sql里的update 实现 多表 更新 在开发中,数据库来回换,而有些关键性的语法又各不相同,这是一件让开发人员很头痛的事情.本文总结了Update语句 更新 多表时在SQL Server,Oracle,MySQL三种数据库中的用法.我也试了SQLite数据库,都没成功,不知是不支持多表 更新
sql里的update实现多表更新
在开发中,数据库来回换,而有些关键性的语法又各不相同,这是一件让开发人员很头痛的事情.本文总结了Update语句更新多表时在SQL Server,Oracle,MySQL三种数据库中的用法.我也试了SQLite数据库,都没成功,不知是不支持多表更新还是咋的. 在本例中: 我们要用表gdqlpj中的gqdltks,bztks字段数据去更新landleveldata中的同字段名的数据,条件是当landleveldata 中的GEO_Code字段值与gdqlpj中的lxqdm字段值相等时进行更新.
SQL Server语法:UPDATE { table_name WITH ( [ ...n ] ) | view_name | rowset_function_limited } SET { column_name = { expression | DEFAULT | NULL } | @variable = expression | @variable = column = expression } [ ,...n ] { { [ FROM { } [ ,...n ] ] [ WHERE ] } | [ WHERE CURRENT OF { { [ GLOBAL ] cursor_name } | cursor_variable_name } ] } [ OPTION ( [ ,...n ] ) ]
SQL Server示例: update a set a.gqdltks=b.gqdltks,a.bztks=b.bztks from landleveldata a,gdqlpj b where a.GEO_Code=b.lxqdm
Oracle语法: UPDATE updatedtable SET (col_name1[,col_name2...])= (SELECT col_name1,[,col_name2...] FROM srctable [WHERE where_definition])
Oracel 示例: update landleveldata a set (a.gqdltks, a.bztks)= (select b.gqdltks, b.bztks from gdqlpj b where a.GEO_Code=b.lxqdm)
MySQL语法: UPDATE table_references SET col_name1=expr1 [, col_name2=expr2 ...] [WHERE where_definition]
MySQL 示例: update landleveldata a, gdqlpj b set a.gqdltks= b.gqdltks, a.bztks= b.bztks where a.GEO_Code=b.lxqdm
有A、B张表,其记录如下:
A表
c1 c2
--------------
1 a1
2 a2
3 a3
8 a8
B表
c1 c3
--------------
1 b1
2 b1
3 b3
10 b10
A.c1与B.c1相等,用一条sql语句,实现A.c2的值更新为B.c3
------------------------
UPDATE A
SET A.c2 =B.c3
from A ,B
where A.c1=B.c1
UPDATE A
SET A.c2 =B.c3
from A inner join B on A.c1=B.c1
注意:update后面是不能跟多表的,但跟在from子句后面

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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