PostgreSQL - INCREMENTO AUTOMATICO
PostgreSQL ha i tipi di dati smallserial , serial e bigserial ; questi non sono veri tipi, ma semplicemente una comodità notazionale per la creazione di colonne identificative univoche. Questi sono simili alla proprietà AUTO_INCREMENT supportata da alcuni altri database.
Se desideri che una colonna seriale abbia un vincolo univoco o sia una chiave primaria, ora deve essere specificata, proprio come qualsiasi altro tipo di dati.
Il nome del tipo seriale crea colonne di un numero intero . Il nome del tipo bigserial crea una colonna bigint . bigserial dovrebbe essere utilizzato se si prevede di utilizzare più di 2 31 identificatori per tutta la durata della tabella. Il nome del tipo smallserial crea una colonna smallint .
Sintassi
L'utilizzo di base di SERIAL dataype è il seguente:
CREATE TABLE tablename (
colname SERIAL
);
Esempio
Considera la tabella AZIENDA da creare come segue:
testdb=# CREATE TABLE COMPANY(
ID SERIAL PRIMARY KEY,
NAME TEXT NOT NULL,
AGE INT NOT NULL,
ADDRESS CHAR(50),
SALARY REAL
);
Ora, inserisci i seguenti record nella tabella AZIENDA -
INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ( 'Paul', 32, 'California', 20000.00 );
INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ('Allen', 25, 'Texas', 15000.00 );
INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ('Teddy', 23, 'Norway', 20000.00 );
INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ( 'Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00 );
INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ( 'David', 27, 'Texas', 85000.00 );
INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ( 'Kim', 22, 'South-Hall', 45000.00 );
INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ( 'James', 24, 'Houston', 10000.00 );
Questo inserirà sette tuple nella tabella AZIENDA e AZIENDA avrà i seguenti record:
id | name | age | address | salary
----+-------+-----+------------+--------
1 | Paul | 32 | California | 20000
2 | Allen | 25 | Texas | 15000
3 | Teddy | 23 | Norway | 20000
4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000
5 | David | 27 | Texas | 85000
6 | Kim | 22 | South-Hall | 45000
7 | James | 24 | Houston | 10000