Merge

本文深入探讨了SQL中的merge操作及其复杂关联更新方法,同时介绍了hint在update语句中的应用,包括如何在select和update语句中使用hint,以及其有效性和限制。

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一、merge相关

1、一些复杂的关联update更新数据,可以考虑用merge代替

2、on中可以实现被插入表的单表数据过滤(using 数据源可以为空,此时when matched 和when not matched 返回null都不执行

     如 merge into test d

          using (select 1 from dual)s

          on  (d.c1=s.c1 and d.c2=sysdate)
          when matched

               update set   d1.c3 =**

           when not matched

                insert values();

3、update可以带where条件

4、可以单独使用update 和insert

二、hint相关

1、hint 不光可以在select中使用,update也同样可以使用

2、hint必须紧跟在select 或update 之后

        eg: update  /*+ index (t) */ site_daily_settlemetn t set c2=x+1 where report_date =**;

                select   /*+ index (t) */ * from site_daily_settlemetn t where report_date =**;有效

                select  *  /*+ index (t) */ from site_daily_settlemetn t where report_date =**;×hint失效的

### Merge 的概念与用法 在编程和数据处理领域,“merge” 是指将两个或多个数据集、集合或其他结构组合成一个新的整体的过程。这一操作通常用于保持数据一致性或将不同来源的数据集成到单一视图中。 #### 数据处理中的 Merge 在数据处理中,`merge` 常见于数据分析工具(如 Pandas 或 SQL)。它涉及通过共同的关键字段连接不同的表或数据框。这种技术类似于数据库查询中的 `JOIN` 操作[^3]。以下是几种常见的 merge 类型: - **Inner Join**: 只保留两组数据中共有的键值对应的记录。 - **Outer Join**: 合并所有记录,无论它们是否存在于另一组数据中。 - **Left Join/Right Join**: 保留左表或右表的所有记录,并补充来自另一侧匹配的记录;如果无匹配,则填充缺失值。 例如,在 Python 中使用 Pandas 库可以实现如下操作: ```python import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'data1': [1, 2, 3]}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E'], 'data2': [4, 5, 6]}) merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner') print(merged_df) ``` 此代码片段展示了如何基于共享列 `'key'` 执行内部联接[^4]。 #### 并行计算中的 Global Data Aggregation 和 Pairwise Merging 另一种形式的合并发生在分布式系统或者大规模并行运算期间。“Global data aggregation”,即全局数据聚合,是一种有效减少中间状态存储需求的技术。这种方法允许结果逐步累积而不是一次性加载整个数据集进入内存[^2]。具体来说,pairwise merging 将部分结果配对直到最终得出唯一结论。 #### 函数式编程里的 Merge 当提到函数式编程范例时,比如 Haskell 或 Scala,列表或者其他可迭代对象可以通过特定方式融合在一起。一个典型例子就是 zipWith 方法,它可以接受两个序列作为输入参数并将对应位置上的元素传递给指定二元函数来构建新数组[^5]。 ```haskell let mergedList = zipWith (+) [1..5] [6..10] -- Resulting list would be [7,9,11,13,15] ``` 以上实例说明了怎样利用简单的算术加法规则把两个整数系列结合起来形成第三个数值串流。
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