数据库更新字段id递增

本文介绍了如何利用PostgreSQL的row_number()窗口函数和generate_series()函数来重新分配temp_tbl表中的link_id,使其按序列递增。通过在子查询中计算row_number并结合generate_series生成新ID,然后在外部查询中更新原始表,确保link_id按顺序更新。此外,还提及了开窗函数的基本概念和不同用法。

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给linkid重新赋值,新的id按序列递增
update temp_tbl as c
set link_id=(186781+b.new_id)
from
(
    select * from
    (
        select row_number() over(order by link_id) as new_id, link_id, generate_series(1, 100) as seq
        from temp_tbl
    ) as a
    where a.new_id = a.seq
) as b
where b.link_id=c.link_id



### 数据库 ID 字段数据结构设计最佳实践 在数据库设计中,`ID` 字段作为主键通常用于唯一标识表中的每一行记录。为了满足不同场景下的需求并优化性能,以下是关于 `ID` 字段数据结构设计的一些最佳实践: #### 1. **选择合适的数据类型** - 对于数值类型的主键,推荐使用整数类型(如 `INT`, `BIGINT`)。这些类型占用较少的空间,并且索引效率高[^3]。 - 如果需要更高的唯一性和分布性,可以选择 `UUID` 类型。然而,需要注意的是,`UUID` 占用更多存储空间(通常是 16 字节),并且可能导致索引性能下降。 #### 2. **考虑自增主键的优势** 自增主键是一种简单而高效的实现方式,尤其适用于单机环境或小型分布式系统。它通过顺序递增的方式生成唯一的主键值,从而减少冲突的可能性。 ```sql CREATE TABLE example ( id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` #### 3. **分布式系统的解决方案** 在分布式环境中,为了避免多节点之间的主键冲突,可以采用全局唯一标识符(GUID/UUID)或其他分布式算法生成的主键。例如: - 使用时间戳、机器编号和序列号组合而成的 Snowflake 算法生成唯一 ID。 - 这种方法不仅保证了全球范围内的唯一性,还对数据库索引友好。 #### 4. **避免精度损失** 当涉及金融领域或其他需要精确计算的场景时,应避免使用浮点数类型(如 `FLOAT`, `DOUBLE`)来存储金额或类似的敏感字段。相反,应该选用定点数类型(如 `DECIMAL` 或 `NUMERIC`)以防止潜在的精度丢失问题[^1]。 #### 5. **遵循 ACID 属性** 关系型数据库的核心优势之一在于其支持事务处理能力,即具备原子性 (Atomicity)、一致性 (Consistency)、隔离性 (Isolation) 和持久性 (Durability)[^2]。因此,在设计 `ID` 字段时需确保不会破坏这些特性。 ```python import uuid def generate_uuid(): return str(uuid.uuid4()) print(generate_uuid()) ``` ---
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