更新数据
此页面将展示以下 SQL 语句,配合各种编程语言 TiDB 中的数据进行更新:
- UPDATE: 用于修改指定表中的数据。
- INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE: 用于插入数据,在有主键或唯一键冲突时,更新此数据。注意,不建议在有多个唯一键(包含主键)的情况下使用此语句。这是因为此语句在检测到任何唯一键(包括主键) 冲突时,将更新数据。在不止匹配到一行冲突时,将只会更新一行数据。
在开始之前
在阅读本页面之前,你需要准备以下事项:
使用 UPDATE
需更新表中的现有行,需要使用带有 WHERE 子句的 UPDATE 语句,即需要过滤列进行更新。
注意
如果您需要更新大量的行,比如数万甚至更多行,那么建议不要一次性进行完整的更新,而是每次迭代更新一部分,直到所有行全部更新。您可以编写脚本或程序,使用循环完成此操作。 您可参考批量更新获得指引。
SQL 语法
在 SQL 中,UPDATE
语句一般为以下形式:
UPDATE {table} SET {update_column} = {update_value} WHERE {filter_column} = {filter_value}
参数 | 描述 |
---|---|
{table} | 表名 |
{update_column} | 需更新的列名 |
{update_value} | 需更新的此列的值 |
{filter_column} | 匹配条件过滤器的列名 |
{filter_value} | 匹配条件过滤器的列值 |
此处仅展示 UPDATE
的简单用法,详细文档可参考 TiDB 的 UPDATE 语法页。
UPDATE
最佳实践
以下是更新行时需要遵循的一些最佳实践:
- 始终在更新语句中指定
WHERE
子句。如果UPDATE
没有WHERE
子句,TiDB 将更新这个表内的所有行。 - 需要更新大量行(数万或更多)的时候,使用批量更新,这是因为 TiDB 单个事务大小限制为 txn-total-size-limit(默认为 100MB),且一次性过多的数据更新,将导致持有锁时间过长(悲观事务),或产生大量冲突(乐观事务)。
UPDATE
例子
假设某位作者改名为 Helen Haruki,需要更改 authors 表。假设他的唯一标识 id
为 1,即过滤器应为:id = 1
。
- SQL
- Java
在 SQL 中更改作者姓名的示例为:
UPDATE `authors` SET `name` = "Helen Haruki" WHERE `id` = 1;
在 Java 中更改作者姓名的示例为:
// ds is an entity of com.mysql.cj.jdbc.MysqlDataSource
try (Connection connection = ds.getConnection()) {
PreparedStatement pstmt = connection.prepareStatement("UPDATE `authors` SET `name` = ? WHERE `id` = ?");
pstmt.setString(1, "Helen Haruki");
pstmt.setInt(2, 1);
pstmt.executeUpdate();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
使用 INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE
如果你需要将新数据插入表中,但如果有任何唯一键(主键也是一种唯一键)发生冲突,则会更新第一条冲突数据,可使用 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ...
语句进行插入或更新。
SQL 语法
在 SQL 中,INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ...
语句一般为以下形式:
INSERT INTO {table} ({columns}) VALUES ({values})
ON DUPLICATE KEY UPDATE {update_column} = {update_value};
参数 | 描述 |
---|---|
{table} | 表名 |
{columns} | 需插入的列名 |
{values} | 需插入的此列的值 |
{update_column} | 需更新的列名 |
{update_value} | 需更新的此列的值 |
INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE
最佳实践
- 在仅有一个唯一键的表上使用
INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE
。此语句在检测到任何 唯一键 (包括主键) 冲突时,将更新数据。在不止匹配到一行冲突时,将只会更新一行数据。因此,除非能保证仅有一行冲突,否则不建议在有多个唯一键的表中使用INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE
语句。 - 在创建或更新的场景中使用此语句。
INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE
例子
例如,需要更新 ratings 表来写入用户对书籍的评价,如果用户还未评价此书籍,将新建一条评价,如果用户已经评价过,那么将会更新他之前的评价。
此处主键为 book_id
和 user_id
的联合主键。user_id
为 1 的用户,给 book_id
为 1000 的书籍,打出的 5 分的评价。
- SQL
- Java
在 SQL 中更新书籍评价的示例为:
INSERT INTO `ratings`
(`book_id`, `user_id`, `score`, `rated_at`)
VALUES
(1000, 1, 5, NOW())
ON DUPLICATE KEY UPDATE `score` = 5, `rated_at` = NOW();
在 Java 中更新书籍评价的示例为:
// ds is an entity of com.mysql.cj.jdbc.MysqlDataSource
try (Connection connection = ds.getConnection()) {
PreparedStatement p = connection.prepareStatement("INSERT INTO `ratings` (`book_id`, `user_id`, `score`, `rated_at`)
VALUES (?, ?, ?, NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE `score` = ?, `rated_at` = NOW()");
p.setInt(1, 1000);
p.setInt(2, 1);
p.setInt(3, 5);
p.setInt(4, 5);
p.executeUpdate();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
批量更新
需要更新表中多行的数据,可选择使用 UPDATE,并使用 WHERE
子句过滤需要更新的数据。
但如果你需要更新大量行(数万或更多)的时候,建议使用一个迭代,每次都只更新一部分数据,直到更新全部完成。这是因为 TiDB 单个事务大小限制为 txn-total-size-limit(默认为 100MB),且一次性过多的数据更新,将导致持有锁时间过长(悲观事务),或产生大量冲突(乐观事务)。你可以在程序或脚本中使用循环来完成操作。
本页提供了编写脚本来处理循环更新的示例,该示例演示了应如何进行 SELECT
和 UPDATE
的组合,完成循环更新。
编写批量更新循环
首先,你应在你的应用或脚本的循环中,编写一个 SELECT
查询。这个查询的返回值可以作为需要更新的行的主键。需要注意的是,定义这个 SELECT
查询时,需要注意使用 WHERE
子句过滤需要更新的行。
例子
假设在过去的一年里,用户在 bookshop
网站进行了大量的书籍打分,但是原本设计为 5 分制的评分导致书籍评分的区分度不够,大量书籍评分集中在 3 分附近,因此,决定将 5 分制改为 10 分制。用来增大书籍评分的区分度。
这时需要对 ratings
表内之前 5 分制的数据进行乘 2 操作,同时需向 ratings
表内添加一个新列,以指示行是否已经被更新了。使用此列,可以在 SELECT
中过滤掉已经更新的行,这将防止脚本崩溃时对行进行多次更新,导致不合理的数据出现。
例如,你可以创建一个名为 ten_point
,数据类型为 BOOL 的列作为是否为 10 分制的标识:
ALTER TABLE `bookshop`.`ratings` ADD COLUMN `ten_point` BOOL NOT NULL DEFAULT FALSE;
注意
此批量更新程序将使用 DDL 语句将进行数据表的模式更改。TiDB 的所有 DDL 变更操作全部都是在线进行的,可查看此处,了解此处使用的 ADD COLUMN 语句。
- Golang
- Java (JDBC)
在 Golang 中,批量更新程序类似于以下内容:
package main
import (
"database/sql"
"fmt"
_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
"strings"
"time"
)
func main() {
db, err := sql.Open("mysql", "root:@tcp(127.0.0.1:4000)/bookshop")
if err != nil {
panic(err)
}
defer db.Close()
bookID, userID := updateBatch(db, true, 0, 0)
fmt.Println("first time batch update success")
for {
time.Sleep(time.Second)
bookID, userID = updateBatch(db, false, bookID, userID)
fmt.Printf("batch update success, [bookID] %d, [userID] %d\n", bookID, userID)
}
}
// updateBatch select at most 1000 lines data to update score
func updateBatch(db *sql.DB, firstTime bool, lastBookID, lastUserID int64) (bookID, userID int64) {
// select at most 1000 primary keys in five-point scale data
var err error
var rows *sql.Rows
if firstTime {
rows, err = db.Query("SELECT `book_id`, `user_id` FROM `bookshop`.`ratings` " +
"WHERE `ten_point` != true ORDER BY `book_id`, `user_id` LIMIT 1000")
} else {
rows, err = db.Query("SELECT `book_id`, `user_id` FROM `bookshop`.`ratings` "+
"WHERE `ten_point` != true AND `book_id` > ? AND `user_id` > ? "+
"ORDER BY `book_id`, `user_id` LIMIT 1000", lastBookID, lastUserID)
}
if err != nil || rows == nil {
panic(fmt.Errorf("error occurred or rows nil: %+v", err))
}
// joint all id with a list
var idList []interface{}
for rows.Next() {
var tempBookID, tempUserID int64
if err := rows.Scan(&tempBookID, &tempUserID); err != nil {
panic(err)
}
idList = append(idList, tempBookID, tempUserID)
bookID, userID = tempBookID, tempUserID
}
bulkUpdateSql := fmt.Sprintf("UPDATE `bookshop`.`ratings` SET `ten_point` = true, "+
"`score` = `score` * 2 WHERE (`book_id`, `user_id`) IN (%s)", placeHolder(len(idList)))
db.Exec(bulkUpdateSql, idList...)
return bookID, userID
}
// placeHolder format SQL place holder
func placeHolder(n int) string {
holderList := make([]string, n/2, n/2)
for i := range holderList {
holderList[i] = "(?,?)"
}
return strings.Join(holderList, ",")
}
每次迭代中,SELECT
按主键顺序进行查询,最多选择 1000 行未更新到 10 分制(ten_point
为 false
)数据的主键值。每次 SELECT
都会选择比上一次 SELECT
结果的最大主键还要大的数据,防止重复。然后,使用批量更新的方式,对其 score
列乘 2,并且将 ten_point
设为 true
,更新 ten_point
的意义是在于防止更新程序崩溃重启后,反复更新同一行数据,导致数据损坏。每次循环中的 time.Sleep(time.Second)
将使得更新程序暂停 1 秒,防止批量更新程序占用过多的硬件资源。
在 Java (JDBC) 中,批量更新程序类似于以下内容:
Java 代码部分:
package com.pingcap.bulkUpdate;
import com.mysql.cj.jdbc.MysqlDataSource;
import java.sql.*;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class BatchUpdateExample {
static class UpdateID {
private Long bookID;
private Long userID;
public UpdateID(Long bookID, Long userID) {
this.bookID = bookID;
this.userID = userID;
}
public Long getBookID() {
return bookID;
}
public void setBookID(Long bookID) {
this.bookID = bookID;
}
public Long getUserID() {
return userID;
}
public void setUserID(Long userID) {
this.userID = userID;
}
@Override
public String toString() {
return "[bookID] " + bookID + ", [userID] " + userID ;
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// Configure the example database connection.
// Create a mysql data source instance.
MysqlDataSource mysqlDataSource = new MysqlDataSource();
// Set server name, port, database name, username and password.
mysqlDataSource.setServerName("localhost");
mysqlDataSource.setPortNumber(4000);
mysqlDataSource.setDatabaseName("bookshop");
mysqlDataSource.setUser("root");
mysqlDataSource.setPassword("");
UpdateID lastID = batchUpdate(mysqlDataSource, null);
System.out.println("first time batch update success");
while (true) {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
lastID = batchUpdate(mysqlDataSource, lastID);
System.out.println("batch update success, [lastID] " + lastID);
}
}
public static UpdateID batchUpdate (MysqlDataSource ds, UpdateID lastID) {
try (Connection connection = ds.getConnection()) {
UpdateID updateID = null;
PreparedStatement selectPs;
if (lastID == null) {
selectPs = connection.prepareStatement(
"SELECT `book_id`, `user_id` FROM `bookshop`.`ratings` " +
"WHERE `ten_point` != true ORDER BY `book_id`, `user_id` LIMIT 1000");
} else {
selectPs = connection.prepareStatement(
"SELECT `book_id`, `user_id` FROM `bookshop`.`ratings` "+
"WHERE `ten_point` != true AND `book_id` > ? AND `user_id` > ? "+
"ORDER BY `book_id`, `user_id` LIMIT 1000");
selectPs.setLong(1, lastID.getBookID());
selectPs.setLong(2, lastID.getUserID());
}
List<Long> idList = new LinkedList<>();
ResultSet res = selectPs.executeQuery();
while (res.next()) {
updateID = new UpdateID(
res.getLong("book_id"),
res.getLong("user_id")
);
idList.add(updateID.getBookID());
idList.add(updateID.getUserID());
}
if (idList.isEmpty()) {
System.out.println("no data should update");
return null;
}
String updateSQL = "UPDATE `bookshop`.`ratings` SET `ten_point` = true, "+
"`score` = `score` * 2 WHERE (`book_id`, `user_id`) IN (" +
placeHolder(idList.size() / 2) + ")";
PreparedStatement updatePs = connection.prepareStatement(updateSQL);
for (int i = 0; i < idList.size(); i++) {
updatePs.setLong(i + 1, idList.get(i));
}
int count = updatePs.executeUpdate();
System.out.println("update " + count + " data");
return updateID;
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
public static String placeHolder(int n) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < n ; i++) {
sb.append(i == 0 ? "(?,?)" : ",(?,?)");
}
return sb.toString();
}
}
hibernate.cfg.xml
配置部分:
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC
"-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN"
"http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-configuration-3.0.dtd">
<hibernate-configuration>
<session-factory>
<!-- Database connection settings -->
<property name="hibernate.connection.driver_class">com.mysql.cj.jdbc.Driver</property>
<property name="hibernate.dialect">org.hibernate.dialect.TiDBDialect</property>
<property name="hibernate.connection.url">jdbc:mysql://localhost:4000/movie</property>
<property name="hibernate.connection.username">root</property>
<property name="hibernate.connection.password"></property>
<property name="hibernate.connection.autocommit">false</property>
<property name="hibernate.jdbc.batch_size">20</property>
<!-- Optional: Show SQL output for debugging -->
<property name="hibernate.show_sql">true</property>
<property name="hibernate.format_sql">true</property>
</session-factory>
</hibernate-configuration>
每次迭代中,SELECT
按主键顺序进行查询,最多选择 1000 行未更新到 10 分制(ten_point
为 false
)数据的主键值。每次 SELECT
都会选择比上一次 SELECT
结果的最大主键还要大的数据,防止重复。然后,使用批量更新的方式,对其 score
列乘 2,并且将 ten_point
设为 true
,更新 ten_point
的意义是在于防止更新程序崩溃重启后,反复更新同一行数据,导致数据损坏。每次循环中的 TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
将使得更新程序暂停 1 秒,防止批量更新程序占用过多的硬件资源。