更新表中数据
修改已经存储在数据库中数据的行为叫做更新。用户可以更新单独一行、所有行或者指定的部分行。还可以独立更新每个字段，而其他字段则不受影响。
使用UPDATE命令更新现有行，需要提供以下三种信息：
- 表的名称和需要更新的字段名
- 字段的新值
- 需要更新的行
SQL通常不会为数据行提供唯一标识，因此更新操作需通过WHERE子句的条件表达式定位目标行。若表中定义主键，则可通过主键值精确指定待更新行；否则必须依赖业务逻辑条件组合进行更新。
需要将表customer_t1中c_customer_sk为9527的地域重新定义为9876。
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gaussdb=# UPDATE customer_t1 SET c_customer_sk = 9876 WHERE c_customer_sk = 9527; |
这里的表名称也可以使用模式名修饰，否则会从数据库的默认模式查询该表。SET后面紧跟字段和新的字段值。新的字段值不仅可以是常量，也可以是表达式。
比如，把所有c_customer_sk的值增加100。
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gaussdb=# UPDATE customer_t1 SET c_customer_sk = c_customer_sk + 100; |
在这里省略了WHERE子句，表示表中的所有行都要被更新。如果出现了WHERE子句，那么只有匹配其条件的行才会被更新。
在SET子句中的等号是一个赋值，而在WHERE子句中的等号是比较。WHERE条件不一定是相等比较，许多其他的操作符也可以使用。
用户可以在一个UPDATE命令中更新更多的字段，方法是在SET子句中列出更多赋值，比如：
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gaussdb=# UPDATE customer_t1 SET c_customer_id = 'Admin', c_first_name = 'Local' WHERE c_customer_sk = 4421; |
批量更新或删除数据后，会在数据文件中产生大量的删除标记，查询过程中标记删除的数据也是需要扫描的。故多次批量更新/删除后，标记删除的数据量过大会严重影响查询的性能。建议在批量更新/删除业务会反复执行的场景下，定期执行VACUUM FULL以保证查询性能。
批量更新表中数据
对包含数百万条记录的表进行批量更新时，直接执行更新操作会导致表锁定，显著影响其他操作的性能。为了避免这种情况，可以采取以下几种方法来优化批量更新操作：
- 分批更新
将大规模更新拆分为多个小批次，每次仅更新部分数据，从而缩短单次锁表的时间。
例如，原批量更新语句：UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE categroy = 'Electronics';
优化方案：将批量更新按ID拆分为多条UPDATE语句，每次更新部分数据。
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gaussdb=# UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE categroy = 'Electronics' AND id >= 1 and id <= 10000; gaussdb=# UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE categroy = 'Electronics' AND id > 10000 and id <= 20000; gaussdb=# UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE categroy = 'Electronics' AND id > 20000 and id <= 30000; ...
- 使用临时表
事务中存在复杂查询的情况下，可以将需要更新的记录先插入到临时表中，然后再从临时表中更新主表，避免长时间锁定这些数据行。
例如，原批量更新语句：UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE (size = 101 OR size = 102) AND categroy = 'Electronics' AND amount > 150;
优化方案：创建临时表存储符合条件的目标记录并进行更新，随后使用该临时表更新主表。
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gaussdb=# CREATE TEMPORARY TABLE temp_products AS SELECT id, price * 1.1 as new_price from products WHERE (size = 101 OR size = 102) AND categroy = 'Electronics' AND amount > 150; gaussdb=# UPDATE products p SET price = t.new_price FROM temp_products t where p.id = t.id; gaussdb=# DROP TABLE temp_products;
- 使用并行更新
在多线程或多进程环境中，可以将更新操作并行化，多个线程同时更新不同的记录。这需要确保每个线程处理的记录不重叠。
例如，原批量更新语句：UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE categroy = 'Electronics';
优化方案：根据ID将数据拆分为多个小批次，启动多个会话同时执行UPDATE操作，通过并发更新降低批量操作的总耗时。需确保各会话更新的元组无重叠。
session1:
1gaussdb=# UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE categroy = 'Electronics' AND id >= 1 and id <= 10000;
session2:
1gaussdb=# UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE categroy = 'Electronics' AND id > 10000 and id <= 30000;
session3:
1gaussdb=# UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE categroy = 'Electronics' AND id > 30000;
