更新语句的效率比较(merge into )
昨晚更新了一批数据,用update的老办法耗时20多分,而用mergeinto不到2秒结束,效率真是天壤之别。具体见下:用T_TMP_SCHOOL(135868行)的BIRTH字段更新T_TMP_N
昨晚更新了一批数据,用update的老办法耗时20多分,而用 merge into 不到2秒结束,效率真是天壤之别。具体见下:
用T_TMP_SCHOOL(135868行)的BIRTH 字段更新T_TMP_NT_CUSTOMERDETAIL( 763119行) 的BIRTHDATE 字段,连接条件 T_TMP_SCHOOL.ID = t_tmp_nt_customerdetail.SCHOOLID
--表结构
create table T_TMP_NT_CUSTOMERDETAIL
(
CUSTOMERID VARCHAR2(15) not null,
DOCCATEGORY VARCHAR2(2) not null,
DOCNUMBER VARCHAR2(20) not null,
BIRTHDATE VARCHAR2(8),
...........
SCHOOLID VARCHAR2(60)
);
create table T_TMP_SCHOOL
(
ID VARCHAR2(20),
COMPANY VARCHAR2(100),
NAME VARCHAR2(20),
BIRTH VARCHAR2(20)
);
--两个表的数据见下:
select count(1) from t_tmp_nt_customerdetail t; --763119
select count(1) from t_tmp_school; --135868
--为了验证结果,测试前先清空birthdate的值,网站空间,共更改 135879 行
update t_tmp_nt_customerdetail t
set t.birthdate = null
where t.schoolid is not null;
---实现的过程:
create or replace procedure p_tmp_update_customerdetail
is
v_BeginTran INT := 0; -- 事务标志,初始值为0,香港空间,表示没有事务
v_ErrCode INT;
v_ErrMsg VARCHAR2(200); -- 处理异常变量
begin
-- 设置事务标志为1,表示开始事务
v_BeginTran := 1;
merge into t_tmp_nt_customerdetail t
using (select b.id, b.birth from t_tmp_school b where b.birth is not null) a
on (t.schoolid = a.id)
when matched then
update set t.birthdate = a.birth where t.schoolid is not null;
COMMIT;
-- 提交事务并且置事务标志为0。
v_BeginTran := 0;
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
-- 如果异常,回滚事务。
IF v_BeginTran = 1 THEN
ROLLBACK;
END IF;
v_ErrCode := SQLCODE;
v_ErrMsg := SUBSTR(SQLERRM, 1, 150);
dbms_output.put_line(v_ErrCode);
dbms_output.put_line(v_ErrMsg);
end;
--执行过程,用时1.11秒
SQL> exec p_tmp_update_customerdetail;
--再次验证结果,先前清空birthdate的值已经有了,返回 135879 行
select count(1) from t_tmp_nt_customerdetail t
where t.schoolid is not null
and t.birthdate is not null;
--而用下面类似的语句,这些数据执行了24分钟多:
update t_tmp_nt_customerdetail t
set t.birthdate = (select b.birth
from t_tmp_school b
where t.schoolid = b.id)
where t.schoolid =
(select c.id from t_tmp_school c where t.schoolid = c.id)
and t.schoolid is not null; ---注:为什么要写这个罗嗦的条件呢?因为没有这个条件就把整个表的数据全部更新了,因此必须写,虚拟主机,所以大家应该多实践,不要被一些表面现象所蒙蔽。
本文出自 “srsunbing” 博客,请务必保留此出处

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Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

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