# MySQL 中的批量添加自增
在实际的开发中，我们经常会遇到需要批量添加数据的情况。而在 MySQL 数据库中，我们经常会使用自增字段来作为主键来确保数据的唯一性。但是在批量添加数据时，我们可能会遇到自增字段的问题，因为默认情况下，MySQL 的自增字段是逐渐增长的，如果我们直接插入数据，可能会导致主键冲突。那么，我们应该如何批量添加数据并保证自增字段的正确性呢？
本文将介绍如何在 MyS
原创
2024-04-23 03:56:26
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1、向A表批量插入数据其中ID非自增长，有两个字段(name,value)是从B表中查询出的结果有一个字段(status)默认值（‘1’）insertintoA(id,name,status,value)selectrownum+591158,name,'1',valuefromB通过rownum伪列来实现递增
原创
2013-10-24 12:21:04
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## 实现 MySQL 批量增加自增的步骤
### 1. 创建一个自增主键的表
首先，我们需要创建一个带有自增主键的表。可以使用以下 SQL 语句创建一个名为 `users` 的表，其中 `id` 字段为自增主键：
```sql
CREATE TABLE users (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
ema
原创
2023-10-24 06:01:47
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# MySQL表批量自增的实现方法
## 1. 引言
在数据库中，自增主键是一种常见的方式，用于确保表中每行数据的唯一性和顺序性。然而，有时我们需要对已存在的表进行批量自增操作，以满足特定的需求。本文将介绍如何使用MySQL来实现批量自增，并提供相应的代码示例。
## 2. 批量自增的需求
假设我们有一个名为"users"的表，其中包含以下字段：
- **id**：自增主键，用于唯一标识
原创
2024-01-03 08:27:11
114阅读
如何实现MySQL批量增加自增
## 概述
在MySQL数据库中，自增主键是一种常见的用于唯一标识每一行数据的方法。通常情况下，每插入一条新的数据，自增主键的值会自动递增。然而，在某些情况下，我们可能需要批量插入数据，并且希望每一行的自增主键都是唯一且连续的。本文将介绍如何实现MySQL批量增加自增的方法。
## 步骤
下面是实现MySQL批量增加自增的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-01-05 05:27:41
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前言
最近在做阅读类的业务，需要记录用户的PV，UV；
项目状况：前期尝试业务阶段； 特点： 快速实现（不需要做太重，满足初期推广运营即可）快速投入市场去运营 收集用户的原始数据，三要素：谁在什么时间阅读哪篇文章 提到PV，UV脑海中首先浮现特点：需要考虑性能（每个客户每打开一篇文章进行记录）允许数据有较小误差（少部分数据丢失）架构设计架构图： -
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2024-06-19 20:31:08
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1、下载excel模板 1.1、配置后端服务的静态资源路径 在学习 SpringBoot 整合 SpringMVC 的时候，我们需要自己编写一个 配置类，来指定 SpringBoot 项目的静态资源的目录，配置类如下package com.exam.config;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
impor
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2024-03-04 10:11:15
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更新时间2018-12-27 最近看了一个大神写的通过注解的形式来实现excel中表头名称 选项的设置，觉得很受启发，所以决定更新一版我的小文章。当然不会让大家失望的。这次更改我使用了注解工具类来侵入性更小的实现简单的excel导入导出。 再次更新一下，如何使用最简单的jar包更优雅的完成excel的导入和导出，包括
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2024-02-19 13:10:29
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文章目录前言一、导入依赖二、配置监听器三、controller编写四、Service业务层五、持久层不再赘述六、前端总结 前言之前出过一期easyExcel在SSM的环境下使用流程，本篇演示在springboot环境下easyExcel的使用 一、导入依赖<!-- easyexcel依赖-->
<dependency>
<gr
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2024-03-22 10:03:43
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现在越来越多的企业推荐使用RESTful 风格来构建企业的应用接口，那么什么是RESTful呢?什么是RESTful？RESTful是目前最流行的一种互联网软件架构。REST (Representational State Transfer,表述性状态转移)一词是由Roy Thomas Fielding 在他2000年博士论文中提出的，定义了他对互联网软件的架构原则，如果一个架构符合REST原则，
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2024-07-03 12:38:21
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Spring Boot 框架是目前非常流行的微服务框架，我们很多情况下使用它来提供 Rest API，而对于 Rest API 来说很重要的一部分内容就是文档，Swagger 为我们提供了一套通过代码和注解自动生成文档的方法，这一点对于保证 API 文档的及时性将有很大的帮助。本文将使用 Swagger 2 规范的 Springfox 实现来了解如何在 Spring Boot
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2024-06-05 14:28:24
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springboot解析上传excel，存入数据库项目需要，写了一个，批量导入的接口。因为需要使用excel去批量导入数据，所以写了一个例子，经过测试已经可以用于实际开发，这里记录一下。一、导入依赖 这里还是用了Apache的POI插件，现在一般的springboot解析excel基本都用它 。<!-- 文件上传，解析文件需要的依赖-->
<!--poi对exce
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2024-02-15 16:47:29
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准备工作1、Maven项目中pom.xml文件引入的相关依赖如下<dependencies>
<!--
SpringBoot Web模块依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId
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2024-06-20 11:40:31
127阅读
说明SpringBoot版本：2.1.4.RELEASEjava版本：1.8文中所说JPA皆指spring-boot-starter-data-jpa使用JPA保存一个Student对象在JPA中保存一个对象，仅需要该对象，一个仓储即可。StudentDO实体类：@Getter
@Setter
@Entity
@Table(name = "t_student")
public class Stud
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2024-03-20 16:01:53
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前言在我们做后端服务Dao层开发，特别是大数据批量插入的时候，这时候普通的ORM框架(Mybatis、hibernate、JPA)就无法满足程序对性能的要求了。当然我们又不可能使用原生的JDBC进行操作，那样尽管效率会高，但是复杂度会上升。综合考虑我们使用Spring中的JdbcTemplate和具名参数namedParameterJdbcTemplate来进行批量操作。改造前在开始讲解之前，我们
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2023-12-17 10:50:16
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# 使用Redis实现Spring Boot中的自增功能
在现代应用开发中，缓存和数据存储的优化是十分重要的。而Redis作为一个高性能的内存数据库，经常被用来提升应用的性能。在这篇文章中，我们将学习如何在Spring Boot中使用Redis来实现自增功能。以下是整个流程的简表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 了解Redis自增的概念 |
| 2
# 使用 Redis 实现自增功能的 Spring Boot 应用
随着微服务架构的普及，开发者越来越依赖于高性能的内存数据库来支持其应用程序。Redis 作为一个开源的内存数据结构存储系统，不仅提供了丰富的数据类型和操作，还因其高效的性能，成为开发者的热门选择。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Spring Boot 中使用 Redis 实现自增功能，并给出相关示例代码。
## 1. 什么是
原创
2024-09-13 05:10:13
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1. οncοntextmenu="window.event.returnvalue=false" 将彻底屏蔽鼠标右键
<table border οncοntextmenu=return(false)><td>no</table> 可用于Table
2. <body onselectstart="return false"> 取消选取、防止复制
```mermaid
flowchart TD
A(创建临时表temp_table) --> B(导入数据到temp_table)
B --> C(创建新表new_table)
C --> D(将数据从temp_table导入到new_table)
D --> E(删除临时表temp_table)
E --> F(设置新表new_table主键自增)
```
原创
2024-05-12 03:54:21
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前言作者之前做了个excel导入导出的功能。之前的实现思路是完全的"覆盖导入"。什么意思？意思就是，每次导入excel时按照一定的过滤条件， 把之前存储的数据的状态置为删除状态（在真实的环境中开发，几乎不存在"物理删除"，也就是真正的把数据删除的应用场景，基本上都是用一个"状态"字段来控制）。 然后，本次导入的数据就无需关心之前的那些数据，只需按照"新增"插入记录即可。这种实现方式有好处也有坏处。
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2024-03-07 10:32:09
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