多表关联同时更新多条不同的记录方法分享
因为项目要求实现一次性同时更新多条不同的记录的需求,和同事讨论了一个比较不错的方案,这里供大家参考下
以下为测试例子。1.首先创建两张临时表并录入测试数据:
代码如下:
create table #temptest1
(
id int,
name1 varchar(50),
age int
)
create table #temptest2
(
id int,
name1 varchar(50),
age int
)
查询出此时的表数据为:
#temptest1 #temptest2
2.现在要将#temptest2中的年龄更新到相应的#temptest1中的年龄。
其实就是让[表1]中ID为1的年龄改成19,同时ID为2的年龄改成20。
当然这里的要求是只用一句SQL,不能用循环。
结果如下:
实现方法如下:
Update t1
Set t1 .age = t2.age
From #temptest1 t1
Join #temptest2 t2
On t1.id = t2.id
(补充)Sql Server 2008 Merge命令写法:
merge into #temptest1 t1
using(select age,id from #temptest2) t2
on t1.id = t2.id
when matched then
update set t1.age = t2.age
是不是挺有趣的Sql。
如何一次性更新多条不同值的记录
标题可能没说清楚,假设有这样两张表:
代码如下:
create table testA(
id number,
eng varchar2(3),
chi varchar2(3)
)
create table testB(
id number,
eng varchar2(3),
chi varchar2(3),
anythingother varchar2(1)
)
现有记录
testA:
ID ENG CHI
===============
1 a 一
2 b 二
3 c 三
testB:
ID ENG CHI ANY....
=================
1 d 四
2 e 五
3 f 六
我想把testB中的记录的ENG,CHI字段更新到testA中去,以ID来对应。
CODE:
SQL> set autot on
SQL> update ta set ta.b=(select tb.b from tb where ta.a=tb.a) where exists (select 1 from tb where ta.a=tb.a);
已更新4行。
已用时间: 00: 00: 00.01
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1137212925
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------
| 0 | UPDATE STATEMENT | | 5 | 165 | 20 (30)| 00:00:01 |
| 1 | UPDATE | TA | | | | |
|* 2 | HASH JOIN SEMI | | 5 | 165 | 5 (20)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | TA | 5 | 100 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 4 | VIEW | VW_SQ_1 | 4 | 52 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 5 | TABLE ACCESS FULL| TB | 4 | 52 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | TABLE ACCESS FULL | TB | 1 | 26 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("TA"."A"="ITEM_1")
6 - filter("TB"."A"=:B1)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
4 db block gets
23 consistent gets
0 physical reads
1004 redo size
840 bytes sent via SQL*Net to client
856 bytes received via SQL*Net from client
3 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
4 rows processed
SQL> update ta set ta.b=(select tb.b from tb where ta.a=tb.a) where ta.a= (select tb.a from tb where ta.a=tb.a);
已更新4行。
已用时间: 00: 00: 00.00
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3571861550
----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------
| 0 | UPDATE STATEMENT | | 1 | 20 | 7 (15)| 00:00:01 |
| 1 | UPDATE | TA | | | | |
|* 2 | FILTER | | | | | |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| TA | 5 | 100 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | TABLE ACCESS FULL| TB | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | TB | 1 | 26 | 2 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("TA"."A"= (SELECT "TB"."A" FROM "TB" "TB" WHERE
"TB"."A"=:B1))
4 - filter("TB"."A"=:B1)
5 - filter("TB"."A"=:B1)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
统计信息
----------------------------------------------------------
11 recursive calls
1 db block gets
53 consistent gets
0 physical reads
588 redo size
840 bytes sent via SQL*Net to client
858 bytes received via SQL*Net from client
3 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
4 rows processed
如果 create unique index tb_a_uidx on tb(a);
[Copy to clipboard] [ - ]
CODE:
SQL> update (select ta.b tab1 ,tb.b tbb from ta,tb where ta.a=tb.a) set tab1=tbb;
已更新4行。
已用时间: 00: 00: 00.01
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1761655026
----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------
| 0 | UPDATE STATEMENT | | 4 | 184 | 5 (20)| 00:00:01 |
| 1 | UPDATE | TA | | | | |
|* 2 | HASH JOIN | | 4 | 184 | 5 (20)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| TB | 4 | 104 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL| TA | 5 | 100 | 2 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("TA"."A"="TB"."A")
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
统计信息
----------------------------------------------------------
8 recursive calls
4 db block gets
17 consistent gets
0 physical reads
1004 redo size
840 bytes sent via SQL*Net to client
827 bytes received via SQL*Net from client
3 SQL*Net roundtrips to/from client
3 sorts (memory)
0 sorts (disk)
4 rows processed

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











이 기사는 MySQL의 Alter Table 문을 사용하여 열 추가/드롭 테이블/열 변경 및 열 데이터 유형 변경을 포함하여 테이블을 수정하는 것에 대해 설명합니다.

기사는 인증서 생성 및 확인을 포함하여 MySQL에 대한 SSL/TLS 암호화 구성에 대해 설명합니다. 주요 문제는 자체 서명 인증서의 보안 영향을 사용하는 것입니다. [문자 수 : 159]

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

이 기사에서는 Drop Table 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 떨어 뜨리는 것에 대해 설명하여 예방 조치와 위험을 강조합니다. 백업 없이는 행동이 돌이킬 수 없으며 복구 방법 및 잠재적 생산 환경 위험을 상세하게합니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

기사는 외국 열쇠를 사용하여 데이터베이스의 관계를 나타내고 모범 사례, 데이터 무결성 및 피할 수있는 일반적인 함정에 중점을 둡니다.

이 기사에서는 PostgreSQL, MySQL 및 MongoDB와 같은 다양한 데이터베이스에서 JSON 열에서 인덱스를 작성하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 특정 JSON 경로를 인덱싱하는 구문 및 이점을 설명하고 지원되는 데이터베이스 시스템을 나열합니다.
