한 SQL 테이블에서 데이터를 다른 값의 값을 기준으로 업데이트합니다.
다른 테이블의 값으로 SQL 테이블을 업데이트하려면 가장 일반적이고 효율적인 방법은 가입과 함께 업데이트 문을 사용하는 것입니다. 특정 단계는 다음과 같습니다. 1. 업데이트를 사용하고 공통 열 (예 : 기본 키 또는 외국 키)을 통해 두 개의 테이블에 행을 일치 시키십시오. 2. 설정 절에서 대상 테이블의 필드를 소스 테이블의 해당 값과 동일하게 지정합니다. 3. 조인 조건이 정확한지 확인하고 가능한 다중 일치 또는 결 측값을 처리하는 데주의를 기울입니다. 4. 성능 영향을 고려하면 인덱스를 추가하고 업데이트 범위를 제한하고 수행 할 적절한 시간을 선택하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 업데이트 전에 일치하는 행의 수를 확인하고 사고를 방지하기 위해 데이터를 백업하는 것이 좋습니다.
다른 하나의 값을 사용하여 한 SQL 테이블에서 데이터를 업데이트 해야하는 경우 가장 일반적이고 효율적인 방법은 업데이트 문에 가입을 사용하는 것입니다. 이 방법은 테이블을 올바르게 연결하는 방법을 이해하면 간단합니다.
Join과 함께 업데이트를 사용하십시오
기본 아이디어는 1 차 또는 외국 키와 같은 공통 열을 사용하여 두 테이블 사이의 행을 일치시키는 것입니다. 일치하면 소스 테이블의 값을 기반으로 대상 테이블에서 필드를 업데이트 할 수 있습니다.
일반적인 구조는 다음과 같습니다.
대상 _table을 업데이트합니다 target_table.id = source_table.ref_id에서 source_table에 가입하십시오 target_table.column_to_update = source_table.value_to_use를 설정합니다.
예를 들어 temp_data 테이블의 새 데이터를 기반으로 업데이트가 필요한 users 테이블이있는 경우 모두 user_id 공유하면 다음을 작성할 수 있습니다.
사용자를 업데이트하십시오 user.user_id = temp_data.user_id에서 temp_data에 가입하십시오 set user.email = temp_data.new_email;
이렇게하면 각 일치하는 행을 거쳐서 temp_data 의 해당 값으로 users 테이블의 이메일 필드를 업데이트합니다.
명심해야 할 몇 가지 사항 :
- 결합 조건이 정확한지 확인하십시오. 그렇지 않으면 의도하지 않은 행을 업데이트 할 수 있습니다.
- 소스 테이블에 여러 개의 일치가 존재하는 경우 하나만 사용됩니다 (종종 첫 번째 발견). 원하는 것이 아닐 수도 있습니다.
- 대규모 업데이트를 실행하기 전에, 특히 프로덕션 환경에서 항상 데이터를 백업하십시오.
일부 값이 누락 된 경우를 처리하십시오
때로는 소스 테이블에 대상 테이블의 모든 행에 일치하는 항목이 없을 수도 있습니다. 가능한 한 업데이트를 적용하려면 여전히 많이 변경할 필요가 없습니다. 조인은 이미 일치하는 행만 업데이트되도록합니다.
그러나 모든 행이 일치 할 것으로 기대하고 그렇지 않다면 그 이유를 두 번 확인할 가치가 있습니다. 먼저 빠른 선택을 할 수 있으려면 얼마나 많은 일치가 있는지 확인할 수 있습니다.
count (*) 선택 사용자로부터 user.user_id = temp_data.user_id에서 temp_data에 가입하십시오.
그 숫자가 낮은 것처럼 보이면 업데이트를 진행하기 전에 조사하십시오.
성능 영향을 고려하십시오
대형 데이터 세트를 업데이트하는 것은 특히 관련된 테이블이 크거나 조인이 최적화되지 않은 경우 리소스 집약적 일 수 있습니다. 다음은 둔화를 피하기위한 몇 가지 팁입니다.
- 결합에 사용 된 열에 아직 존재하지 않는 경우 인덱스를 추가하십시오.
- 클로스 위치를 추가하여 가능한 경우 업데이트 범위를 제한하십시오.
- 시스템 성능에 영향을 미치려면 피크 외 시간 동안 업데이트를 실행하십시오.
작은 서브 세트에서 먼저 테스트 할 수도 있습니다.
사용자를 업데이트하십시오 user.user_id = temp_data.user_id에서 temp_data에 가입하십시오 set user.email = temp_data.new_email을 설정합니다 제한 100;
이렇게하면 전체 데이터 세트에 한 번에 예상대로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
가입 논리에주의를 기울이지 않거나 테스트 중에 범위를 제한하는 것을 잊어 버린 경우 지나치게 복잡하지는 않지만 엉망이됩니다.
위 내용은 한 SQL 테이블에서 데이터를 다른 값의 값을 기준으로 업데이트합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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SQL에서 Orderby의 성능을 최적화하려면 먼저 실행 메커니즘을 이해하고 인덱스 및 쿼리 구조를 합리적으로 사용해야합니다. 정렬 필드에 색인이 없으면 데이터베이스는 "Filesort"를 트리거하여 많은 리소스를 소비합니다. 따라서 큰 테이블의 직접 분류를 피하고 조건을 통해 정렬 된 데이터의 양을 줄여야합니다. 둘째, 분류 필드를위한 일치하는 인덱스를 설정하면 MySQL 8.0에서 역 차수 색인을 생성하여 효율성을 향상시키는 등의 쿼리 속도가 크게 높아질 수 있습니다. 또한 딥 페이징 (예 : Limit1000, 10)은 인덱스 기반 커서 페이징 (예 : whereid> 12345)과 함께 사용해야합니다. 마지막으로, 캐싱, 비동기 응집 및 기타 수단을 결합하면 대규모 데이터 세트 시나리오에서 분류 성능을 더욱 최적화 할 수 있습니다.
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GrantAndRevokestatementesAreSearEDTOMENAGEUSERPERMISSIONSQL.1.GRANTPROVIDESPRIVILEGESLIKESELECT, 삽입, 업데이트, 삭제, 삭제, ALTER, ORALLPRIVILESONDATABASEOBJECTSTOUNSERSORROLES.2.SyntaxForGrantingIsGrantPrivilege_TyPeonObject_or_or_ROLE, ALLO
