举个sql联合主键的例子

当创建表时，可以使用多个列来定义联合主键。以下是一个示例：

CREATE TABLE students (
    id INT,
    course_id INT,
    PRIMARY KEY (id, course_id)
);

在上面的示例中，我们创建了一个名为"students"的表，其中包含两个列：`id`和`course_id`。通过将这两个列作为联合主键，我们确保了每个学生在每门课程中的组合值是唯一的。

这样，我们可以在该表中插入数据，并且每个学生在每门课程中的组合值都必须是唯一的。例如：

INSERT INTO students (id, course_id) VALUES (1, 101);
INSERT INTO students (id, course_id) VALUES (1, 102); -- 这是有效的
INSERT INTO students (id, course_id) VALUES (2, 101); -- 这是有效的
INSERT INTO students (id, course_id) VALUES (1, 101); -- 这是无效的，因为该组合值已经存在

在上面的示例中，前三个插入语句是有效的，因为它们都具有唯一的组合值。但是最后一个插入语句是无效的，因为该组合值`(1, 101)`已经存在于表中。

相关问题

联合主键表设计例子对应创建sql语句

假设我们有一个名为 "orders" 的表，其联合主键由 "order_id" 和 "customer_id" 两列组成。下面是创建该表的 SQL 语句：

CREATE TABLE orders (
    order_id INT NOT NULL,
    customer_id INT NOT NULL,
    order_date DATE,
    PRIMARY KEY (order_id, customer_id)
);

在上面的 SQL 语句中，我们使用 `CREATE TABLE` 命令创建了一个名为 "orders" 的表，并定义了三个列，分别是 "order_id"、"customer_id" 和 "order_date"。其中，"order_id" 和 "customer_id" 两列被指定为非空列，因为它们是联合主键的一部分。

最后，我们使用 `PRIMARY KEY` 子句指定了 "order_id" 和 "customer_id" 两列作为联合主键。这意味着这两列的值必须唯一，且不能为 NULL。

flinksql里建表的时候 联合主键怎么写，并给出实际的例子

好的，下面是一个使用 Flink SQL 创建带有联合主键的表的示例：

CREATE TABLE user_behavior (
  user_id BIGINT,
  item_id BIGINT,
  category_id INT,
  behavior STRING,
  ts TIMESTAMP(3),
  PRIMARY KEY (user_id, item_id, ts) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector.type' = 'kafka',
  'connector.version' = 'universal',
  'connector.topic' = 'user_behavior',
  'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'connector.properties.group.id' = 'test',
  'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
  'format.type' = 'json'
);

在这个例子中，我们创建了一个名为 `user_behavior` 的表，它有三个联合主键，分别是 `user_id`、`item_id` 和 `ts`。在 `CREATE TABLE` 声明中，我们使用 `PRIMARY KEY` 子句来指定这三个列作为联合主键，同时使用 `NOT ENFORCED` 选项来关闭 Flink SQL 对主键的强制约束。这样做是为了避免在 Flink SQL 中执行 INSERT 或 UPDATE 操作时出现主键重复的错误。

注意，在使用 Kafka 作为数据源时，我们还需要使用 `WITH` 子句来指定 Kafka 连接器的相关参数，比如 `connector.type`、`connector.topic`、`connector.properties.bootstrap.servers` 等。在这个例子中，我们使用 JSON 格式来解析 Kafka 中的数据。