草庐IT

统计一个表的数据量是怎么生成的？

数据库干货铺 2023-03-28 原文

统计一个表的数据量是经常遇到的需求，但是不同的表设计及不同的写法，统计性能差别会有较大的差异，下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况，否则影响测试结果）。

一、准备工作

为了后续测试工作的进行，先准备几张用于测试的表及数据，为了使测试数据具有参考意义，建议测试表的数据量大一点，以免查询时间太小，因此，可以继续使用之前常用的连续数生成大法，如下：

/* 创建连续数表 */
CREATE TABLE nums(id INT primary key);
/* 生成连续数的存储过程,优化过后的 */
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE `sp_createNum`(cnt INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
TRUNCATE TABLE nums;
INSERT INTO nums SELECT i;
WHILE i < cnt DO
BEGIN
INSERT INTO nums SELECT id + i FROM nums WHERE id + i<=cnt;
SET i = i*2;
END;
END WHILE;
END$$


DELIMITER ;
生成数据，本次准备生成1kw条记录。

/* 调用存储过程 */
mysql> call sp_createNum(10000000);
Query OK, 1611392 rows affected (32.07 sec)
如果逐条循环，那时间相当长，大家可以自行测试，参考链接 效率提升16800倍的连续整数生成方法。

1、创建innodb表

生成3张表innodb表，如下：

nums_1表只有字符串主键字段。

/* 生成只有一个字符串类型字段主键的表nums_1 */
mysql> create table nums_1 (p1 varchar(32) primary key ) engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
/* 导入数据,将id通过md5函数转换为字符串 */
mysql> insert into nums_1 select md5(id) from nums;
Query OK, 10000000 rows affected (1 min 12.63 sec)
Records: 10000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
nums_2表有5个字段 ，其中主键为字符串类型字段的p1，其他字段为整型的id，非空的c1,可为空的c2,可为空的c3。
其中c1,c2字段内容完全一致，差别是字段约束不一样（c1不可为空，c2可为空），c3与c1,c2的差别在于c1中aa开头的值在c3中为null,其他内容一样。

/* 创建表nums_2 */
mysql> create table nums_2(p1 varchar(32) primary key ,id int ,c1 varchar(10) not null, c2 varchar(10),c3 varchar(10)) engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (1.03 sec)
/*导入数据 */
mysql> insert into nums_2(id,p1,c1,c2,c3) select id,md5(id),left(md5(id),10),left(md5(id),10),if(,left(md5(id),10) like 'aa%',null,,left(md5(id),10)) from nums;
Query OK, 10000000 rows affected (5 min 6.68 sec)
Records: 10000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
nums_3表的内容与nums_2完全一样，区别在于主键字段不一样，c3表为整型的id。

/* 创建表nums_3 */
mysql> create table nums_3(p1 varchar(32) ,id int primary key ,c1 varchar(10) not null, c2 varchar(10),c3 varchar(10)) engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
/* 因为内容完全一致，直接从nums_2 中导入 */
mysql> insert into nums_3 select * from nums_2;
Query OK, 10000000 rows affected (3 min 18.81 sec)
Records: 10000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

2、创建MyISAM引擎表

再创建一张MyISAM的表，表结构及内容均与nums_2也一致，只是引擎为MyISAM。

/* 创建MyISAM引擎的nums_4表*/
mysql> create table nums_4(p1 varchar(32) not null primary key ,id int ,c1 varchar(10) not null, c2 varchar(10),c3 varchar(10)) engine=MyISAM;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
/* 直接从nums_2表导入数据 */
mysql> insert into nums_4 select * from nums_2;
Query OK, 10000000 rows affected (3 min 16.78 sec)
Records: 10000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

二、查询整表数据量的方法

查询一张表的数据量有如下几种：

  • 查询大致数据量，可以查统计信息，2.1中会介绍具体方法。
  • 精确查找数据量，则可以通过count(主键字段），count(*), count(1) [这里的1可以替换为任意常量]。

1、非精确查询

如果只是查一张表大致有多少数据，尤其是很大的表 只是查询其表属于什么量级的（百万、千万还是上亿条），可以直接查询统计信息，查询方式有如下几种：

查询索引信息，其中Cardinality 为大致数据量（查看主键PRIMARY行的值，如果为多列的复合主键，则查看最后一列的Cardinality 值）

mysql> show index from nums_2;
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| nums_2 | 0 | PRIMARY | 1 | p1 | A | 9936693 | NULL | NULL | | BTREE | | |
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)
查看表状态，其中Rows为大致数据量。

mysql> show table status like 'nums_2';
+--------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+
| Name | Engine | Version | Row_format | Rows | Avg_row_length | Data_length | Max_data_length | Index_length | Data_free | Auto_increment | Create_time | Update_time | Check_time | Collation | Checksum | Create_options | Comment |
+--------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+
| nums_2 | InnoDB | 10 | Dynamic | 9936693 | 111 | 1105182720 | 0 | 2250178560 | 4194304 | NULL | 2020-04-04 19:31:34 | NULL | NULL | utf8_general_ci | NULL | | |
+--------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
直接查看STATISTICS或TABLES表，内容与查看索引信息或表状态类似，其中TABLE_ROWS的内容为大致的数据量。

mysql> select * from information_schema.tables where table_schema='testdb' and table_name like 'nums_2';
+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------------+
| TABLE_CATALOG | TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | ENGINE | VERSION | ROW_FORMAT | TABLE_ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | AUTO_INCREMENT | CREATE_TIME | UPDATE_TIME | CHECK_TIME | TABLE_COLLATION | CHECKSUM | CREATE_OPTIONS | TABLE_COMMENT |
+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------------+
| def | testdb | nums_2 | BASE TABLE | InnoDB | 10 | Dynamic | 9936693 | 111 | 1105182720 | 0 | 2250178560 | 4194304 | NULL | 2020-04-04 19:31:34 | NULL | NULL | utf8_general_ci | NULL | | |
+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)
注意：

  • innodb引起的表通过以上3种方式均可查询对应表的大致数据量，且结果相同，因为均是取自相同的统计信息。
  • MyISAM表的结果是精确值（表数据量，不包含其他字段）。
mysql> select * from information_schema.tables where table_schema='testdb' and table_name like 'nums_4';
+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+---------------------+-----------------+----------+----------------+---------------+
| TABLE_CATALOG | TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | ENGINE | VERSION | ROW_FORMAT | TABLE_ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | AUTO_INCREMENT | CREATE_TIME | UPDATE_TIME | CHECK_TIME | TABLE_COLLATION | CHECKSUM | CREATE_OPTIONS | TABLE_COMMENT |
+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+---------------------+-----------------+----------+----------------+---------------+
| def | testdb | nums_4 | BASE TABLE | MyISAM | 10 | Dynamic | 10000000 | 75 | 759686336 | 281474976710655 | 854995968 | 0 | NULL | 2020-04-04 19:20:23 | 2020-04-04 19:21:45 | 2020-04-04 19:23:45 | utf8_general_ci | NULL | | |
+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+---------------------+-----------------+----------+----------------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)

2、精确查找

因为2.1中innodb的表查询的结果都是统计值，非准备值，实际工作中大多数情况下需要统计精确值，那么查询精确值的方法有如下几种，且所有引擎的表都适用。

count(主键）

mysql> select count(p1) from nums_2;
+-----------+
| count(p1) |
+-----------+
| 10000000 |
+-----------+
1 row in set (1.60 sec)

count(1)

其中的1可以是任意常量，例如 count(2),count('a‘）等。

mysql> select count(1) from nums_2;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (1.45 sec)

count(*)

mysql> select count(*) from nums_2;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (1.52 sec)

三、COUNT性能对比

对比 count(主键） count(1) count(*) count（非空字段） count（可为空字段） 性能对比。

1、MyISAM引擎表

（1）查询整张表数据量

如果想精确查询一张MyISAM表的数据量，使用 count(主键） count(1) count(*) 效率均一致，直接查出准确结果，耗时几乎为0s.

mysql> select count(p1) from nums_4;
+-----------+
| count(p1) |
+-----------+
| 10000000 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(1) from nums_4;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) from nums_4;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
执行计划也均一致，可以看出没有通过主键或其他索引扫描的方式统计。

mysql> explain select count(*) from nums_4;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select count(p1) from nums_4;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select count(1) from nums_4;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
小结：

MyISAM的方法查整表数据量效率情况为 count(主键）= count(1) = count(*)。

（2）查询部分数据

查询部分数据的时候则无法直接从统计信息获取，因此耗时情况大致如下：

mysql> select count(p1) from nums_4 where p1 like 'aa%';
+-----------+
| count(p1) |
+-----------+
| 39208 |
+-----------+
1 row in set (0.14 sec)
mysql> select count(1) from nums_4 where p1 like 'aa%';
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 39208 |
+----------+
1 row in set (0.13 sec)
mysql> select count(*) from nums_4 where p1 like 'aa%';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 39208 |
+----------+
1 row in set (0.13 sec)
执行计划其实均一样：

mysql> explain select count(1) from nums_4 where p1 like 'aa%';
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | nums_4 | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 98 | NULL | 42603 | 100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
小结： MyISAM引擎表统计部分数据的时候直接得出数据量，也许扫描数据进行统计，几种写法效率相近。

2、innodb引擎表

innodb引擎因为要支持MVCC，因此不能整表数据量持久化保存，每次查询均需遍历统计，但是不同的写法，查询效率是有差别的，后面将进行不同维度进行对比。

（1）不同写法的性能对比

通过 count(主键),count(1) , count(*) 对比查询效率。

mysql> select count(p1) from nums_2 ;
+-----------+
| count(p1) |
+-----------+
| 10000000 |
+-----------+
1 row in set (1.68 sec)
mysql> select count(1) from nums_2 ;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (1.37 sec)
mysql> select count(*) from nums_2 ;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (1.38 sec)
简单的对比发现，查询性能结果为 count(主键) < count(1) ≈ count(*)。

但是查看执行计划都是如下情况。

mysql> explain select count(p1) from nums_2;
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | nums_2 | NULL | index | NULL | PRIMARY | 98 | NULL | 9936693 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
但是查询效率不一样，原因在于统计的方式不一样，如下：

  • count(主键)：innodb引擎根据对应的索引遍历整张表，把每一行的主键值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到主键字段后，判断是不为空的（此处其实可以优化），就按行累加。
  • count(1)：也是遍历整张表，因为每行的结果都是1（非空），所以可以直接计数，无需判断是否为空。
  • count(*): innodb引擎做了优化处理的，此种方式和count(1)类似，直接按行累计统计。

（2）主键字段类型不同性能对比

nums_2与nums_3内容相同，区别在于num_3的主键字段是整型的id字段，现在对比主键字段不同时查询性能的差别.

mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_2;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (2.02 sec)
mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_3;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (1.69 sec)
测试发现，相同内容数据的表表主键不同，性能存在差异，且，查询时主键（索引）字段类型小的时候查询效率更好。

注：如果nums_2的id字段上添加索引后，会发现查询会走id的索引，原因在于主键索引（聚集索引）的类型是varchar(32),而id是int,索引的大小不一样，走整型的索引IO开销会少。

因此，建议MySQL的主键使用自增id作为主键（优势不仅在数据统计上，有机会在讲解）。

（3）表大小不同的对比

准备工作中的nums_1 与nums_3差别在于主键都是整型的id 但是nums_3的字段更多，也就是说表更大，查询效率对比如下：

mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_1;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (1.61 sec)
mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_3;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (1.67 sec)
查询时间仅供参考，取决于机器性能。

由此可见表大小不同，查询效率也不同，表越小查询效率越高。

（4）count(普通字段）

因为nums_3表的c2字段允许为空，但是内容均不为空，c3字段允许为空，但是存在内容为空的情况。现在将nums_3表的c2,c3字段分别统计，查看结果（先添加索引，提高查询性能）.

mysql> select count(c2) from nums_3 ;
+-----------+
| count(c2) |
+-----------+
| 10000000 |
+-----------+
1 row in set (1.69 sec)
mysql> select count(c3) from nums_3 ;
+-----------+
| count(c3) |
+-----------+
| 9960792 |
+-----------+
1 row in set (1.73 sec)
因为c3字段有存在null的值，索引 统计c3行数的时候会忽略null值的行。

四、总结

以上通过对比MyISAM引擎及InnoDB引擎表通过不同写法的统计效率进行对比，可以得到如下结论：

  • MyISAM表统计整表行数可以直接取出，效率最高，但是MyISAM表不支持事务。
  • InnoDB表统计效率 count(主键) < count(1) ≈ count(*)。
  • MySQL建议设置自增字段类型的主键。
  • 表大小越小，查询统计效率越高。
其实通过准备工作中的的几张表还可以做更多的测试，感兴趣的同学可以自行测试。

的统计spanstylecolor数据库MySQL$MySQLcount

有关统计一个表的数据量是怎么生成的？的更多相关文章

  1. ruby - 使用 RubyZip 生成 ZIP 文件时设置压缩级别 - 2

    我有一个Ruby程序，它使用rubyzip压缩XML文件的目录树。gem。我的问题是文件开始变得很重，我想提高压缩级别，因为压缩时间不是问题。我在rubyzipdocumentation中找不到一种为创建的ZIP文件指定压缩级别的方法。有人知道如何更改此设置吗？是否有另一个允许指定压缩级别的Ruby库？ 最佳答案 这是我通过查看ruby​​zip内部创建的代码。level=Zlib::BEST_COMPRESSIONZip::ZipOutputStream.open(zip_file)do|zip|Dir.glob("**/*")d

  2. ruby - 解析 RDFa、微数据等的最佳方式是什么，使用统一的模式/词汇(例如 schema.org)存储和显示信息 - 2

    我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i

  3. ruby - 使用 Vim Rails，您可以创建一个新的迁移文件并一次性打开它吗？ - 2

    使用带有Rails插件的vim，您可以创建一个迁移文件，然后一次性打开该文件吗？textmate也可以这样吗？ 最佳答案 你可以使用rails.vim然后做类似的事情::Rgeneratemigratonadd_foo_to_bar插件将打开迁移生成的文件，这正是您想要的。我不能代表textmate。 关于ruby-使用VimRails，您可以创建一个新的迁移文件并一次性打开它吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://sta

  4. ruby-on-rails - Rails - 一个 View 中的多个模型 - 2

    我需要从一个View访问多个模型。以前，我的links_controller仅用于提供以不同方式排序的链接资源。现在我想包括一个部分(我假设)显示按分数排序的顶级用户(@users=User.all.sort_by(&:score))我知道我可以将此代码插入每个链接操作并从View访问它，但这似乎不是“ruby方式”，我将需要在不久的将来访问更多模型。这可能会变得很脏，是否有针对这种情况的任何技术？注意事项:我认为我的应用程序正朝着单一格式和动态页面内容的方向发展，本质上是一个典型的网络应用程序。我知道before_filter但考虑到我希望应用程序进入的方向，这似乎很麻烦。最终从任何

  5. ruby-on-rails - 渲染另一个 Controller 的 View - 2

    我想要做的是有2个不同的Controller，client和test_client。客户端Controller已经构建，我想创建一个test_clientController，我可以使用它来玩弄客户端的UI并根据需要进行调整。我主要是想绕过我在客户端中内置的验证及其对加载数据的管理Controller的依赖。所以我希望test_clientController加载示例数据集，然后呈现客户端Controller的索引View，以便我可以调整客户端UI。就是这样。我在test_clients索引方法中试过这个:classTestClientdefindexrender:template=>

  6. ruby - 在 jRuby 中使用 'fork' 生成进程的替代方案？ - 2

    在MRIRuby中我可以这样做:deftransferinternal_server=self.init_serverpid=forkdointernal_server.runend#Maketheserverprocessrunindependently.Process.detach(pid)internal_client=self.init_client#Dootherstuffwithconnectingtointernal_server...internal_client.post('somedata')ensure#KillserverProcess.kill('KILL',

  7. ruby - 如何使用 Ruby aws/s3 Gem 生成安全 URL 以从 s3 下载文件 - 2

    我正在编写一个小脚本来定位aws存储桶中的特定文件，并创建一个临时验证的url以发送给同事。(理想情况下，这将创建类似于在控制台上右键单击存储桶中的文件并复制链接地址的结果)。我研究过回形针，它似乎不符合这个标准，但我可能只是不知道它的全部功能。我尝试了以下方法:defauthenticated_url(file_name,bucket)AWS::S3::S3Object.url_for(file_name,bucket,:secure=>true,:expires=>20*60)end产生这种类型的结果:...-1.amazonaws.com/file_path/file.zip.A

  8. ruby-on-rails - 如果 Object::try 被发送到一个 nil 对象，为什么它会起作用？ - 2

    如果您尝试在Ruby中的nil对象上调用方法，则会出现NoMethodError异常并显示消息:"undefinedmethod‘...’fornil:NilClass"然而，有一个tryRails中的方法，如果它被发送到一个nil对象，它只返回nil:require'rubygems'require'active_support/all'nil.try(:nonexisting_method)#noNoMethodErrorexceptionanymore那么try如何在内部工作以防止该异常？ 最佳答案 像Ruby中的所有其他对象

  9. ruby - 为什么 SecureRandom.uuid 创建一个唯一的字符串？ - 2

    关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭8年前。Improvethisquestion为什么SecureRandom.uuid创建一个唯一的字符串？SecureRandom.uuid#=>"35cb4e30-54e1-49f9-b5ce-4134799eb2c0"SecureRandom.uuid方法创建的字符串从不重复？

  10. ruby-on-rails - Rails - 从另一个模型中创建一个模型的实例 - 2

    我有一个正在构建的应用程序，我需要一个模型来创建另一个模型的实例。我希望每辆车都有4个轮胎。汽车模型classCar轮胎模型classTire但是，在make_tires内部有一个错误，如果我为Tire尝试它，则没有用于创建或新建的activerecord方法。当我检查轮胎时，它没有这些方法。我该如何补救？错误是这样的:未定义的方法'create'forActiveRecord::AttributeMethods::Serialization::Tire::Module我测试了两个环境:测试和开发，它们都因相同的错误而失败。 最佳答案

随机推荐