sqlserver修改查询出来数据的前几行的字段内容

本文介绍如何在SQLServer中实现类似Oracle中使用ROWNUM更新前几行数据的功能,并提供了一个具体的示例代码,同时指出这种方法也适用于Oracle。

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众所周知,oracle有个伪列ROWNUM,所以oracle修改查询出来数据的前几行非常方便,只要在where后面再加上一个rownum<n条件,n=5时就是修改查询所得数据前五行,

但是sqlserver没有rownum伪列,那怎么办呢,可以如下处理:

 with tt as(
 select top 7 * from sys_org_element where fd_org_type=8 order by fd_create_time desc
 )
 update tt set fd_import_info='XXX'

当然这个方法同样适用于oracle.


<think>我们正在讨论SQLServer2019中查询优化和索引使用条件。根据提供的引用,我们可以总结出以下关键点:1.**创建合适的索引**:索引可以显著提高查询速度,特别是在使用WHERE、JOIN和ORDER BY子句时(引用[1])。 2. **索引类型选择**:聚集索引适用于排序和范围查询,非聚集索引适用于单列或组合列的查询(引用[1])。 3. **避免过多索引**:过多的索引会增加数据修改操作(INSERT/UPDATE/DELETE)的成本(引用[1])。4.**SQL优化**:避免在WHERE子句中使用非索引字段条件查询(引用[2])。5.**强制使用索引**:当查询优化器未选择使用索引时,可以通过`WITH(INDEX(索引名))`强制使用索引(引用[4])。 6. **参数化查询问题**:在WHERE子句中使用参数(局部变量)可能导致全表扫描,因为优化器无法在编译时确定变量的值(引用[4])。现在,针对用户的问题:“在SQLServer2019中查询何时会使用索引”,我们可以从以下几个方面回答: ###索引使用条件SQLServer查询优化器会根据查询的成本估算来决定是否使用索引。以下情况通常会导致查询使用索引: 1. **WHERE子句中的索引列**:当查询条件(WHERE子句)中的列存在索引,且该条件具有高选择性(即返回的数据行数较少)时,优化器倾向于使用索引。 2. **JOIN操作**:当连接条件(ON子句)中的列存在索引时,优化器可能会使用索引来加速连接。3.**ORDERBY或GROUP BY**:当排序或分组操作的列存在索引(特别是聚集索引)时,优化器可能使用索引来避免额外的排序操作。 4. **覆盖索引**:如果非聚集索引包含了查询所需的所有列(即索引包含的列覆盖了查询字段),则优化器可能直接使用非聚集索引而无需访问数据页。5.**索引提示**:当查询中使用了`WITH(INDEX(索引名))`强制使用索引时(引用[4])。###索引不被使用的情况1.**表数据量小**:当表的数据量非常小(如只有几行)时,全表扫描可能比索引查找更快。 2. **索引选择性低**:如果索引列的值重复率很高(如性别列),使用索引可能不如全表扫描高效。3.**参数化查询**:在WHERE子句中使用局部变量(如`@num`)可能导致优化器无法使用索引(引用[4]),除非强制使用索引。 4. **函数或表达式**:在WHERE子句中对索引列使用函数或表达式(如`WHEREUPPER(name) ='ABC'`)会导致索引失效。 5. **LIKE通配符开头**:使用`LIKE '%abc'`或`LIKE '%abc%'`会导致无法使用索引(但`LIKE 'abc%'`可以使用索引)。 6. **隐式类型转换**:当WHERE子句中的条件与索引列的数据类型不匹配时,可能导致无法使用索引。###优化建议-使用参数化查询时,考虑强制使用索引(引用[4])。-避免在索引列上使用函数或表达式,可以将计算转移到常量端。 -对于需要模糊匹配的场景,考虑使用全文索引。###示例假设有个表`Employees`,其中`EmployeeID`是主键(聚集索引),并在`LastName`列上创建了个非聚集索引。**情况1:使用索引的查询**```sql--使用索引列作为条件(高选择性)SELECT *FROM EmployeesWHERE EmployeeID =100;--使用非聚集索引列作为条件(且返回少量数据) SELECT* FROMEmployees WHERELastName= 'Smith';``` **情况2:可能不使用索引的查询** ```sql--使用局部变量(可能导致全表扫描) DECLARE@nameNVARCHAR(50) ='Smith'; SELECT* FROMEmployees WHERELastName= @name;--强制使用索引SELECT* FROMEmployees WITH(INDEX(IX_LastName))WHERE LastName =@name; ```**情况3:索引列使用函数**```sql--不会使用索引(对索引列使用函数)SELECT *FROM EmployeesWHERE UPPER(LastName) ='SMITH';--优化:将函数转移到常量端SELECT* FROMEmployees WHERELastName= 'Smith'COLLATESQL_Latin1_General_CP1_CS_AS;--或者使用计算列并建立索引```###总结SQL Server2019中查询使用索引的条件主要取决于查询优化器的成本估算。为了提高查询性能,应合理设计索引,并避免导致索引失效的写法。在必要时,可以使用索引提示强制使用索引。 §§相关问题§§1.如何判断SQL Server查询是否使用了索引? 2.在SQLServer中如何创建覆盖索引?3.参数化查询为什么会导致全表扫描?如何避免?4.SQL Server2019有哪些新的索引优化特性?</think>### SQL Server 2019 索引使用条件详解 在 SQL Server 2019 中,查询优化器会根据**成本估算模型**自动决定是否使用索引。以下是索引被使用的关键条件及优化建议: #### 、索引使用核心条件 1. **WHERE/JOIN/ORDER BY 子句匹配索引列** - 当查询条件中的列存在索引时(如 `WHERE name = 'John'`),优化器优先选择索引扫描 - 示例:`SELECT * FROM Users WHERE email = 'user@example.com'`(需在 email 列建索引) 2. **高选择性查询** - 索引列值唯性越高,越可能使用索引(如主键 > 唯索引 > 普通索引) - 低选择性场景(如 `WHERE gender = 'M'`)可能触发全表扫描 3. **覆盖索引原则** - 若索引包含查询所需的所有列(如 `CREATE INDEX idx_cover ON Users(name, email)`),则直接读取索引页无需回表 - 示例:`SELECT name, email FROM Users WHERE name LIKE 'A%'` 4. **统计信息准确** - SQL Server 自动维护的**统计信息**(数据分布直方图)是优化器决策依据 - 统计信息过时会导致错误选择全表扫描(需定期更新统计信息) #### 二、索引不被使用的情况 1. **表数据量过小** - 当数据页 ≤ 8KB(约几百行)时,全表扫描成本低于索引查找 2. **隐式类型转换** ```sql -- 字符串列使用数字查询(无法用索引) SELECT * FROM Products WHERE product_id = 123 -- 实际应为 WHERE product_id = '123' ``` 3. **函数操作索引列** ```sql -- 索引失效操作: SELECT * FROM Orders WHERE YEAR(order_date) = 2023 -- 应改为:WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' ``` 4. **LIKE 通配符开头** ```sql -- 无法使用索引: SELECT * FROM Contacts WHERE name LIKE '%son' -- 可优化为:WHERE name LIKE 'John%'(使用缀索引) ``` #### 三、强制使用索引的方法 当优化器未选择最优索引时,可通过提示强制使用: ```sql -- 强制使用特定索引 [^4] SELECT * FROM Orders WITH (INDEX(IX_OrderDate)) WHERE order_date > '2023-01-01' ``` #### 四、索引优化最佳实践 1. **组合索引设计** - 按**最左缀原则**创建:`CREATE INDEX idx_composite ON Sales(region, sale_date)` - 有效查询:`WHERE region = 'Asia'` 或 `WHERE region = 'Asia' AND sale_date > '2023-01-01'` 2. **避免索引过多** - 每个额外索引增加 5-20% 的 DML 操作开销 [^1] - 监控未使用索引:`sys.dm_db_index_usage_stats` 3. **参数化查询问题** - 使用局部变量可能导致全表扫描 [^4]: ```sql DECLARE @id INT = 100; SELECT * FROM Users WHERE id = @id; -- 可能全表扫描 -- 解决方案:使用查询提示或重建包含变量的执行计划 ``` > **关键结论**:SQL Server 2019 使用索引的核心条件是 **查询条件匹配索引结构** + **成本估算显示索引访问更优**。定期更新统计信息、避免索引列计算、设计覆盖索引可显著提升索引利用率。
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