海量数据更新

gongxinyan45 2006-06-12 03:33:58

update client
set purchased=1,
purchase_TIME =(select cur_time from temp_feedback where client_state=8 and client_id in (select client_id from TEMP_feedback where client_state=8)),
purchase_package =(select cartp from temp_feedback where client_state=8 and client_id in (select client_id from TEMP_feedback where client_state=8))
where client_id in (select client_id from TEMP_feedback where client_state=8)

出错:子查询返回的值多于一个。当子查询跟随在 =、!=、<、<=、>、>= 之后，或子查询用作表达式时，这种情况是不允许的。
语句已终止。

怎么改?

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Radar2006 2006-06-15

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学习~

顺子 2006-06-14

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学习，大有深度了

zjcxc 2006-06-12

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purchase_TIME =(select top 1 cur_time from temp_feedback where client_state=8 and client_id in (select client_id from TEMP_feedback where client_state=8)),
purchase_package =(select top 1 cartp from temp_feedback where client_state=8 and client_id in (select client_id from TEMP_feedback where client_state=8))
where client_id in (select client_id from TEMP_feedback where client_state=8)

本文以2亿行MySQL表的timeout字段批量置零为例，讲解海量数据无损更新方案。介绍了直接全表更新、分批更新、pt - online - schema - change、主从切换更新四种方案，还给出Python自动化实现及关键优化点，解析原理并提及生产环境注意事项，助于平稳完成表字段更新。

本文介绍了在C#中处理海量数据批量插入和更新的方法，通过对比JDBC的便捷批处理，探讨了ADO.NET中实现类似功能的复杂性。作者提出了一种利用DataTable和SqlCommand进行批量更新的策略，通过预先填充和修改DataTable中的记录，然后分批提交更新，实现了在大规模数据中的高效操作。测试结果显示，这种方法在10万条数据的更新中用时约32秒。

本文介绍如何使用LitePal在Android平台高效处理海量数据的批量更新操作。核心方法包括updateAll()与事务支持，适用于价格调整、状态变更等场景，并提供性能优化的最佳实践，提升数据一致性和应用响应速度。

博主因之前有5000万数据，受数据库面试题启发，对亿级用户表积分字段清零的两种思路进行实验。一是用UPDATE语句遍历修改，二是删除字段后重新添加并设默认值为0。实验表明，第二种方法效率比第一种快一倍左右，海量数据重复性修改用DDL语句更好。

博客围绕ES海量数据处理展开，介绍了根据查询条件更新字段的方法，还阐述了ES数据的批量导出和批量导入操作，为处理ES海量数据提供了有效途径。

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