update更新一条查询结果

Posted 2023-03-24

update T_worklog set LogoutDate=@LogoutDate where exists(select top 1 * from T_worklog where UserID=@UserID order by LoginDate desc)
查找登录用户工作记录，按时间倒序排序，取第一条更新。它把所有的都更新了。。。哪里错了，求指点！

where exists() 这句话意思是只要 exists中存在内容，则返回true，所以更新语句中的where没有起到过滤作用。
试试：update T_worklog set LogoutDate=@LogoutDate where exists(select top 1 * from T_worklog where UserID=@UserID order by LoginDate desc) and UserID=@UserID 参考技术A 建议你分开写查询和更新.(即先把那条值查询出来,然后在更新指定值).代码我就不写了,这个太简单追问

谢谢，我知道分开写是可以的，单纯想学习一下怎么写进一句里面。能顺便解释一下为什么它会更新所有的记录吗。

追答

我猜测原因是这样的:select top 1 * from T_worklog where UserID=@UserID order by LoginDate desc这条语句返回的值是一条完成的数据啊,但是你是希望只更新LogoutDate(LoginDate)等于固定值得那一条数据.你试试把top 1 * 改为LoginDate试试.其实还是建议分开做比较合理.

追问

好的，多谢

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Mysql查询将查询的结果进行更新

用sql语句将 两条sql语句查出来的数据 进行更新update set 表 set 字段 in 第一条sql语句(351条数据) where id in (第二条sql语句（351条数据）) -------这种格式执行不成功，请教大家 这条更新语句 该咋写呢

有时候我们会不小心对一个大表进行了 update，比如说写错了 where 条件......

此时，如果 kill 掉 update 线程，那回滚 undo log 需要不少时间。如果放置不管，也不知道 update 会持续多久。

那我们能知道 update 的进度么？

实验

我们先创建一个测试数据库：

快速创建一些数据：

连续执行同样的 SQL 数次，就可以快速构造千万级别的数据：

查看一下总的行数：

我们来释放一个大的 update：

然后另起一个 session，观察 performance_schema 中的信息：

可以看到，performance_schema 会列出当前 SQL 从引擎获取的行数。

等 SQL 结束后，我们看一下 update 从引擎总共获取了多少行：

可以看到该 update 从引擎总共获取的行数是表大小的两倍，那我们可以估算：update 的进度 = (rows_examined) / (2 * 表行数)

💡小贴士

information_schema.tables 中，提供了对表行数的估算，比起使用 select count(1) 的成本低很多，几乎可以忽略不计。

那么是不是所有的 update，从引擎中获取的行数都会是表大小的两倍呢？这个还是要分情况讨论的，上面的 SQL 更新了主键，如果只更新内容而不更新主键呢？我们来试验一下：

等待 update 结束，查看 row_examined，发现其刚好是表大小：

那我们怎么准确的这个倍数呢？

一种方法是靠经验：update 语句的 where 中会扫描多少行，是否修改主键，是否修改唯一键，以这些条件来估算系数。

另一种方法就是在同样结构的较小的表上试验一下，获取倍数。

这样，我们就能准确估算一个大型 update 的进度了。

参考技术A update a set aa = '1' where ab = ( select ab from b);
测试过了 可以通过
但是这个语句只有在 b表中只有一条记录的时候是准确的
如果b表中有多条记录 那你得在子查询中查询指定的某一个 ab 列的值 才是准确的！追问

我用了存储过程，你这种只适合简单的更新，还有 你后面ab如果是多个值怎么办？
update a set aa = '1' where ab in ( select ab from b);
你后面等于号必须改成IN