
使用数据库序列生成主键
一,什么是序列
序列(SEQUENCE)是序列号生成器,可以为表中的行自动生成序列号,产生一组等间隔的数值(类型为数字)。其主要
的用途是生成表的主键值,可以在插入语句中引用,也可以通过查询检查当前值,或使序列增至下一个值。
创建序列需要CREATE SEQUENCE系统权限。序列的创建语法如下:
CREATE SEQUENCE 序列名
[INCREMENT BY n]
[START WITH n]
[{MAXVALUE/ MINVALUE n|NOMAXVALUE}]
[{CYCLE|NOCYCLE}] [{CACHE n|NOCACHE}];
创建一个名称为:SEQUENCE_PARAMID 的序列:
CREATE SEQUENCE SEQUENCE_PARAMID
INCREMENT BY 1
MINVALUE 100001001
MAXVALUE 999999999
NOCYCLE
NOCACHE;
INCREMENT BY 用于定义序列的步长,如果省略,则默认为1,如果出现负值,则代表序列的值是按照此步长递减的。 START WITH
定义序列的初始值(即产生的第一个值),默认为1。 MAXVALUE
定义序列生成器能产生的最大值。选项NOMAXVALUE是默认选项,代表没有最大值定义,这时对于递增序列,系统能够产生的最大值是10的27次方;对于递减序列,最大值是-1。
MINVALUE定义序列生成器能产生的最小值 ...
在Oracle数据库中,什么是序列呢?它的用途是什么?序列(SEQUENCE)其实是序列号生成器,可以为表中的行自动
生成序列号,产生一组等间隔的数值(类型为数字)。其主要的用途是生成表的主键值,可以在插入语句中引用,也可以通
过查询检查当前值,或使序列增至下一个值。
二,使用序列生成主键
创建一个序列以后,如何使用这个序列,生成主键呢?我们获取序列的NEXTVAL就可以了,具体还要结合使用场景。
假如我们在INSERT语句中使用序列生成主键,只需要把SEQUENCE_PARAMID.NEXTVAL作为值,传递给主键字段就可以了。
假如我们想获取这个值,在程序中使用,我们可以通过下面的语句:SELECT SEQUENCE_PARAMID.NEXTVAL FROM DUAL;
和自增长的方式相比,序列具有更好的灵活性,可以根据需要设置的主键的长度。而使用自增长的方式,缺乏灵活
性,总是从1开始,每次递增1,我们没法控制。
三,实战演示
1,创建序列
CREATE SEQUENCE SEQUENCE_PARAMID
INCREMENT BY 1
MINVALUE 100001001
MAXVALUE 999999999
NOCYCLE
NOCACHE;
2,创建数据库表
CREATE TABLE YY_PRODUCT(
PRODUCT_ID VARCHAR(18) NOT NULL, -- 由于是主键,是唯一的,因此不用再加上unique关键字
PRODUCT_NAME VARCHAR(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY(PRODUCT_ID) -- 把PRODUCT_ID 设置为主键
);
3,数据库插入操作
INSERT INTO YY_PRODUCT(
PRODUCT_ID,
PRODUCT_NAME
)
VALUES(
sequence_paramId.nextval,
'秋冬女士打底裤加绒加厚'
);
OK,一个简单的应用就是这样的,赶紧试试吧。这里补充说明一点,很多人会问,为什么你写SQL语句都用大写字母呢,
因为ORACLE和DB2数据库,在对SQL进行编译时,会把SQL转换成大写,我们都使用大写,数据库就减少了一个转换的
过程,这样可以提高SQL的执行效率。虽然对效率的提升不大,但相对而言,效率是有提升的。书写高效的SQL,必须要
从细节着手。正所谓:不积跬步无以至千里。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23