


Mise à jour des données dans un tableau SQL basé sur des valeurs dans une autre.
Pour mettre à jour une table SQL avec des valeurs d'un autre tableau, le moyen le plus courant et le plus efficace est d'utiliser une instruction de mise à jour avec une jointure. Les étapes spécifiques sont les suivantes: 1. Utilisez la mise à jour et rejoignez pour faire correspondre les lignes dans deux tables via des colonnes communes (telles que les clés primaires ou les clés étrangères); 2. Spécifiez les champs de la table cible dans la clause SET égale à la valeur correspondante de la table source; 3. Faites attention à la garantie que les conditions de jointure sont exactes et traitent avec des correspondances multiples possibles ou des valeurs manquantes; 4. Compte tenu de l'impact des performances, vous pouvez optimiser en ajoutant des index, en limitant la plage de mise à jour et en sélectionnant le temps approprié pour effectuer; 5. Il est recommandé de vérifier le nombre de lignes appariées avant la mise à jour et sauvegarde les données pour éviter les accidents.
Lorsque vous devez mettre à jour les données dans une table SQL en utilisant des valeurs provenant d'une autre, le moyen le plus courant et le plus efficace est d'utiliser une jointure dans votre instruction de mise à jour. Cette méthode est simple une fois que vous comprenez comment relier correctement les tables.

Utilisez une mise à jour avec JOIN
L'idée de base est de faire correspondre les lignes entre les deux tables en utilisant une colonne commune, comme une clé primaire ou étrangère. Une fois apparié, vous pouvez mettre à jour les champs dans le tableau cible en fonction des valeurs de la table source.

Voici une structure générale:
Mettre à jour Target_Table Rejoindre Source_Table sur Target_Table.id = Source_Table.ref_id Set target_table.column_to_update = source_table.value_to_use;
Par exemple, si vous avez une table users
qui doit être mise à jour en fonction de nouvelles données dans une table temp_data
, et les deux partagent un user_id
, vous pouvez écrire:

Mettre à jour les utilisateurs Rejoindre temp_data sur utilisateurs.user_id = temp_data.user_id Définir des utilisateurs.email = temp_data.new_email;
Cela passera par chaque ligne correspondante et mettra à jour le champ de messagerie dans la table users
avec la valeur correspondante de temp_data
.
Certaines choses à garder à l'esprit:
- Assurez-vous que la condition de jointure est exacte - sinon, vous pouvez mettre à jour les lignes involontaires.
- Si plusieurs correspondances existent dans le tableau source, une seule sera utilisée (souvent la première trouvée), ce qui peut ne pas être ce que vous voulez.
- Sauvegardez toujours vos données avant d'exécuter de grandes mises à jour, en particulier dans les environnements de production.
Gérer les cas où certaines valeurs manquent
Parfois, la table source peut ne pas avoir une entrée correspondante pour chaque ligne de la table cible. Si vous souhaitez toujours appliquer la mise à jour dans la mesure du possible, vous n'avez pas besoin de changer beaucoup - la jointure garantit déjà que seules les lignes correspondantes sont mises à jour.
Mais si vous vous attendez à ce que toutes les lignes aient un match et qu'ils ne le font pas, cela vaut la peine de vérifier pourquoi. Vous pouvez d'abord faire une sélection rapide pour voir combien de matchs il y a:
Sélectionnez Count (*) Des utilisateurs Jointer temp_data sur users.user_id = temp_data.user_id;
Si ce nombre semble faible, enquêtez avant de procéder à la mise à jour.
Considérons l'impact des performances
La mise à jour de grands ensembles de données peut être à forte intensité de ressources, surtout si les tableaux impliqués sont énormes ou si la jointure n'est pas optimisée. Voici quelques conseils pour éviter les ralentissements:
- Ajoutez des index sur les colonnes utilisées dans le jointure si elles n'existent pas déjà.
- Limitez la portée de la mise à jour lorsque cela est possible en ajoutant où les clauses.
- Exécutez la mise à jour pendant les heures hors pointe si cela veut affecter les performances du système.
Vous pouvez également tester sur un petit sous-ensemble d'abord:
Mettre à jour les utilisateurs Rejoindre temp_data sur utilisateurs.user_id = temp_data.user_id Définir des utilisateurs.email = temp_data.new_email Limiter 100;
De cette façon, vous pouvez vérifier que tout fonctionne comme prévu sans affecter l'ensemble de données à la fois.
Ce n'est pas trop compliqué, mais facile à gâcher si vous ne faites pas attention à la logique de jointure ou si vous oubliez de limiter la portée pendant les tests.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour calculer la différence entre deux dates, vous devez sélectionner la fonction correspondante en fonction du type de base de données: 1. Utilisez DADAFIF () pour calculer la différence de jour dans MySQL, ou spécifiez les unités telles que l'heure et la minute dans TimeStampDiff (); 2. Utilisez DADAIFF (DATE_PART, START_DATE, END_DATE) dans SQLServer et spécifiez les unités; 3. Utilisez la soustraction directe dans PostgreSQL pour obtenir la différence de jour, ou utilisez l'extrait (dayFromage (...)) pour obtenir des intervalles plus précis; 4. Utilisez la fonction Julianday () pour soustraire la différence de jour dans SQLite; Faites toujours attention à la commande de date

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Dates de format Dans SQL, vous devez sélectionner la fonction correspondante en fonction du type de base de données. Mysql utilise date_format () avec% y,% m et d'autres formats, tels que selectDate_format (maintenant (), '% y-% m-% d'); SQLServer utilise convert () ou format (), le premier est SelectConvert (varchar, getDate (), 112), et le second est selectFormat (getDate (), 'yyyy-mm-dd'); PostgreSQL utilise TO_CHAR (), comme selectTo_Char (maintenant (), 'y

Les répliques de lecture sont nécessaires car la plupart des applications lisent la suite et écrivent moins, et la bibliothèque maître est facile à devenir un goulot d'étranglement; Les paramètres communs incluent la réplication maître-esclave de MySQL, la réplication du flux de PostgreSQL, le groupe AllyOn de SqlServer et les instances ReadReplica de RDS; Les demandes de lecture peuvent être jugées via la couche d'application, et les catégories de middleware ou ORM sont acheminées vers la réplique; Les problèmes facilement négligés comprennent les retards de réplication, la configuration de pool de connexions incorrecte, les contrôles de santé manquants et la gestion inadéquate des autorisations.

Le cube est utilisé pour générer une agrégation de toutes les combinaisons de dimensions, adaptées à une analyse croisée; Rollup est progressivement résumé aux niveaux hiérarchiques, adapté aux données avec des relations hiérarchiques. Cube génère un total de 8 combinaisons selon la région, le produit et le trimestre, tandis que Rollup génère un résumé de l'année, du mois, du jour et d'autres niveaux selon l'année, le mois et le jour. Cube convient à la visualisation de tous les résultats transversaux, Rollup convient à l'affichage des hiérarchies. Notez que Cube peut faire exploser l'ensemble de résultats et Rollup dépend de l'ordre sur le terrain. La ligne récapitulative peut être identifiée via la fonction de groupement (), et la ligne totale est nommée avec coalesce pour améliorer la lisibilité.

BlobstoresbinaryDatalikeImages, Audio, Orpdfsasrawbytes withoutCharacterencoding, tandis que les opérations de tassement de tassement

La fonction d'agrégation de SQL est utilisée pour calculer une valeur de résumé unique à partir de plusieurs lignes de données. Les fonctions communes incluent SUM () Summing, AVG () Valeur moyenne, Count () Count, Max () Valeur maximale et valeur minimale min (). Ces fonctions sont souvent utilisées en conjonction avec Groupby pour compter les données groupées. Par exemple, l'utilisation de SUM (Units_Sold) peut obtenir le volume total des ventes, l'ajout de groupbyproduct_id peut compter par produit; Count () peut compter tous les enregistrements, et Count (Sale_Date) ignorera les valeurs vides. Remarque lorsque vous utilisez: les valeurs nuls sont généralement ignorées, sauf count (); L'utilisation mixte de plusieurs fonctions peut produire des résultats inattendus; Havi devrait être utilisé pour filtrer les données groupées
