mysql sql server oracle 都表关联更新

本文介绍了在SQLServer、Oracle及MySQL中如何通过联表更新实现数据同步。具体展示了使用INNER JOIN进行多表更新的语法,并提供了针对不同数据库的示例。

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sql server


update a set name=b.name, remark=b.remark from mytable a inner join mytableB b on a.id = b.id

也可

update a set name=b.name, remark=b.remark from mytable a, mytableB b where a.id = b.id 


oracle

update a set name=b.name, remark=b.remark from mytable a inner join mytableB b on a.id = b.id 



mysql


mysql关联多表进行update更新操作

update major m
inner join fields  f
on  f.name=m.des
SET m.f_id=f.id
where  id<9

 

等同于

UPDATE major m,fields f
SET m.f_id=f.id

WHERE  f.name=m.des




  1. update `my` set `content`=replace(`content`,' ','');//清除my表中content字段中的空格  



<think>好的,用户现在想了解SQL ServerMySQLOracle中分区的差异,特别是实现方式和区别。之前我已经回答了它们空间的不同,现在需要聚焦在分区上。首先,我得回忆一下这三个数据库的分区机制。 根据用户提供的引用[1],MySQL的MyISAM分区使用的是通用分区策略,由server层控制,性能有问题。这可能指的是旧版本的情况,现在InnoDB是否有所改进呢?需要确认当前MySQL版本的分区实现是否有变化。另外,引用[3]提到了日期字段的处理差异,虽然主要是语法上的,但可能影响分区策略的设计。 用户之前的问题是关于空间的区别,现在转向分区,这两者有关联。比如Oracle的分区可以分配到不同空间,而MySQL的分区可能涉及独立空间。需要区分分区和空间的概念,避免混淆。 接下来,我需要整理每个数据库的分区实现方式: 1. **Oracle**:应该支持范围、列、哈希、复合分区,还有自动分区如间隔分区。分区剪裁和性能优化比较成熟,可能和空间结合使用,每个分区可以存储在不同空间,方便管理和IO分散。 2. **SQL Server**:使用文件组来分布分区,常见的是水平分区,通过分区函数和方案。比如按日期范围分区,每个分区对应不同的文件组,可能利用列存储索引优化查询。 3. **MySQL**:虽然支持分区,但根据引用[1],MyISAM的分区由server层控制,性能不佳。InnoDB是否有改进?比如,是否支持更高效的分区策略?MySQL的分区类型包括RANGE、LIST、HASH等,但实际应用中可能存在限制,比如所有分区必须同一存储引擎,无法跨磁盘等。 需要注意用户提供的引用中提到的问题,比如MySQL的通用分区策略性能问题,这可能影响使用场景。此外,用户可能关心性能差异、管理复杂度、适用场景等。 现在需要比较三者的实现差异,包括分区类型、管理方式、存储结构、性能优化手段等。同时,用户可能想知道实际应用中的选择建议,比如高并发OLTP适合哪个,大数据量分析适合哪个。 还要确保回答结构清晰,分点说明每个数据库的特点,然后对比差异,可能用格总结,最后给出建议。需要引用用户提供的引用内容,比如引用[1]说明MySQL的分区问题,引用[3]在日期处理上的不同可能影响分区定义。 需要确认是否有遗漏的重要区别,比如分区键的限制、索引处理、维护操作(如分区的添加、删除、合并)是否方便,以及是否支持并行查询等高级功能。 最后,生成相关问题,引导用户深入探讨,比如分区的性能优化策略,或者具体某个数据库中分区的实际案例。</think>### SQL Server vs MySQL vs Oracle 分区实现与差异对比 --- #### 一、核心实现机制 1. **Oracle 分区** - **实现基础**:基于空间物理隔离,每个分区可分配到不同空间,结合 *分区键* 实现数据逻辑划分[^1] - **分区策略**: - **范围分区**:按连续值划分(如日期范围 `PARTITION BY RANGE(order_date)`) - **列分区**:按枚举值划分(如地区 `PARTITION BY LIST(region)`) - **哈希分区**:均匀分布数据(`PARTITION BY HASH(customer_id)`) - **复合分区**:多级组合(如先范围再哈希) - **高级特性**: - **间隔分区**:自动创建新分区(如按月自动扩展) - **分区剪裁**:查询时自动跳过无关分区 - **分区交换**:快速加载/卸载数据(`ALTER TABLE ... EXCHANGE PARTITION`) 2. **MySQL 分区** - **实现基础**:依赖存储引擎(InnoDB/MyISAM),但分区逻辑由 *Server层统一管理*,与引擎解耦[^1] - **分区策略**: - **RANGE/LIST**:语法与Oracle类似(`PARTITION BY RANGE(YEAR(order_date))`) - **HASH/KEY**:基于哈希函数或系统计算的分区 - **限制**: - 所有分区必须使用同一存储引擎 - 不支持全局索引(仅本地索引) - 分区键必须包含所有唯一约束字段(如主键) - **性能问题**: - 通用分区策略(Generic Partitioning)导致高频访问时性能下降,尤其是MyISAM引擎[^1] 3. **SQL Server 分区** - **实现基础**:通过 *分区函数* 和 *分区方案* 映射到文件组,物理隔离依赖文件组[^2] - **核心流程**: 1. 创建分区函数定义边界(`CREATE PARTITION FUNCTION`) 2. 创建分区方案绑定文件组(`CREATE PARTITION SCHEME`) 3. 建时指定分区方案 - **典型策略**: - **水平分区**:按范围拆分(如按年份划分订单) - **列存储索引分区**:优化OLAP查询性能 --- #### 二、关键差异对比(格形式) | **维度** | **Oracle** | **MySQL** | **SQL Server** | |-----------------------|-------------------------------------|------------------------------------|------------------------------------| | **物理存储** | 分区可独立分配空间 | 所有分区在同一存储引擎文件中 | 分区映射到不同文件组 | | **索引支持** | 全局索引+本地索引 | 仅本地索引 | 支持分区对齐的聚集/非聚集索引 | | **自动化能力** | 间隔分区(自动创建新分区) | 需手动维护分区 | 需手动或通过作业维护分区 | | **性能优化** | 分区剪裁、并行查询 | 分区过滤依赖查询优化器 | 列存储索引加速分析查询 | | **典型限制** | 分区键需显式定义 | 主键必须包含分区键 | 分区函数仅支持单列 | --- #### 三、操作示例对比 1. **创建范围分区** - **Oracle**(按日期分区): ```sql CREATE TABLE sales ( sale_id NUMBER, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE(sale_date) ( PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2024-01-01', 'YYYY-MM-DD')), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) ); ``` - **MySQL**(按年份分区): ```sql CREATE TABLE sales ( sale_id INT PRIMARY KEY, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE(YEAR(sale_date)) ( PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); ``` - **SQL Server**(绑定文件组): ```sql CREATE PARTITION FUNCTION pf_sales (INT) AS RANGE RIGHT FOR VALUES (2024); CREATE PARTITION SCHEME ps_sales AS PARTITION pf_sales TO (fg2023, fg2024); CREATE TABLE sales ( sale_id INT, sale_year INT ) ON ps_sales(sale_year); ``` 2. **动态管理分区** - **Oracle 添加分区**: ```sql ALTER TABLE sales ADD PARTITION p2025 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2026-01-01', 'YYYY-MM-DD')); ``` - **MySQL 重组分区**: ```sql ALTER TABLE sales REORGANIZE PARTITION p2024 INTO ( PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025), PARTITION p2025 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); ``` - **SQL Server 滑动窗口**: ```sql -- 归档旧数据并添加新分区 ALTER PARTITION SCHEME ps_sales NEXT USED [PRIMARY]; ALTER PARTITION FUNCTION pf_sales() SPLIT RANGE (2025); ``` --- #### 四、设计影响与选型建议 1. **Oracle** - **适用场景**:高频写入的OLTP系统(如金融交易按月分区) - **优势**:分区剪裁减少I/O、全局索引加速查询 2. **MySQL** - **适用场景**:中小规模数据(如日志按周分区) - **注意事项**:避免高频写入分区,谨慎选择分区键[^1] 3. **SQL Server** - **适用场景**:大规模数据分析(如按日期分区+列存储索引) - **优势**:文件组隔离冷热数据,优化存储成本 --- ### 总结 - **Oracle**:功能最完备,适合企业级复杂分区需求 - **MySQL**:轻量化但限制多,需避免性能瓶颈[^1] - **SQL Server**:强于分析场景,与Windows生态深度整合 --- ### 相关问题 1. 如何评估Oracle分区是否启用了分区剪裁? 2. MySQL分区在哪些场景下性能可能反而不如单? 3. SQL Server如何利用分区实现数据归档自动化?
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