数据库表格没有主键不能执行delete 数据库是SQL 2000，用VB编程

你应该是没有在程序中添加对LitJson的引用，所以导致upload_jsonashx加载失败。

你只需要添加对LitJson的引用，LitJsondll在aspnet的bin目录下。

希望对你有用，再见。

工具/原料

电脑  MySQL

方法/步骤

设置主键：

1、通过终端进入到mysql命令行工具。

2、通过use关键字进行到目标数据库里。

3、如原表已有主键，先把原来的主键删除掉，通过DROPPRIMARYKEY命令：ALTERTABLE`jingyan`DROPPRIMARYKEY;。

4、主键已经没有了。

5、通过命令：ADDPRIMARYKEY来添加ALTERTABLE`jingyan`ADDPRIMARYKEY(`id`)。

6、输入后按下回车键即可看到queryok执行成功的字符。

7、回到数据库的可视化工具，即可显示现在的表在id列上添加了主键了。

设置外键：

1、创建好主从表。

2、选择主表，点击设计表，进入到表设计界面。

3、点击外键，进入到外键设置界面。

4、先设置外键名称和选择主表的外键字段。

5、然后在设置外键字段对应从表的数据库、表名和字。

6、点击保存就完成外键设置了。

select into只能复制数据，不能复制表的相关对象，如主键索引约束等

这个只能你自己在旧表中导出脚本在然后给新表执行了，2005的话可以生成这个表的创建脚本，可以从中提取主键索引等信息，2000不清楚有没有这个功能

很多优秀的项目都没有主外键关系的

举个例子，一个张用户表，一张订单表，建立主外键关系

现在要删除这个用户，但是用户曾经有过订单（订单不能删除），你该怎么删除

约束表间关系的除了“主外键”，还有程序的逻辑性，触发器也可以

有主键的表可以与其他表相关联，无主键的话表与表之间无法关联。

主键：表中经常有一个列或多列的组合，其值能唯一地标识表中的每一行。这样的一列或多列称为表的主键，通过它可强制表的实体完整性。当创建或更改表时可通过定义 PRIMARY KEY 约束来创建主键。一个表只能有一个 PRIMARY KEY 约束，而且 PRIMARY KEY 约束中的列不能接受空值。由于 PRIMARY KEY 约束确保唯一数据，所以经常用来定义标识列。

作用:

1）保证实体的完整性;

2）加快数据库的 *** 作速度

3） 在表中添加新记录时，ACCESS会自动检查新记录的主键值，不允许该值与其他记录的主键值重复。

4) ACCESS自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键，则按输入记录的顺序显示表中的记录。

我们搭建一个 MySQL 57 的环境，此处省略搭建步骤。

写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：

执行一下脚本：

现在执行以下 SQL 看看效果：

实验

我们搭建一个 MySQL 57 的环境，此处省略搭建步骤。

写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：

执行一下脚本：

现在执行以下 SQL 看看效果：

执行了 1680s，感觉是非常慢了。

现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：

感觉有点惨，由于 information_schemacolumns 是元数据表，没有必要的统计信息。

那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：

我们格式化一下 SQL：

可以看到 MySQL 将select from A where Ax not in (select x from B) //非关联子查询转换成了select from A where not exists (select 1 from B where Bx = ax) //关联子查询

如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：select from A where Ax not in (select x from B where ) //非关联子查询:1 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，而关联子查询就需要循环迭代：

select from A where not exists (select 1 from B where Bx = ax and ) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA：     扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。

显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。

我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。

可以看到执行时间变成了 067s。

整理

我们诊断的关键点如下：

1 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。

2 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。

3 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。

执行了 1680s，感觉是非常慢了。

现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：

感觉有点惨，由于 information_schemacolumns 是元数据表，没有必要的统计信息。

那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：

我们格式化一下 SQL：

可以看到 MySQL 将 select from A where Ax not in (select x from B) //非关联子查询转换成了 select from A where not exists (select 1 from B where Bx = ax) //关联子查询

如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：

select from A where Ax not in (select x from B where ) //非关联子查询:1 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，

而关联子查询就需要循环迭代：

select from A where not exists (select 1 from B where Bx = ax and ) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA：     扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。

显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。

我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。

可以看到执行时间变成了 067s。

整理

我们诊断的关键点如下：

\1 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。

\2 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。

\3 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。

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