在数据库开发中，更新集合数据时的操作看似简单，但不少开发者都曾陷入过“先删后增”的误区，数据库面试中常会被被问到：更新集合数据时，先删后增存在什么问题？，该怎么回答呢？

数据库更新操作的常规与“偷懒”做法

在实际生产环境里，批量更新数据是常有的事儿。要是更新的数据和数据库里已有的数据量刚好一致，那直接用update语句就能轻松搞定，没啥难度。可要是更新的数据和现有数据量对不上，问题就复杂了，新增、更新、删除操作可能都得安排上。

按照常规、严谨的处理方式，得先把当前业务场景里的旧数据捞出来，然后和请求过来的数据进行比对。要是在老数据里找不到新数据，那就说明这是要新增的数据，得执行插入操作；要是在老数据里找到了，那就执行更新操作；反过来，要是老数据里有的数据在请求数据里找不到，那就得把这些历史数据删掉。这么做虽然逻辑清晰，但确实有点麻烦，代码量也不小。

于是，有些小伙伴就想走个“捷径”，采取一种简单粗暴的做法：不管是逻辑删除还是物理删除，先把数据库里相关的数据全删掉，然后再一股脑儿地把新数据插进去。这种做法看似简单，不用费心思考虑各种复杂的场景，但实际上，很多公司都明确禁止这么干，为啥呢？因为它会带来一系列严重的问题。

先删后增带来的麻烦事儿

主键断层与索引问题

先说说主键断层的问题。如果采用物理删除的方式，大量的主键ID被删除后，就会出现主键ID不连续的情况，也就是所谓的“断层”。打个比方，原本主键ID是从1到100连续排列的，删了一部分数据后，ID变成了1、2、5、8……这样中间就空出了好多位置，大量的ID空间就被浪费了。

这还不算完，主键断层会进一步导致索引的分裂和碎片化。索引就像是书的目录，能帮助数据库快速找到数据。但主键断层之后，索引的结构就被打乱了，就像目录页码乱了一样，数据库查找数据的时候就得多费不少功夫，查询效率自然就变低了。而且，后续如果涉及到数据迁移、分库分表这些操作，主键断层会让数据分布不均匀，出现数据倾斜的问题，这对整个数据库系统的性能和稳定性都有很大影响。

性能浪费

从性能角度来看，先删后增也是个“大坑”。举个例子，假设你只是想新增一条数据，按照先删后增的做法，却要把原本不该删除的数据删掉，然后再重新插入新数据。这一删一增的过程，无疑是在浪费数据库的性能。数据库的资源可不是无限的，这样无端的消耗，会让系统的响应速度变慢，影响整个业务的运行效率。

关于死锁的误解

可能有同学会担心，先删后增会不会引起死锁呢？其实，这种担心有点多余。在数据库的事务处理中，删除操作会加行锁，新增操作会加插入意向锁，这两种锁的加锁顺序是固定的，而且新增数据的ID一般都是自增的，所以相互等待的可能性很小，也就不太可能出现死锁的情况。虽然不会出现死锁，但这并不能掩盖先删后增带来的其他严重问题。

更合理的处理方式与优化建议

既然先删后增问题这么多，那有没有更好的办法呢？当然有！还是得回到严谨的处理方式上，通过判断来分别处理新增、修改和删除操作。虽然这样做稍微麻烦了点，但从业务的稳定性和数据库的性能考虑，这是最稳妥的做法。

对于新增和修改操作，还可以进一步优化。在SQL语句里，有个insert on duplicate key update语法就挺好用。当执行这条语句时，数据库会检查是否已经存在符合唯一约束的记录。如果存在，就执行更新操作；如果不存在，就执行插入操作。这样一来，原本在业务代码里判断是新增还是修改的逻辑，就可以挪到数据库层面来处理了，代码量减少了，逻辑也更清晰了。

数据库更新集合数据的操作，可不能图一时方便就用先删后增这种“简单粗暴”的方式。了解清楚各种处理方式的优缺点，选择最合适的方案，才能让我们的数据库系统稳定高效地运行。要是大家对今天讲的内容还有啥疑问，欢迎在评论区留言，咱们一起讨论！