多表关联的update语句

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多表关联的update语句
ORACLE UPDATE 语句语法与性能分析的一点看法     选择自 aceplus 的 Blog  
关键字   ORACLE UPDATE 语句语法与性能分析的一点看法 
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ORACLE UPDATE 语句语法与性能分析的一点看法



  为了方便起见,建立了以下简单模型,和构造了部分测试数据:
  在某个业务受理子系统BSS中,
  --客户资料表
  create table customers
  (
   customer_id   number(8)    not null,  -- 客户标示
   city_name     varchar2(10) not null,  -- 所在城市
   customer_type char(2)      not null,  -- 客户类型
 
   ...
  )
  create unique index PK_customers on customers (customer_id)
  由于某些原因,客户所在城市这个信息并不什么准确,但是在
  客户服务部的CRM子系统中,通过主动服务获取了部分客户20%的所在
  城市等准确信息,于是你将该部分信息提取至一张临时表中:
  create table tmp_cust_city
  (
   customer_id    number(8) not null,
   citye_name     varchar2(10) not null,
   customer_type  char(2)   not null
  )
  

1) 最简单的形式
   --经确认customers表中所有customer_id小于1000均为'北京'
   --1000以内的均是公司走向全国之前的本城市的老客户:)
   update customers
   set    city_name='北京'
   where  customer_id<1000

2) 两表(多表)关联update -- 仅在where字句中的连接
   --这次提取的数据都是VIP,且包括新增的,所以顺便更新客户类别
   update customers  a       -- 使用别名
   set    customer_type='01' --01 为vip,00为普通
   where  exists (select 1 
                  from   tmp_cust_city b
                  where  b.customer_id=a.customer_id
                 )

3) 两表(多表)关联update -- 被修改值由另一个表运算而来
   update customers a   -- 使用别名
   set    city_name=(select b.city_name from tmp_cust_city b where b.customer_id=a.customer_id)
   where  exists (select 1 
                  from   tmp_cust_city b
                  where  b.customer_id=a.customer_id
                 )
   -- update 超过2个值
   update customers a   -- 使用别名
   set    (city_name,customer_type)=(select b.city_name,b.customer_type 
                                     from   tmp_cust_city b 
                                     where  b.customer_id=a.customer_id)
   where  exists (select 1 
                  from   tmp_cust_city b
                  where  b.customer_id=a.customer_id
                 )
   注意在这个语句中,
                                   =(select b.city_name,b.customer_type 
                                     from   tmp_cust_city b 
                                     where  b.customer_id=a.customer_id
                                    )
   与
                 (select 1 
                  from   tmp_cust_city b
                  where  b.customer_id=a.customer_id
                 )
   是两个独立的子查询,查看执行计划可知,对b表/索引扫描了2篇;
   如果舍弃where条件,则默认对A表进行全表
   更新,但由于(select b.city_name from tmp_cust_city b where where  b.customer_id=a.customer_id)
   有可能不能提供"足够多"值,因为tmp_cust_city只是一部分客户的信息,
   所以报错(如果指定的列--city_name可以为NULL则另当别论):
   
01407, 00000, "cannot update (%s) to NULL"
// *Cause:
// *Action:

   一个替代的方法可以采用:
   update customers a   -- 使用别名
   set    city_name=nvl((select b.city_name from tmp_cust_city b where b.customer_id=a.customer_id),a.city_name)
   或者
   set    city_name=nvl((select b.city_name from tmp_cust_city b where b.customer_id=a.customer_id),'未知')
   -- 当然这不符合业务逻辑了

4) 上述3)在一些情况下,因为B表的纪录只有A表的20-30%的纪录数,
   考虑A表使用INDEX的情况,使用cursor也许会比关联update带来更好的性能:
   
set serveroutput on

declare
    cursor city_cur is
    select customer_id,city_name
    from   tmp_cust_city
    order by customer_id;
begin
    for my_cur in city_cur loop

        update customers
        set    city_name=my_cur.city_name
        where  customer_id=my_cur.customer_id;
       
       /** 此处也可以单条/分批次提交,避免锁表情况 **/
--     if mod(city_cur%rowcount,10000)=0 then
--        dbms_output.put_line('----');
--        commit;
--     end if;
    end loop;
end;

5) 关联update的一个特例以及性能再探讨
   在oracle的update语句语法中,除了可以update表之外,也可以是视图,所以有以下1个特例:
    update (select a.city_name,b.city_name as new_name
            from   customers a,
                   tmp_cust_city b
            where  b.customer_id=a.customer_id
           )
    set    city_name=new_name
    这样能避免对B表或其索引的2次扫描,但前提是 A(customer_id) b(customer_id)必需是unique index
    或primary key。否则报错:
    
01779, 00000, "cannot modify a column which maps to a non key-preserved table"
// *Cause: An attempt was made to insert or update columns of a join view which
//         map to a non-key-preserved table.
// *Action: Modify the underlying base tables directly.

6)oracle另一个常见错误
   回到3)情况,由于某些原因,tmp_cust_city customer_id 不是唯一index/primary key
   update customers a   -- 使用别名
   set    city_name=(select b.city_name from tmp_cust_city b where b.customer_id=a.customer_id)
   where  exists (select 1 
                  from   tmp_cust_city b
                  where  b.customer_id=a.customer_id
                 )
   当对于一个给定的a.customer_id
   (select b.city_name from tmp_cust_city b where b.customer_id=a.customer_id)
   返回多余1条的情况,则会报如下错误:
   
01427, 00000, "single-row subquery returns more than one row"
// *Cause:
// *Action:

   一个比较简单近似于不负责任的做法是
   update customers a   -- 使用别名
   set    city_name=(select b.city_name from tmp_cust_city b where b.customer_id=a.customer_id)

   如何理解 01427 错误,在一个很复杂的多表连接update的语句,经常因考虑不周,出现这个错误,
   仍已上述例子来描述,一个比较简便的方法就是将A表代入 值表达式 中,使用group by 和
   having 字句查看重复的纪录
   (select b.customer_id,b.city_name,count(*)
    from tmp_cust_city b,customers a 
    where b.customer_id=a.customer_id
    group by b.customer_id,b.city_name
    having count(*)>=2
   )
   
  



作者Blog:http://blog.youkuaiyun.com/aceplus/
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对该文的评论  
 aceplus ( 2005-07-04)  
/**** 改正1个错误 ****/

   一个比较简单近似于不负责任的做法是
   update customers a   -- 使用别名
   set    city_name=(select b.city_name from tmp_cust_city b where b.customer_id=a.customer_id and rownum=1)

   如何理解 01427 错误,在一个很复杂的多表连接update的语句,经常因考虑不周,出现这个错误,
   仍已上述例子来描述,一个比较简便的方法就是将A表代入 值表达式 中,使用group by 和
   having 字句查看重复的纪录
   (select b.customer_id,b.city_name,count(*)
    from tmp_cust_city b,customers a 
    where b.customer_id=a.customer_id
    group by b.customer_id,b.city_name
    having count(*)>=2
   )
 
 aceplus ( 2005-07-04)  
/**** 改正1个错误 ****/

   一个比较简单近似于不负责任的做法是
   update customers a   -- 使用别名
   set    city_name=(select b.city_name from tmp_cust_city b where b.customer_id=a.customer_id rownum=1)

   如何理解 01427 错误,在一个很复杂的多表连接update的语句,经常因考虑不周,出现这个错误,
   仍已上述例子来描述,一个比较简便的方法就是将A表代入 值表达式 中,使用group by 和
   having 字句查看重复的纪录
   (select b.customer_id,b.city_name,count(*)
    from tmp_cust_city b,customers a 
    where b.customer_id=a.customer_id
    group by b.customer_id,b.city_name
    having count(*)>=2
   )
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

多表关联的UPDATE 语句书写语法

1、单表update update 表名 set 列名=新值 where条件; 或 select语句 for update; 2、两表(多表)关联update-- 仅在where字句中的连接 update table1 a -- 使用别名 set a.type='01' --update值 where exists (select 1 from table2 b,table3 c w...

jsut_rick的博客 6580

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

Update语句进行多表关联

刚开始可能会有使用先复合语句的写法,就是写update中又select,想法是对的,将查出的语句中的值做为条件给update使用,不过一旦使用了,就可能会出现下面这种情况。这就是SQL中不能先select出同一表中的某些值,再update这个表(在同一语句中),这样就有了下面的这种解决方案。

Demolist的博客 5702

[转载] ORACLE 多表关联 UPDATE 语句

为了方便起见,建立了以下简单模型,和构造了部分测试数据:在某个业务受理子系统BSS中, SQL 代码 1 --客户资料表 2 create table customers 3 ( 4 customer_id number(8) not null, -- 客户标示 5 city_name varchar2(10) not null, -- 所在城市 6 customer_t...

weixin_30809333的博客 96

多表关联UPDATE 语句

转载自https://www.cnblogs.com/franson-2016/p/5988303.html 1) 最简单的形式 SQL 代码 --经确认customers表中所有customer_id小于1000均为'北京' --1000以内的均是公司走向全国之前的本城市的老客户:) update customers set city_name='北京' wh...

dianye9509的博客 372

DB2多表关联UPDATE 语句

血的教训换来的,最后一定要加where条件。否则,会将没有关联上的数据字段更新成null. update TM_INS_PROPOSAL TIP set (Total_Amount, Receivable_Busi_Amount, Vehicle_Relation, Busi_Ins_Code, Com_Ins_Code )=(sele...

无名小卒菜的博客 1万+
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