MySQL表數據的DML操作

這篇文章主要介紹“MySQL表數據的DML操作”，在日常操作中，相信很多人在MySQL表數據的DML操作問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”MySQL表數據的DML操作”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

從過往MySQL數據庫生產環境的維護工作中，總結的一些小經驗和知識，未必有多深奧，但是對我們消除隱患，確保MySQL數據庫生產環境四個9的作用非常有效之一的手段，運維人員要非常注意細節，盡量減低故障發生的概率。
　　(一) DML語句書寫建議
　　(1). DML語句不允許出現@number方式替代字段名稱
　　不合理的寫法：
　　UPDATE table_name SET @1=NOW() WHERE @2=1;
　　正確的寫法：
　　UPDATE table_name SET column_name1=NOW() WHERE column_name2=1;
　　(2). UPDATE OR DELETE 禁用LIMIT子句
　　不合理的寫法：
　　UPDATE table_name SET column_name1=NOW() WHERE column_name2=1 LIMIT 1;
　　正確的寫法：
　　UPDATE table_name SET column_name1=NOW() WHERE column_name2=1;
　　(3). INSERT語句需要寫清楚值和字段對應關系
　　不合理的寫法：
　　INSERT INTO table_name VALUES(NOW(),DATE_ADD(NOW(),INTERVAL +1 DAY));
　　正確的寫法：
　　INSERT INTO table_name(gmt_create,gmt_modify) VALUES(NOW(),DATE_ADD(NOW(),INTERVAL +1 DAY));
　　(4). DML語句少用不確定性函數
　　常見被大家使用的不確定性函數：UUID()、RAND()、SYSDATE()等函數，若無特殊用處之外，請以確定性函數替代之。
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　　(二) 大數據量的DELETE OR UPDATE
　　可能出于某些原因和運營目的，需要對數據庫中的數據進行大量的清理或更改某字段的值，分別舉 二個示例：
　　① 網絡專項整治的時期，需要刪除大量含某些關鍵詞的內容;
　　② 給符合某一條件(例如：等級，在線時長)的游戲玩家，贈送100~1000不等數量的游戲幣;
　　給出的2個數據修改需求示例，若是直接根據相關要求去做，一個是需要用到模糊查詢，另一個數據更新條件也沒有合理索引可用，為此可能造成表對象表級鎖被長時間鎖住，而且阻塞其他更改類型數據操作服務，所以我們不得不采用更合理的辦法，建議如下步驟實施：
　　① 設計并創建一張表tmp_pk_data ，用于記錄將要被修改記錄的主鍵，及需要的相關信息;
　　② 優先考慮在備庫上跑一條SQL命令或存儲過程的方式，把主鍵及相關數據寫到表tmp_pk_data中;
　　③ 編寫一個存儲過程，使用游標循環控制獲得tmp_pd_data的信息，根據主鍵更新或刪除目標表的數據，且建議此操作在備庫上完成(注釋：必須是雙主復制模式，才可在備庫上執行);
　　(三) 定期規律性清理數據的DELETE
　　定期規律性數據的清理，優先對目標表的數據操縱方式進行分類：
　　① 若是日志類型的數據，則完全可以改為借助分區表的方式，比如按日期刪除數據的條件，則可以用日期作為數據分區條件，然后增刪分區的方式實現數據的清理工作;
　　② 若是數據的UPDATE/DELETE/SELECT操縱條件，與定期清理數據的規則一致或被其包含，則可以考慮使用分區表，然后借助刪除分區方式達到數據清理的目標;
　　③ 若不能使用分區表解決的，則可以考慮參考上章節介紹的“大數據量的DELETE OR UPDATE”內容;
　　(四) M-M架構的大數據量DML技巧
　　定期規律性數據的清理，優先對目標表的數據操縱方式進行分類：
　　① 若是日志類型的數據，則完全可以改為借助分區表的方式，比如按日期刪除數據的條件，則可以用日期作為數據分區條件，然后增刪分區的方式實現數據的清理工作;
　　② 若是數據的UPDATE/DELETE/SELECT操縱條件，與定期清理數據的規則一致或被其包含，則可以考慮使用分區表，然后借助刪除分區方式達到數據清理的目標;
　　③ 若不能使用分區表解決的，則可以考慮參考上章節介紹的“大數據量的DELETE OR UPDATE”內容;

到此，關于“MySQL表數據的DML操作”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！