MySQL批量插入和唯一索引问题的解决方法
MySQL批量插入问题
在开发项目时,因为有一些旧系统的基础数据需要提前导入,所以我在导入时做了批量导入操作 ,但是因为MySQL中的一次可接受的SQL语句大小受限制所以我每次批量虽然只有500条,但依然无法插入,这个时候代码报错如下:
nested exception is com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (5677854 > 1048576).
You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet' variable.
根据报错我们很快就可以知道,是SQL语句数据包太大导致,我们可以设置MySQL服务器参数max_allowed_packet来解决这个问题。
解决办法
1.添加【mysqld】下max_allowed_packet参数,设置的尽量大一些。
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | #找到my.cnf文件 #whereis my.cnf #vim my.cnf ---------------------------- [mysqld] max_connections =3000 max_allowed_packet=1024M #保存后重启mysql服务,即可生效 #service mysqld restart |
2.临时设置max_allowed_packet,通过语句设置
?1 | myslq> set global max_allowed_packet = 1024*1024*1024 |
该种方式重启后就max_allowed_packet失效了
默认情况下Mysql参数max_allowed_packet值是1M.
MySQL索引不区分大小写问题
当在MySQL数据库中,创建索引默认是不区分大小写的,比如说如下语句:
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | CREATE TABLE `location` ( `id` int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `rc` varchar (2) DEFAULT NULL COMMENT 'R/C' , `location_code` varchar (4) DEFAULT NULL COMMENT '地点编码' , `location_name` varchar (30) DEFAULT NULL COMMENT '地点名称' , `zip_code` varchar (6) DEFAULT NULL COMMENT '邮编' , `address` varchar (50) DEFAULT NULL COMMENT '地址' , `link_man` varchar (15) DEFAULT NULL COMMENT '联系人' , `link_phone` varchar (30) DEFAULT NULL COMMENT '联系电话' , `fax` varchar (30) DEFAULT NULL COMMENT '传真' , `can_accept_car_time` varchar (40) DEFAULT NULL COMMENT '可接车时间' , `type` varchar (1) DEFAULT NULL COMMENT '分类' , `maintenance_type` varchar (1) DEFAULT NULL COMMENT '维护类型' , `brand` varchar (4) DEFAULT NULL COMMENT '品牌' , `reservation` varchar (40) DEFAULT NULL COMMENT '预留' , `enable` int (1) DEFAULT '1' , `msg_code` varchar (64) NOT NULL COMMENT '消息编码' , `receive_on` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '接收日期' , `create_on` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建日期' , `modified_on` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改日期' , PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `unique_msg_code` (`msg_code`) USING BTREE, UNIQUE KEY `unique_location_code` (`location_code`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=16325 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT= '地址表' ; |
但当我插入地址编码分别为H12C与h12C时,就报错了,抛出异常:Duplicate entry 'H12C' for key 'normal_localtion_code',这里则说明不区分大小写,所以这个地方需要解决这个问题。
解决方法
1.设置字段为Binary,那么索引就可以区分大小写了。
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 | CREATE TABLE `location` ( `id` int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `rc` char (2) DEFAULT NULL COMMENT 'R/C' , `location_code` varchar (4) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL COMMENT '地点编码' , `location_name` varchar (26) DEFAULT NULL COMMENT '地点名称' , `zip_code` varchar (6) DEFAULT NULL COMMENT '邮编' , `address` varchar (50) DEFAULT NULL COMMENT '地址' , `link_man` varchar (16) DEFAULT NULL COMMENT '联系人' , `link_phone` varchar (30) DEFAULT NULL COMMENT '联系电话' , `fax` varchar (30) DEFAULT NULL COMMENT '传真' , `can_accept_car_time` varchar (40) DEFAULT NULL COMMENT '可接车时间' , `type` varchar (1) DEFAULT NULL COMMENT '分类' , `maintenance_type` varchar (1) DEFAULT NULL COMMENT '维护类型' , `brand` varchar (4) DEFAULT NULL COMMENT '品牌' , `reservation` varchar (40) DEFAULT NULL COMMENT '预留' , `enable` int (1) DEFAULT '1' , `msg_code` varchar (64) NOT NULL COMMENT '消息编码' , `receive_on` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '接收日期' , `create_on` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建日期' , `modified_on` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改日期' , PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `unique_msg_code` (`msg_code`) USING BTREE, UNIQUE KEY `unique_location_code` (`location_code`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4092 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT= '地点表' ; // 修改原表字典属性: ALTER TABLE `location` CHANGE COLUMN `location_code` `location_code` VARCHAR (4) CHARACTER SET 'utf8' BINARY NOT NULL DEFAULT '' ; |
上面方法就解决了。
查询时不区分大小写问题
解决方法
1.查询语句加binary
2.与索引解决方案一致,设置字段属性为binary即可。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接:https://www.linuxidc.com/Linux/2019-04/157911.htm
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