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SQL INSERT 与 INSERT IGNORE 使用方法

舞姬之光

舞姬之光

发布时间:2026-02-17 12:33:35

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来源于php中文网

原创

insert ignore仅对主键或唯一索引冲突静默跳过,其他错误仍报错;on duplicate key update适合“存在则更新”,语义明确;replace into会删除重建,有id变化、外键级联等风险。

sql insert 与 insert ignore 使用方法

INSERT IGNORE 会静默跳过重复记录,但只对主键或唯一索引冲突生效

它不是“忽略所有错误”,而是专门针对 PRIMARY KEYUNIQUE 约束冲突时跳过当前行,不报错、不中断后续插入。其他错误(比如字段类型不匹配、NOT NULL 违反)照常报错。

常见错误现象:INSERT IGNORE 执行后没报错,但数据没插进去,还以为成功了——其实是因为某列触发了唯一约束冲突,被静默跳过了。

  • 必须确保表里定义了 PRIMARY KEYUNIQUE 索引,否则 INSERT IGNORE 和普通 INSERT 行为完全一样
  • 如果用的是联合唯一索引,只有所有列值组合完全相同时才会被忽略
  • 注意:MySQL 8.0+ 中,INSERT IGNORE 在遇到警告(如截断字符串)时也会静默忽略,但这类行为不属于设计初衷,容易误判

INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 更适合“存在则更新”场景

当你不想丢弃重复数据,而是想用新值覆盖旧字段时,ON DUPLICATE KEY UPDATE 是更明确的选择。它能精准控制哪些字段更新、怎么更新,语义清晰,不易出错。

使用场景:用户资料同步、计数器累加、状态刷新等需要“有则改,无则增”的逻辑。

  • UPDATE 子句里不能直接引用被插入的值,要用 VALUES(col_name) 表达式,例如:UPDATE status = VALUES(status), updated_at = NOW()
  • 如果主键是自增 ID,而你通过非主键唯一索引触发重复(比如用 email 冲突),ON DUPLICATE KEY UPDATE 依然生效,但要注意影响的是哪一行
  • 性能上,它比先 SELECT 再判断再 INSERT/UPDATE 快得多,且避免竞态条件

REPLACE INTO 看似简单,实则暗藏删除重建风险

REPLACE INTO 不是 INSERT 的增强版,而是“删旧 + 插新”两步操作。一旦触发唯一冲突,它会先删除已有行,再插入新行——这会导致自增 ID 变化、外键级联动作、触发器重复执行等问题。

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容易踩的坑:在有 AUTO_INCREMENT 主键的表中反复 REPLACE,ID 持续增长;或在外键设了 ON DELETE CASCADE 时,意外删掉关联数据。

  • 如果只是想更新几个字段,REPLACE INTO 会把未指定的字段重置为默认值或 NULL,不是保留原值
  • 无法区分“第一次插入”和“替换插入”,业务逻辑依赖插入行为做判断时会出问题
  • 在高并发写入下,删除+插入的原子性不如 ON DUPLICATE KEY UPDATE 可控

批量插入时,IGNORE 和 ON DUPLICATE KEY UPDATE 的行为差异明显

INSERT ... VALUES (...), (...), (...) 一次插多行时,IGNORE 是逐行判断、逐行跳过;而 ON DUPLICATE KEY UPDATE 同样逐行处理,但每行可指定不同更新逻辑(靠 VALUES() 区分)。

性能影响:两者都比单条语句快,但 ON DUPLICATE KEY UPDATE 因需解析更多语法,开销略高于 INSERT IGNORE;不过这点差异在大多数业务场景里可忽略。

  • 批量插入含重复时,INSERT IGNORE 返回的 affected_rows 是实际插入的行数(跳过的不计),而 ON DUPLICATE KEY UPDATE 把插入和更新都算作“affected”,返回总数
  • 如果批量中某行因非唯一约束错误失败(比如超长字符串),INSERT IGNORE 仍会继续处理后续行;但 ON DUPLICATE KEY UPDATE 同样如此——它们都只忽略唯一冲突,不忽略其他错误
  • 别指望 INSERT IGNORE 能帮你过滤脏数据,它不校验逻辑合理性,只认索引规则

真正难的是预判哪类冲突该跳过、哪类该报错、哪类该合并更新。同一个表,不同业务线可能对“重复”的定义完全不同——有人看 email,有人看 phone+name 组合,有人还要加 tenant_id。索引设计和语句选型得跟着业务语义走,不能光看 SQL 写着顺不顺。

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