转载自：http://blog.csdn.net/yanghua_kobe/article/details/6262550
在数据处理时，我们经常会使用一些“自增”的插入方式来处理数据。比如学生学号：B07051001，B07051002....类似的递增关系的数据。
但是，如果中途因为某些原因将其中的一些记录删除掉之后，就会出现断续的记录。这时，我们可能期待将这些中间的缺失值再次利用。以下，就谈谈如何查找最小缺失值。
首先，我们建一个测试表：tb_Test(主键并未设置为自增长):
- create table tb_Test
- (
- id int primary key,
- val char(1) null
- )
插入一些数据：
- insert into tb_Test values(1,'a')
- insert into tb_Test values(2,'b')
- insert into tb_Test values(3,'c')
- insert into tb_Test values(4,'d')
- insert into tb_Test values(5,'e')
- insert into tb_Test values(6,'f')
- insert into tb_Test values(7,'g')
- insert into tb_Test values(8,'h')
删除某些记录，制造“断层”：
delete from tb_Test where id in (1,2,4,5,7);
此时表中数据为不连贯的：
此时能看出最小缺失值应该为：1
我们通过下面这段sql能够得到结果：
select
case
when not exists(select 1 from tb_Test where id=1)
then 1
else (
select min(a.id+1)
from tb_Test as a
where not exists
(
select 1
from tb_Test as b
where b.id=a.id+1
)
)
end as '最小缺失值';
这里使用了一个小的技巧，原理是将表中所有记录的id加1，再与源表中所有记录的id匹配。这样只要有源表中有id缺失，id+1在源表中就会有匹配不到的值。
比如源表中id序列为：1、2、3、5、7(a.id与b.id)，则源表中的id+1序列为： 2、3、4、6、8(a.id+1)；
这样再代入子查询中，就可以看到a.id+1=4,和a.id+1=6和a.id+1=8在b.id中不存在匹配值。然后再去最小值:min()这样结果就为4。
但是以上上图中的这个序列3,6,8用子查询得出的结果也应该为4，而正确答案为1，显然只是用子查询这样的方式处理是不完整的。
那为什么要把1单独判断呢？这是由1的位置的特殊性决定的。因为1开始时总是处在序列的最前端的位置(正常情况下)。它的前面已经没有数字了，也就是说不存在a.id+1=1(因为我们默认序列是从1开始增长的)。因此没有哪个数字存在与否能判断出1是否存在。所以1需要单独考虑。
处于同样的原理，我们可以用这种方式重用被删除的键：
只要在前面加上：insert into ti_Test(id,val) Select .....(同上)即可。
当然你可以使用coalesce函数来合并，存在1和不存在1的情况：
如下：
select Coalesce(Min(a.id+1),1)
from tb_Test a
where not exists (
select 1
from tb_Test as b
where b.id=a.id+1
) And exists(select 1 from tb_Test where id=1)
注：coalesce函数用于返回第一个非空值。也就是说如果序列中没有1，在被where筛选器筛选后，返回的值为null,此时min(a.id+1)也为null，这样返回的结果就为1。
最后，并不推荐重用返回值并且在多线程运行时也可能得到重复的键。