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1、创建表时指定AUTO_INCREMENT自增值的初始值（即起始值）:
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CREATE TABLE XXX (ID INT(5) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT) AUTO_INCREMENT=100;
2、通过 ALTER TABLE 修改初始值（但是要大于表中的 AUTO_INCREMENT 自增值，否则设置无效）:
ALTER TABLE XXX AUTO_INCREMENT=100;
3、如果自增序列的最大值被删除了，则在插入新记录时，该值被重用：
就是说如果表中原本有AUTO_INCREMENT属性值连续为78、100的值，但100这个数据被删除了，下此再添加数据的时候自增值为101，100被重用了。
即使在你将整个表中的所有数据delete清空后，之前的自增序列最大值还是会被重用。
解决办法是:
使用 ALTER TABLE XXX AUTO_INCREMENT=0; 重新设置自增初始值。
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=conn.excute(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
如何在MYSQL插数据ID自增的方法。
如下参考：
1.在添加字段之前，第一个应该首先检查当前tb1表的结构，如下图所示。
2.实例字段列添加到表，如下所示。
3.再次看表结构和比较之前和之后的情况添加字段，如下图所示。
4.最后，插入新的数据行看到的样子，最后添加自动增长的字段，如下所示。
注意事项：
MySQL使用的SQL语言是访问数据库最常用的标准语言。MySQL软件采用双重许可政策,分为社区版,商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特性，一般中小网站开发选择MySQL作为数据库。
MYSQL的自增列在实际生产中应用的非常广泛，相信各位所在的公司or团队，MYSQL开发规范中一定会有要求尽量使用自增列去充当表的主键，为什么DBA会有这样的要求，各位在使用MYSQL自增列时遇到过哪些问题？这些问题是由什么原因造成的呢？本文由浅入深，带领大家彻底弄懂MYSQL的自增机制。
1. 通过auto_increment关键字来指定自增的列，并指定自增列的初始值为1。
[root@localhost][test1]Create table t(id int auto_increment ,namevarchar(10),primary key(id))auto_increment=1;
QueryOK, 0 rows affected (0.63 sec)
2. 自增列上必须有索引，将t表的主键索引删除掉，会报错
[root@localhost][test1]alter table t drop primary key;
ERROR1075 (42000): Incorrect table definition; there can be only one auto column andit must be defined as a key
3. 设定auto_increment_increment参数，可以调整自增步长，该参数有session级跟global级，在分库分表以及双主or多主的模式下比较有用。
4. 一个表上只能有一个自增列
5. Mysql5.7及以下版本，innodb表的自增值保存在内存中，重启后表的自增值会设为max(id)+1，而myisam引擎的自增值是保存在文件中，重启不会丢失。Mysql8.0开始，innodb的自增id能持久化了，重启mysql，自增ID不会丢。
首先：表中自增列的上限是根据自增列的字段类型来定的。
若设定了自增id充当主键，当达到了自增id的上限值时，会发生什么样的事情呢？还是以上面创建的 t表为例， 先回顾它的表结构：
CREATETABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) COLLATE utf8mb4_binDEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin
无符号的int类型，上限是2147483647。这里我们将表的自增值设为2147483647，再插入两行数据：
[root@localhost][test1]alter table t auto_increment=2147483647;
QueryOK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records:0 Duplicates: 0 Warnings: 0
[root@localhost][test1]insert into t(name) values ('test');
QueryOK, 1 row affected (0.01 sec)
[root@localhost][test1]insert into t(name) values ('test');
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '2147483647' for key 'PRIMARY'
可以看到，第一个插入没问题，因为自增列的值为2147483647，这是达到了上限，还没有超过，第二行数据插入时，则报出主键重复，在达到上限后，无法再分配新的更大的自增值，也没有从1开始从头分配，在这里表的auto_increment值会一直是2147483647。
对于写入量大，且经常删除数据的表，自增id设为int类型还是偏小的，所以我们为了避免出现自增id涨满的情况，这边统一建议自增id的类型设为unsigned bingint，这样基本可以保障表的自增id是永远够用的。
这里内容比较多，innodb是索引组织表，所以涉及到索引的知识，但这不是本文的重点，我们快速回顾索引知识：
1. Innodb索引分为主键跟辅助索引，主键即全表，辅助索引叶子节点保存主键的值，而主键的叶子节点保存数据行，中间节点存着叶子节点的路由值。
2. Innodb存储数据（索引）的单位是页，这里默认是16K，这也意味着，数据本身越小，一个页中能存数据的量越多，而检索效率不仅仅由索引的层数来决定，更是由一次能够缓存的数据量来定，也就是说数据本身越小，则一次IO能够提取到缓冲区的数据越多（OS每次IO的量是固定的4K），查询的效率越好。
其实能够理解索引的结构及索引写入插入、更新的原理，则自然就明白为何建议使用自增id。这里我直接列出使用自增id 当主键的好处吧：
1. 顺序写入，避免了叶的分裂，数据写入效率好
2. 缩小了表的体积，特别是相比于UUID当主键，甚至组合字段当主键时，效果更明显
3. 查询效率好，原因就是我上面说到索引知识的第二点。
4. 某些情况下，我们可以利用自增id来统计大表的大致行数。
5. 在数据归档or垃圾数据清理时，也可方便的利用这个id去操作，效率高。
容易出现不连续的id
有的同志会发现，自己的表中id值存在空洞，如类似于1、2、3、8、9、10这样，有的适合有想依赖于自增id的连续性来实现业务逻辑，所以会想方设法去修改id让其变的连续，其实，这是没有必要的，这一块的业务逻辑交由MySQL实现是很不理智的，表的记录小还好，要是表的数据量很大，修改起来就糟糕了。那么，为什么自增id会容易出现空洞呢？
自增id的修改机制如下：
在MySQL里面，如果字段id被定义为AUTO_INCREMENT，在插入一行数据的时候，自增值的行为如下：
1. 如果插入数据时id字段指定为0、null 或未指定值，那么就把这个表当前的
AUTO_INCREMENT值填到自增字段；
2. 如果插入数据时id字段指定了具体的值，就直接使用语句里指定的值。
根据要插入的值和当前自增值的大小关系，自增值的变更结果也会有所不同。假设，某次要插入的值是X，当前的自增值是Y。
1. 如果XY，那么这个表的自增值不变；
2. 如果X≥Y，就需要把当前自增值修改为 新的自增值 。
新的自增值生成算法是：从auto_increment_offset开始，以auto_increment_increment为步长，持续叠加，直到找到第一个大于X的值，作为新的自增值。
Insert、update、delete操作会让id不连续。
Delete、update：删除中间数据，会造成空动，而修改自增id值，也会造成空洞（这个很少）。
Insert：插入报错（唯一键冲突与事务回滚），会造成空洞，因为这时候自增id已经分配出去了，新的自增值已经生成，如下面例子：
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
+----+------+
4 rows in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 5 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
[root@localhost][test1] insert intot(name) values('aaa');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
| 5| aaa |
+----+------+
5 rows in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 6 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] rollback;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 6 |
+----------------+
1 row in set (0.01 sec)
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
+----+------+
4 rows in set (0.00 sec)
可以看到，虽然事务回滚了，但自增id已经回不到从前啦，唯一键冲突也是这样的，这里就不做测试了。
在批量插入时（insert select等），也存在空洞的问题。看下面实验：
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
+----+------+
4 rows in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 5 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] insert intot(name) select name from t;
Query OK, 4 rows affected (0.04 sec)
Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0
[root@localhost][test1] select * fromt;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1| aaa |
| 2| aaa |
| 3| aaa |
| 4| aaa |
| 5| aaa |
| 6| aaa |
| 7| aaa |
| 8| aaa |
+----+------+
8 rows in set (0.00 sec)
[root@localhost][test1] selectAuto_increment from information_schema.tables where table_name='t';
+----------------+
| Auto_increment |
+----------------+
| 12 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
可以看到，批量插入，导致下一个id值不为9了，再插入数据，即产生了空洞，这里是由mysql申请自增值的机制所造成的，MySQL在批量插入时，若一个值申请一个id，效率太慢，影响了批量插入的速度，故mysql采用下面的策略批量申请id。
1. 语句执行过程中，第一次申请自增id，会分配1个；
2. 1个用完以后，这个语句第二次申请自增id，会分配2个；
3. 2个用完以后，还是这个语句，第三次申请自增id，会分配4个；
4. 依此类推，同一个语句去申请自增id，每次申请到的自增id个数都是上一次的两倍。
在对自增列进行操作时，存在着自增锁，mysql的innodb_autoinc_lock_mode参数控制着自增锁的上锁机制。该参数有0、1、2三种模式：
0：语句执行结束后释放自增锁，MySQL5.0时采用这种模式，并发度较低。
1：mysql的默认设置。普通的insert语句申请后立马释放，insert select、replace insert、load data等批量插入语句要等语句执行结束后才释放，并发读得到提升
2：所有的语句都是申请后立马释放，并发度大大提升！但是在binlog为statement格式时，主从数据会发生不一致。这一块网上有很多介绍，我不做介绍了。
在彻底了解了MYSQL的自增机制以后，在实际生产中就能灵活避坑，这里建议不要用自增id值去当表的行数，当需要对大表准确统计行数时，可以去count(*)从库，如果业务很依赖大表的准确行数，直接弄个中间表来统计，或者考虑要不要用mysql的innodb来存储数据，这个是需要自己去权衡。另外对于要求很高的写入性能，但写入量又比较大的业务，自增id的使用依然存在热点写入的问题，存在性能瓶颈，这时候可通过分库分表来解决。
以插入语句的方法来解决此问题。
如下参考：
1.在添加字段之前，第一个zd应该首先检查tb1表的当前结构。
2.将字段列instance添加到表中，如下图。
3.再次查看表结构，比较添加字段之前和之后的情况。
4.最后，插入新的数据行，看看它是什么样子，最后就加入了自动增长字段如下图。
注意事项：
MySQL使用的SQL语言是访问数据库最常用的标准化语言。MySQL软件采用双重许可政策，分为社区版和商业版，由于其体积小，速度快，整体拥有成本低，尤其是开源这一特点，一般中小型网站开发都选择MySQL作为网站数据库。
