我正在使用另一个表中的数据更新一个表上的列。该WHERE子句基于多个列,并且某些列为空。根据我的想法,此空值是throwingoff您的标准UPDATE TABLE SET X=Y WHERE A=B声明。
WHERE
throwingoff
UPDATE TABLE SET X=Y WHERE A=B
请参阅两个表中的该SQLFiddle,这些表正在尝试table_one根据中的数据进行更新table_two。我的查询当前如下所示:
table_one
table_two
UPDATE table_one SET table_one.x = table_two.y FROM table_two WHERE table_one.invoice_number = table_two.invoice_number AND table_one.submitted_by = table_two.submitted_by AND table_one.passport_number = table_two.passport_number AND table_one.driving_license_number = table_two.driving_license_number AND table_one.national_id_number = table_two.national_id_number AND table_one.tax_pin_identification_number = table_two.tax_pin_identification_number AND table_one.vat_number = table_two.vat_number AND table_one.ggcg_number = table_two.ggcg_number AND table_one.national_association_number = table_two.national_association_number
当某些table_one.x表中的任何列为时,由于某些行未更新,查询失败null。即,仅当所有列都有一些数据时,它才会更新。
table_one.x
null
更新
我使用了@binotenary提供的第一条更新语句。对于小桌子,它可以瞬间运行。例如,一张表有20,000条记录,并且更新在大约20秒内完成。但是到目前为止,具有900万条记录的另一个表已经运行了20个小时!见下面的输出EXPLAIN功能
EXPLAIN
Update on table_one (cost=0.00..210634237338.87 rows=13615011125 width=1996) -> Nested Loop (cost=0.00..210634237338.87 rows=13615011125 width=1996) Join Filter: ((((my_update_statement_here)))) -> Seq Scan on table_one (cost=0.00..610872.62 rows=9661262 width=1986) -> Seq Scan on table_two (cost=0.00..6051.98 rows=299998 width=148)
该EXPLAIN ANALYZE选项也花了很长时间,所以我取消了。
EXPLAIN ANALYZE
关于如何使这种类型的更新更快的任何想法?即使这意味着使用其他更新语句,甚至使用自定义函数来循环执行更新。
由于需要null = null评估,因此除了相等性检查之外,false还需要检查两个字段是否都同时null存在:
null = null
false
UPDATE table_one SET table_one.x = table_two.y FROM table_two WHERE (table_one.invoice_number = table_two.invoice_number OR (table_one.invoice_number is null AND table_two.invoice_number is null)) AND (table_one.submitted_by = table_two.submitted_by OR (table_one.submitted_by is null AND table_two.submitted_by is null)) AND -- etc
您还可以使用coalesce更具可读性的函数:
coalesce
UPDATE table_one SET table_one.x = table_two.y FROM table_two WHERE coalesce(table_one.invoice_number, '') = coalesce(table_two.invoice_number, '') AND coalesce(table_one.submitted_by, '') = coalesce(table_two.submitted_by, '') AND -- etc
但是您需要注意默认值(的最后一个参数coalesce)。 它的数据类型应与列类型匹配(例如,这样您就不会最终将日期与数字进行比较),并且默认值应使其不出现在数据中。 例如,coalesce(null, 1) = coalesce(1, 1)您要避免这种情况。
coalesce(null, 1) = coalesce(1, 1)
Seq Scan on table_two-这表示您在上没有任何索引table_two。 因此,如果您在其中更新一行,table_one则要在table_two数据库中找到匹配的行,基本上必须逐一扫描所有行,直到找到匹配的行。 如果对相关列进行索引,则可以更快找到匹配的行。
Seq Scan on table_two
另一方面,如果table_one有任何索引,则会减慢更新速度。
表约束和索引严重延迟了每次写操作。如果可能,应在更新运行时删除所有索引,触发器和外键,并在最后重新创建它们。
同一指南中另一个可能有用的建议是:
如果您可以使用例如顺序ID对数据进行细分,则可以批量更新行。
因此,例如,如果您要添加table_one一id列,则可以添加如下内容
id
and table_one.id between x and y
在where条件和运行查询几次改变的值,x并且y使所有的行覆盖。
where
x
y
EXPLAIN ANALYZE选项也花了很长时间
在处理带有副作用的语句时,使用该ANALYZE选项EXPLAIN时可能要小心。根据文件:
ANALYZE
请记住,使用ANALYZE选项时,该语句实际上已执行。尽管EXPLAIN会丢弃SELECT将返回的任何输出,但是该语句的其他副作用将照常发生。