多表关联同时更新多条不同的记录方法分享

在项目的进程中，我们面临了一个挑战：如何实现一次性更新多条不同记录的需求。经过与同事的深入讨论，我们提出了一种高效且实用的解决方案，现在分享给大家参考。

设想一下这样一个场景：我们有两张临时表 temptest1 和 temptest2，并且已经在这两张表中录入了测试数据。接下来，我们的任务是将 temptest2 中的年龄数据更新到 temptest1 中对应记录的年龄字段。换句话说，我们希望将 temptest1 中 ID 为 1 的记录的年龄改为 19，将 ID 为 2 的记录的年龄改为 20。关键的要求是，我们需要通过一句 SQL 语句完成这个操作，而不是使用循环。

我们来创建这两张表并录入测试数据。创建表的 SQL 语句如下：

```sql

create table temptest1 ( id int, name1 varchar(50), age int )

create table temptest2 ( id int, name1 varchar(50), age int )

```

在数据录入完成后，我们可以开始考虑如何实现数据的更新。经过思考，我们可以使用 SQL 的 JOIN 操作来完成这个任务。通过连接两张表，我们可以基于共同的 ID 字段找到匹配的记录，然后更新 temptest1 中的年龄字段。具体的 SQL 语句如下：

```sql

UPDATE temptest1

SET age = temptest2.age

FROM temptest1

JOIN temptest2 ON temptest1.id = temptest2.id

WHERE temptest1.id IN (1, 2)

```

SQL的魅力：一种有趣的数据更新方式

在数据处理的海洋中，SQL语句如同一条条灵活的鱼儿，穿梭于数据表之间，实现着各种复杂的数据操作。今天，我们将一起一种特别有趣的SQL操作——使用Merge命令进行数据更新。

假设我们有两个临时表temptest1和temptest2，我们的目标是将temptest2中的年龄信息更新到temptest1中对应ID的记录里。如何实现呢？下面是一种方法。

我们更新t1表，将t2表的年龄信息设置到t1表中对应ID的记录上。这个过程可以通过Join操作来完成，将两个表按照ID进行连接，然后更新t1的age字段为t2的age值。

有没有更简洁、更高效的方式呢？答案是肯定的。我们可以使用SQL Server 2008中的Merge命令。这个命令可以在一个语句中完成匹配、更新等多个操作。下面是使用Merge命令的写法：

使用Merge命令，我们可以直接指定要更新的表（在本例中是temptest1）和要使用的表（在本例中是temptest2的一个子查询），然后通过On子句指定连接条件（在本例中是ID的匹配）。当找到匹配的记录时，使用When Matched Then Update子句来执行更新操作，将t2表的年龄值设置到t1表中对应ID的记录上。

通过这种方式，我们可以以一种更加直观、简洁的方式完成数据更新操作。这种SQL语句的写法不仅使代码更加易读，而且提高了执行效率。在实际的数据处理过程中，使用Merge命令可以让我们更加高效地管理数据，实现数据的动态更新。

标题：实现跨表更新：将testB的ENG和CHI字段值注入testA

假设我们有如下两张表：

创建表testA的语句如下：

```sql

CREATE TABLE testA (ID NUMBER, ENG VARCHAR2(3), CHI VARCHAR2(3));

```

创建表testB的语句如下，并添加了一个额外的字段"anythingother"：

```sql

CREATE TABLE testB (ID NUMBER, ENG VARCHAR2(3), CHI VARCHAR2(3), ANYTHINGOTHER VARCHAR2(1));

```

现有记录如下：

testA:

```yaml

ID ENG CHI

=============

1 a 一

2 b 二

3 c 三

```

testB:

```yaml

ID ENG CHI ANYTHINGOTHER

===========================

1 d 四 ...

2 e 五 ...

3 f 六 ...

```

我们的目标是将testB表中的ENG和CHI字段的值更新到testA表中，以ID作为关联键。以下是如何使用SQL语句完成此操作的指导：

更新语句如下：

```sql

UPDATE testA ta

SET (ta.eng, ta.chi) = (SELECT tb.eng, tb.chi FROM testB tb WHERE ta.id = tb.id)

WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM testB tb WHERE ta.id = tb.id);

```

执行计划概述

对于此特定的计划哈希值：，我们看到的是一个更新任务。该任务涉及到多个表的操作，包括更新语句、过滤操作、全表访问等。以下是详细的执行计划信息。

详细执行计划

1. UPDATE STATEMENT：这是一个更新操作，预计会处理一行数据，成本为7（占CPU成本的百分比为15），预计执行时间为00:00:01。

2. UPDATE和FILTER操作：这是针对表TA的操作，具体的过滤条件未在计划中详细列出。预计执行时间与成本较小。

3. TABLE ACCESS FULL：这是针对表TA和TB的全表访问操作，预计处理的数据行数分别为5和至少一行，成本较小，执行时间也较短。具体的过滤条件也在这一步中体现，针对表TB的列A进行过滤。值得注意的是，这一步出现了两次，对两个表TA和TB都有涉及。这是因为要满足一定的条件才能实现更新操作。这些条件通过谓词信息部分得以体现。

谓词信息

执行计划一览

Plan hash值：

以下是一份精心策划的执行方案，犹如一张复杂的网络图，每一环节都承载着特定的任务与目标。让我们深入洞察其细节。

有一个更新语句（UPDATE STATEMENT），预计需要处理四行数据，消耗时间约为一秒。它负责触发后续的一系列操作。接下来的哈希连接（HASH JOIN）操作同样针对四行数据，也是在一秒内完成。这个步骤是连接操作的关键，负责整合来自不同表的数据。

然后，两个表访问全面（TABLE ACCESS FULL）操作开始执行。首先是TB表，接着是TA表。这两个步骤都是读取数据的过程，预计处理时间同样为一秒。值得注意的是，这两个操作涉及到数据的筛选和获取，确保获取的数据满足后续操作的需求。

在这个过程中，有一个重要的条件判断（Predicate Information），即TA表中的A字段等于TB表中的A字段。这是连接两个表的关键条件，确保数据的准确性和一致性。此操作还采用了动态采样（dynamic sampling），级别为2，以提高处理效率和准确性。

统计信息显示，这个执行计划涉及到多次递归调用、数据库块获取、一致读取等操作。并且，通过网络发送和接收了大量数据。还进行了排序操作，但没有使用磁盘资源，全部在内存中进行，高效且迅速。最终，四行数据被成功处理。

以上是一份充满策略与智慧的执行计划，每一环节都经过精心设计和优化，以实现最佳的性能和效率。无论是对于开发者还是用户来说，这都是一次流畅且吸引人的体验。至于cambrian.render('body')这部分内容，似乎与上述执行计划相关，但具体细节未给出，我们期待其在实际应用中的精彩表现。