联MySQL日志分析方法 [^3]: 点赞功能实现参考了SSM框架设计方案
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