Question

对于性能，哪个选项对于要更新的大型数据集会更好？

使用CASE语句或个人更新查询？

CASE示例：

UPDATE tbl_name SET field_name = 
CASE
    WHEN condition_1 THEN 'Blah'
    WHEN condition_2 THEN 'Foo'
    WHEN condition_x THEN 123
    ELSE 'bar'
END AS value

个人查询示例：

UPDATE tbl_name SET field_name = 'Blah' WHERE field_name = condition_1
UPDATE tbl_name SET field_name = 'Foo' WHERE field_name = condition_2
UPDATE tbl_name SET field_name = 123 WHERE field_name = condition_x
UPDATE tbl_name SET field_name = 'bar' WHERE field_name = condition_y

注意：将更新大约300,000条记录，CASE语句将有大约10,000条WHEN条件。如果使用单个查询，它也是大约10,000个

Answer 1

CASE版本。

这是因为您很有可能使用单个语句多次更改同一行。如果第10行同时包含condition_1和condition_y，则需要读取并更改两次。如果您有聚簇索引，则意味着在修改的其他字段之外的两个聚簇索引更新。

如果您可以将其作为单个语句执行，则每行只读一次，并且运行速度要快得多。

我在大约一年前改变了一个类似的过程，按顺序使用了几十个UPDATE语句，使用UPDATE CASE {{1}}，处理时间减少了约80％。

Answer 2

对我来说，似乎逻辑上，在第一个选项上SQL Server将只通过一次表，对于每一行，它将评估条件。

第二，它必须经过所有表4次

因此，对于一个包含1000行的表，在最佳案例场景的第一个选项中，我们讨论的是1000个评估，最差的情况是3000。在第二个，我们将总是有4000个评估

因此选项1会更快。

Answer 3

正如Mitch所指出的那样，尝试使用所需的所有数据制作临时表，为要更改的每个列（字段）创建不同的临时表。您还应该为临时表添加索引，以提高性能。

这样你的更新语句变得（或多或少）：

UPDATE tbl_name SET field_name = COALESCE((SELECT value FROM temp_tbl WHERE tbl_name.conditional_field = temp_tbl.condition_value), field_name),
    field_name2 = COALESCE((SELECT value FROM temp_tbl2 WHERE tbl_name.conditional_field2 = temp_tbl2.condition_value), field_name2)

依旧......

这样可以在扩展大量更新的同时为您提供良好的性能。

CASE与大数据集的多个UPDATE查询 - 性能

3 个答案: