如何在MySQl数据库中给已有的数据表添加自增I

mysql添加字段用add column，例如：

ALTER TABLE tbname ADD COLUMN id int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT；

#如果想放到第一列还可以

ALTER TABLE tbname ADD COLUMN id int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT first；

在建立表的时候设置id为自动增长的 [id] [int] IDENTITY (1, 1)

SQL语句是insert into  user(name,passwd) values （name  ，passwd）。新增一条数据 id 就会自动加1

INSERT INTO是sql数据库中的语句，可以用于向表格中插入新的行。

扩展资料

(1) 数据记录筛选：

sql="select from 数据表 where字段名=字段值 order by字段名[desc]"（按某个字段值降序排列。默认升序ASC）

sql="select from 数据表 where字段名like '%字段值%' order by 字段名 [desc]"

sql="select top 10 from 数据表 where字段名=字段值 order by 字段名 [desc]"

sql="select top 10 from 数据表 order by 字段名 [desc]"

sql="select from 数据表 where字段名in ('值1','值2','值3')"

sql="select from 数据表 where字段名between 值1 and 值2"

(2) 更新数据记录：

sql="update 数据表 set字段名=字段值 where 条件表达式"

sql="update 数据表 set 字段1=值1,字段2=值2 字段n=值n where 条件表达式"

(3) 删除数据记录：

sql="delete from 数据表 where 条件表达式"

sql="delete from 数据表" (将数据表所有记录删除)

(4) 添加数据记录：

sql="insert into 数据表 (字段1,字段2,字段3 ) values (值1,值2,值3 )"

sql="insert into 目标数据表 select from 源数据表" (把源数据表的记录添加到目标数据表)

(5) 数据记录统计函数：

AVG(字段名) 得出一个表格栏平均值

COUNT(;字段名) 对数据行数的统计或对某一栏有值的数据行数统计

MAX(字段名) 取得一个表格栏最大的值

MIN(字段名) 取得一个表格栏最小的值

SUM(字段名) 把数据栏的值相加

引用以上函数的方法：

sql="select sum(字段名) as 别名 from 数据表 where 条件表达式"

set rs=connexcute(sql)

用 rs("别名") 获取统计的值，其它函数运用同上。

查询去除重复值：select distinct from table1

(6) 数据表的建立和删除：

CREATE TABLE 数据表名称(字段1 类型1(长度),字段2 类型2(长度) )

(7) 单列求和:

SELECT SUM(字段名) FROM 数据表

参考资料——百度百科SQL insert into

MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。

Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。

现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。

找出 Binlog 中的大事务

由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 14G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。

切割 Binlog 中的大事务

对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务

ROW 模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。

了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。

2个办法

1你可以在insert中将想要插入的field写进去，id不用写，一一对应即可

2如果你的field很长或者你不想写的话只要将auto_increment的列留空即可

如：insert into PetDiary values('','2010-07-03 01:04:05','w','ww','kk','off','2010-07-03 01:04:05','kk','kk')

自动ID列，如果删除了记录，再插入记录时，默认不会重用已经删除的id,因此是不连续的。

但如果确实需要连续的ID，则删除后必须手工修改关于自动增长的值。

如，假如你这个表名为huoli,自动增长列为id,那么删除id=4的记录后，如果想重用id=4，那么执行如下语句：

ALTER TABLE `huoli`

MODIFY COLUMN `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT AUTO_INCREMENT=4;

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