语法:
REPLACE [LOW_PRIORITY | DELAYED] [INTO] tbl_name [PARTITION (partition_name,...)] [(col_name,...)] {VALUES | VALUE} ({expr | DEFAULT},...),(...),... Or: REPLACE [LOW_PRIORITY | DELAYED] [INTO] tbl_name [PARTITION (partition_name,...)] SET col_name={expr | DEFAULT}, ... Or: REPLACE [LOW_PRIORITY | DELAYED] [INTO] tbl_name [PARTITION (partition_name,...)] [(col_name,...)] SELECT ...
原理
replace的工作机制有点像insert,只不过如果在表里如果一行有PRIMARY KEY或者UNIQUE索引,那么就会把老行删除然后插入新行。如:
[email protected] 03:23:55>show create table lingluo\G *************************** 1. row *************************** Table: lingluo Create Table: CREATE TABLE `lingluo` ( `a` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0‘, `b` int(11) DEFAULT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`a`),--------------------------同时存在PK约束 UNIQUE KEY `uk_bc` (`b`,`c`)----------------唯一索引约束 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk 1 row in set (0.01 sec) [email protected] 02:01:44>select * from lingluo; Empty set (0.00 sec) [email protected] 03:27:40>replace into lingluo values(1,10000,3,4);--------表里没有已存在的记录相当于insert Query OK, 1 row affected (0.00 sec)-----------------------affect_rows是1
binlog格式:
[email protected] 02:11:18>replace into lingluo values(1,10000,3,5);-------已经存在记录,且PK和UK同时冲突的时候,相当于先delete再insert Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)----------------------affect_rows是2,是delete和insert行数的总和
binlog格式:
[email protected] 02:26:09>select * from lingluo; +---+-------+------+------+ | a | b | c | d | +---+-------+------+------+ | 1 | 10000 | 3 | 5 | +---+-------+------+------+ 1 row in set (0.00 sec) [email protected] 02:31:54>replace into lingluo values(1,10000,4,5);-------已经存在记录,且PK同时冲突的时候,相当于先delete再insert Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)---------------------------------affect_rows是2,是delete和insert行数的总和 [email protected] 02:32:02>select * from lingluo; +---+-------+------+------+ | a | b | c | d | +---+-------+------+------+ | 1 | 10000 | 4 | 5 | +---+-------+------+------+
binlog格式:
[email protected] 02:37:04>replace into lingluo values(4,10000,6,5); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) [email protected] 02:37:59>replace into lingluo values(6,10000,6,5);-------已经存在记录,且UK同时冲突的时候,直接update Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)---------------------------------affect_rows是2 [email protected] 02:40:31>select * from lingluo; +---+-------+------+------+ | a | b | c | d | +---+-------+------+------+ | 1 | 10000 | 4 | 5 | | 3 | 10000 | 5 | 5 | | 6 | 10000 | 6 | 5 | +---+-------+------+------+ 3 rows in set (0.00 sec)
疑问:
既然uk冲突的时候是update,那么为什么affect_rows都是2呢?
指定列replace: [email protected] 03:34:37>select * from u; +----+------+------+ | id | age | d | +----+------+------+ | 0 | 1 | 126 | | 1 | 0 | 1 | | 3 | 1 | 123 | | 4 | 1 | 127 | | 5 | 0 | 12 | | 7 | 2 | 129 | +----+------+------+ 6 rows in set (0.00 sec) [email protected] 03:34:37>select * from u; +----+------+------+ | id | age | d | +----+------+------+ | 0 | 1 | 126 | | 1 | 0 | 1 | | 3 | 1 | 123 | | 4 | 1 | 127 | | 5 | 0 | 12 | | 7 | 2 | 129 | +----+------+------+ 6 rows in set (0.00 sec) [email protected] 03:34:40>replace into u (age,d)values(0,130); Query OK, 2 rows affected, 1 warning (0.01 sec) [email protected] 03:40:39>show warnings; +---------+------+-----------------------------------------+ | Level | Code | Message | +---------+------+-----------------------------------------+ | Warning | 1364 | Field ‘id‘ doesn‘t have a default value | +---------+------+-----------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) [email protected] 03:40:47>select * from u; +----+------+------+ | id | age | d | +----+------+------+ | 0 | 0 | 130 |-----------------因为id是parimary但是没有auto_creasement,由126变成130 | 1 | 0 | 1 | | 3 | 1 | 123 | | 4 | 1 | 127 | | 5 | 0 | 12 | | 7 | 2 | 129 | +----+------+------+ 6 rows in set (0.00 sec)
用的时候需要注意的是:
- 如果指定replace列的话,尽量写全,要不然没有输入值的列数据会被赋成默认值(因为是先delete在insert),就和普通的insert是一样的,所以如果你要执行replace语句的话是需要insert和delete权限的。
如果你需要执行
SET
,就相当于执行col_name
=col_name
+ 1
.col_name
= DEFAULT(col_name
) + 1 - replace语句如果不深入看的话,就和insert一样,执行完后没什么反应
例:
[email protected] 04:20:04>select * from u; +----+------+------+ | id | age | d | +----+------+------+ | 0 | 0 | 130 | | 1 | 0 | 1 | | 3 | 1 | 123 | | 4 | 1 | 127 | | 5 | 0 | 12 | | 7 | 2 | 129 | +----+------+------+ 6 rows in set (0.00 sec) [email protected] 04:20:10>replace into u (id,d) values(8,232); Query OK, 1 row affected (0.01 sec) [email protected] 04:20:39>select * from u; +----+------+------+ | id | age | d | +----+------+------+ | 0 | 0 | 130 | | 1 | 0 | 1 | | 3 | 1 | 123 | | 4 | 1 | 127 | | 5 | 0 | 12 | | 7 | 2 | 129 | | 8 | NULL | 232 | +----+------+------+ 7 rows in set (0.00 sec) [email protected] 04:20:43>replace into u (id,d) values(7,232); Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)----------注意这里affect_rows是3,因为主键7已经存在,唯一索引232已经存在,所以需要删除id为7和8的行,然后插入新行 [email protected] 04:20:52>select * from u; +----+------+------+ | id | age | d | +----+------+------+ | 0 | 0 | 130 | | 1 | 0 | 1 | | 3 | 1 | 123 | | 4 | 1 | 127 | | 5 | 0 | 12 | | 7 | NULL | 232 | +----+------+------+ 6 rows in set (0.00 sec) [email protected] 04:20:55>
MySQL给replace和load data....replace用的算法是:
- 尝试向表里插入新行
- 当表里唯一索引或者primary key冲突的时候:
a. delete冲突行
b.往表里再次插入新行
如果遇到重复行冲突,存储过程很可能当作update执行,而不是delete+insert,但是显式上都是一样的。这里没有用户可见的影响除了存储引擎层Handler_xxx
的状态变量。
因为REPLACE ... SELECT语句的结果依赖于select的行的顺序,但是顺序没办法保证都是一样的,有可能从master和slave的都不一样。正是基于这个原因,MySQL 5.6.4以后,REPLACE ... SELECT语句被标记为基于statement的复制模式不安全的。基于这个变化,当使用STATEMENT记录二进制日志的时候,如果有这样的语句就会在log里面输出一个告警,同样当使用MIXED行复制模式也会记录告警。
在MySQL5.6.6之前的版本,replace影响分区表就像MyISAM使用表级锁锁住所有的分区表一样。当使用 REPLACE ... PARTITION
语句时确实会发生上述情况。(使用基于行锁的InnoDB引起不会发生这种情况。)在MySQL 5.6.6以后的版本MySQL使用分区锁,只有当分区(只要没有分区表的列更新)包含了REPLACE语句并且WHERE实际匹配到的才会锁住那个分区;否则的话就会锁住整个表。
操作形式:
binlog格式:
结论
- 当存在pk冲突的时候是先delete再insert
- 当存在uk冲突的时候是直接update
那了解了这个,对我们有什么用呢?
举两个例子:
1. 主备复制
在主备复制的时候,row模式会对replace into语句产生increment主键的自增长,主从两边不一致问题。
主库上如上执行后,备库里如果是auto_increment是不会变的!这会有什么问题呢?把这个 slave 提升为 master 之后,由于 AUTO_INCREMENT 比实际的 next id 还要小,写入新记录时就会发生 duplicate key error,每次冲突之后 AUTO_INCREMENT += 1,直到增长为 max(id) + 1 之后才能恢复正常。
那么对于这种问题的解决办法是什么呢?@小强-zju 同学已经在这里给出了答案:http://bugs.mysql.com/bug.php?id=73563
2. 数据迁移
莫名其妙发现有些字段的值被覆盖
鉴于此,很多使用 REPLACE INTO 的场景,实际上需要的是 INSERT INTO … ON DUPLICATE KEY UPDATE,在正确理解 REPLACE INTO 行为和副作用的前提下,谨慎使用 REPLACE INTO。