Kann SQLite UPSERT-Operationen ohne eine vorläufige SELECT-Anweisung ausführen?

UPSERT-Operation von SQLite: Keine Pre-SELECT-Anweisung erforderlich

Frage:

Gemäß der Wikipedia-Definition von UPSERT werden die Operationen INSERT und UPDATE kombiniert. Das Ziel besteht darin, einen einzelnen Vorgang zu implementieren, der einen vorhandenen Datensatz aktualisiert oder einen neuen Datensatz einfügt, je nachdem, ob der Datensatz vorhanden ist.

Frage:

Ist es möglich, ein UPSERT in SQLite durchzuführen, ohne zuerst ein SELECT durchzuführen, um festzustellen, ob eine Aktualisierung oder Einfügung erforderlich ist?

Antwort:

UPSERT-Unterstützung in SQLite

SQLite Version 3.24.0 führte die Unterstützung für UPSERT mithilfe der ON CONFLICT-Klausel ein.

Grammatik:

INSERT OR REPLACE INTO 表名 (列1, 列2, ...)
VALUES (值1, 值2, ...)
ON CONFLICT (约束名) DO UPDATE SET 列1 = 值1, 列2 = 值2, ...

Beispiel:

Stellen Sie sich eine Tabelle mit den Spalten ID, Name und Rolle vor. Erstellen wir eine UPSERT-Anweisung, die Name und Rolle aktualisiert, wenn eine ID vorhanden ist, andernfalls einen Datensatz mit dem Standardwert für die Rolle einfügt.

INSERT OR REPLACE INTO Employee (id, name, role)
VALUES (1, 'John Doe', 'CEO')
ON CONFLICT (id) DO UPDATE SET name = 'John Doe', role = 'CEO';

Alternative:

Bevor SQLite UPSERT unterstützte, gab es einige umständliche Möglichkeiten, eine ähnliche Funktionalität zu erreichen:

• Teilweises Einfügen: Fügen Sie nur die Spalten ein, die Sie aktualisieren möchten, und belassen Sie die anderen Spalten als Standard. Dies funktioniert jedoch nur, wenn der Standardwert akzeptabel ist.
• Bedingtes INSERT: Verwenden Sie eine SELECT-Anweisung, um zu prüfen, ob der Datensatz vorhanden ist, und führen Sie dann die entsprechende INSERT- oder UPDATE-Anweisung aus. Dieser Ansatz erfordert mehrere Datenbankzugriffe, was zu zusätzlichem Overhead führen kann.

Vergleich mit SELECT:

UPSERT ist normalerweise effizienter als SELECT zuerst, da es den Einfüge- oder Aktualisierungsvorgang in einer Abfrage ausführt. Wenn die Tabelle jedoch sehr groß ist, kann SELECT in manchen Fällen schneller sein.

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