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这是《Sql Server》系列文章,每篇文章将以博主理解的角度展开讲解,
特别是针对知识点的概念进行叙说,大部分文章将会对这些概念进行实际例子验证,以此达到加深对知识点的理解和掌握。
温馨提示:博主能力有限,理解水平有限,若有不对之处望指正!
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前言
最近在做数据修改,有时候太久没写sql语句,突然想通过子查询的方式去批量更新数据的时候,
还是有点不知所措,那就一步一步来吧,也写篇文章梳理和总结下,毕竟也是基本的操作加深印象。
上篇文章已经介绍分组查询方法,这篇文章将通过分析update更新有那些语句和方式方法。
常规更新
基于上篇文章的表数据,先查询同城市同区域同姓名存在等于2条的记录,
并将最大编号的那条记录代理商更新为"张三2",城市区县代理商三者分组查询
分组查最大值
select*from test_name
select city_name,area_name,agent_name,max(id) maxId
from test_name
groupby city_name,area_name,agent_name
havingcount(1)>1
编号更新
不管任何时候,进行更新操作,一定更要三思,问问自己加了where条件没有,切勿大意经验之谈
update test_name set agent_name='张三2'where id=2select*from test_name
查询更新
通过子查询方式更新数据,将上面的数据更新还原,进行下面更新操作
update test_name set agent_name='张三_'+convert(varchar(50),t.maxId)from(select city_name,area_name,agent_name,max(id) maxId
from test_name
groupby city_name,area_name,agent_name
havingcount(1)>1) t
where test_name.id=t.maxId
select*from test_name
常见更新方式
在 SQL Server 中,更新数据是数据库管理中常见且重要的操作之一。
UPDATE 语句
使用 UPDATE 语句可以直接更新表中的数据。语法如下:
UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, …
WHERE condition;
这里的 table_name 是你要更新的表名,column1 = value1, column2 = value2, … 是需要更新的列和对应的值,WHERE condition 是更新的条件。
使用子查询更新数据
如前面提到的,可以使用子查询来更新表中的数据,例如将一个表中的列更新为另一个表中的计算结果。
使用 JOIN 更新数据
通过 JOIN 操作,可以根据两个或多个表之间的关系来更新数据。例如,可以使用 INNER JOIN、LEFT JOIN 或其他类型的 JOIN 来更新匹配的数据。
使用临时表进行更新
有时候,可以先将需要更新的数据存储在临时表中,然后再通过 JOIN 或其他方式将其更新回主表。
使用事务进行更新
在更新数据时,尤其是涉及多个表或复杂逻辑时,使用事务可以确保数据的一致性。通过启动事务、提交或回滚事务,可以有效地管理更新操作。
使用触发器进行更新
在某些情况下,可能希望在更新某个表时自动触发另一些操作,这时可以使用触发器来实现。
触发器可以在更新、插入或删除数据时自动执行相关的操作。
无论使用哪种更新数据的方式,都需要谨慎操作,确保更新的数据准确无误。在进行重要的数据更新操作前,务必备份数据以防止意外情况发生。经验之谈,慎之又慎。
常见场景
在 SQL Server 中,批量修改数据是常见的需求之一,特别是在需要同时更新多行记录时。
批量修改数据场景
1.大批量数据更新
当需要更新大量数据时,采用批量更新的方式可以提高效率,减少单独更新每行记录的开销。
2.根据条件批量更新
根据特定条件选择需要更新的数据,可以使用 WHERE 子句来筛选符合条件的记录进行批量更新。
3.使用临时表批量更新
将需要更新的数据存储在临时表中,然后利用临时表与目标表进行 JOIN 更新数据。
4.跨表关联批量更新
在更新数据时,可能需要跨表关联更新数据,可以使用 JOIN 操作或子查询来实现。
需要注意的事项
1.事务处理
在批量更新数据时,尤其是跨表更新或更新涉及到重要数据时,建议使用事务进行处理,以确保数据的一致性并能够回滚到之前的状态。
2.性能优化
在进行批量更新时,要注意数据库性能,避免锁表或对性能造成影响。可以考虑分批次更新数据、创建索引以提升查询效率等方式进行性能优化。
3.备份数据
在进行批量更新操作前,务必备份数据,以防操作失误或更新错误导致数据丢失。
4.避免影响其他操作
在更新大量数据时,可能会占用数据库资源,影响其他操作。建议在低负载时段执行批量更新操作,以减少对其他操作的影响。
5.注意更新条件
确保更新操作的条件准确,避免将不需要更新的数据一并更新。
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