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sql-server - 如何更新在具有超过2.5亿行的表中创建的2个新列

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 23:50:00 25 4
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我必须向具有超过2.5亿行的表中添加2个新列col1 char(1) NULLcol2 char(1) NULL。我必须为现有的2.5亿行用值1更新两列。

然后,我的SSIS软件包将每天以递增顺序更新表。 SSIS包将使用源表中的任何内容填充这两列。

由于必须更新2.5亿行,如何快速完成此操作?

谢谢,
男子

最佳答案

您没有说您正在使用的SQL Server版本。从SQL Server 2012开始,在大多数情况下,默认添加新的NOT NULL列为instantaneous:仅更改表元数据,并且不更新任何行。感谢Martin Smith提供此信息。因此,在此版本中,最好删除并重新创建列。

在以前的版本中,您可以尝试这样的操作:

WHILE 1 = 1 BEGIN
WITH T AS (
SELECT TOP (10000) *
FROM dbo.YourTable
WHERE
T.Col1 IS NULL
AND T.COl2 IS NULL
)
UPDATE T
SET
T.Col1 = '1',
T.Col2 = '1'
;
IF @@RowCount < 10000 BREAK; -- a trick to save one iteration most times
END;


这可能需要花费很长时间才能运行,但是它的好处是它将不会长时间在表上保持锁。索引的正确组合和通常的行大小也将影响其性能。要更新的行数的最佳位置永远不会恒定。可能是50,000或2,000。过去,我曾在像这样的分块操作中尝试过不同的计数,发现通常有5,000或10,000个接近最佳大小。

根据SQL Server的版本(2008及更高版本),上述查询还可以通过过滤索引而受益:

CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX IX_YourTable ON dbo.YourTable (ClusteredColumns)
WHERE Col1 IS NULL AND COl2 IS NULL;


完成后,删除索引。

请注意,如果您用默认值和 NOT NULL指定了两个新列,它们将在创建列时添加值-然后可以删除默认值:

ALTER TABLE dbo.YourTable ADD Col1 char(1)
NOT NULL CONSTRAINT DF_YourTable_Col1 DEFAULT ('1');


与在末尾添加 NULL列不同(可以随意拆分),这可能要花费大量时间,因此在250M行表中,这可能不是一个选择。

更新要解决布莱恩的评论:


小批量进行10,000次的理由是,可以大大缓解更新的“开销”带来的负面影响。是的,确实,这将是很多活动,但不会持续很长时间,这就是这样的活动对性能的第一影响:长时间阻止。
我们对该查询的锁定潜力有很多了解:UPDATE EXCLUSIVE锁定,并且先前的点应将由此产生的任何有害影响降至最低。如果还有其他我想念的锁定问题,请分享。
过滤后的索引会有所帮助,因为它仅允许读取索引的几页,然后搜索巨型表。由于更新为true,因此必须维护过滤索引以删除更新的行,因为它们不再符合条件,这确实增加了更新的写部分的成本。这听起来很糟糕,直到您意识到上面批次的 UPDATE的最大部分(没有某种索引)将每次都是表扫描。给定250M行,则需要与对整个表进行12,500次完整扫描相同的资源!!!因此,我的建议是使用索引DOES起作用,并且是手动遍历聚集索引的一种不错而又简便的捷径。
它们对具有大量写操作的表不利的“索引基本定律”在这里不成立。您正在考虑正常的OLTP访问模式,在该模式下,可以通过查找找到要更新的行,然后进行写操作,表上的每个其他索引确实会创建以前不存在的开销。将此与我之前的解释进行比较。即使过滤后的索引使 UPDATE部分每行的I / O占用5倍(可疑),这仍将使I / O减少2500倍以上!!!


评估更新对性能的影响很重要,尤其是在表非常繁忙且不断被使用的情况下。如您所建议的那样,如果需要,将其安排在下班时间(如果有的话)是基本意义。

我建议的一个潜在弱点是,在SQL 2008及更低版本中,添加过滤后的索引可能会花费很长时间-尽管可能不会,因为它是一个非常狭窄的索引,并且将以聚簇顺序写入(可能只有一次扫描) !)。因此,如果创建时间确实太长,则有另一种选择:手动遍历聚集索引。可能看起来像这样:

DECLARE @ClusteredID int = 0; --assume clustered index is a single int column
DECLARE @Updated TABLE (
ClusteredID int NOT NULL
);

WHILE 1 = 1 BEGIN
WITH T AS (
SELECT TOP (10000) *
FROM dbo.YourTable
WHERE ClusteredID > @ClusteredID -- the "walking" part
ORDER BY ClusteredID -- also crucial for "walking"
)
UPDATE T
SET
T.Col1 = '1',
T.Col2 = '1'
OUTPUT Inserted.ClusteredID INTO @Updated
;

IF @@RowCount = 0 BREAK;

SELECT @ClusteredID = Max(ClusteredID)
FROM @Updated
;

DELETE @Updated;
END;


到此为止:没有索引,一直搜索,只有对整个表的一次有效扫描(处理表变量的开销很小)。如果 ClusteredID列排得很紧,您甚至可以省去table变量,而只需在每个循环的末尾手动添加10,000。

您提供了一个更新,您的聚集索引中有5列。这是一个更新的脚本,显示了您可能如何适应它:

DECLARE -- Five random data types seeded with guaranteed low values
@Clustered1 int = 0,
@Clustered2 int = 0,
@Clustered3 varchar(10) = '',
@Clustered4 datetime = '19000101',
@Clustered5 int = 0
;

DECLARE @Updated TABLE (
Clustered1 int,
Clustered2 int,
Clustered3 varchar(10),
Clustered4 datetime,
Clustered5 int
);

WHILE 1 = 1 BEGIN
WITH T AS (
SELECT TOP (10000) *
FROM dbo.YourTable
WHERE
Clustered1 > @Clustered1
OR (
Clustered1 = @Clustered1
AND (
Clustered2 > @Clustered2
OR (
Clustered2 = @Clustered2
AND (
Clustered3 > @Clustered3
OR (
Clustered3 = @Clustered3
AND (
Clustered4 > @Clustered4
OR (
Clustered4 = @Clustered4
AND Clustered5 > @Clustered5
)
)
)
)
)
)
)
ORDER BY
Clustered1, -- also crucial for "walking"
Clustered2,
Clustered3,
Clustered4,
Clustered5
)
UPDATE T
SET
T.Col1 = '1',
T.Col2 = '1'
OUTPUT
Inserted.Clustered1,
Inserted.Clustered2,
Inserted.Clustered3,
Inserted.Clustered4,
Inserted.Clustered5
INTO @Updated
;

IF @@RowCount < 10000 BREAK;

SELECT TOP (1)
@Clustered1 = Clustered1
@Clustered2 = Clustered2,
@Clustered3 = Clustered3,
@Clustered4 = Clustered4,
@Clustered5 = Clustered5
FROM @Updated
ORDER BY
Clustered1,
Clustered2,
Clustered3,
Clustered4,
Clustered5
;

DELETE @Updated;
END;


如果您发现一种特定的方式行不通,请尝试另一种方式。更深入地了解数据库系统将带来更好的想法和更好的解决方案。我知道深度嵌套的 WHERE条件很笨拙。您也可以尝试以下方法来确定大小-效果完全相同,但是很难理解,因此即使添加额外的列很容易,我也不推荐这样做。

WITH T AS (
SELECT TOP (10000) *
FROM
dbo.YourTable T
WHERE
122 <=
CASE WHEN Clustered1 > @Clustered1 THEN 172 WHEN Clustered1 = @Clustered1 THEN 81 ELSE 0 END
+ CASE WHEN Clustered2 > @Clustered2 THEN 54 WHEN Clustered1 = @Clustered2 THEN 27 ELSE 0 END
+ CASE WHEN Clustered3 > @Clustered3 THEN 18 WHEN Clustered3 = @Clustered3 THEN 9 ELSE 0 END
+ CASE WHEN Clustered4 > @Clustered4 THEN 6 WHEN Clustered4 = @Clustered4 THEN 3 ELSE 0 END
+ CASE WHEN Clustered5 > @Clustered5 THEN 2 WHEN Clustered5 = @Clustered5 THEN 1 ELSE 0 END
ORDER BY
Clustered1, -- also crucial for "walking"
Clustered2,
Clustered3,
Clustered4,
Clustered5
)
UPDATE T
SET
T.Col1 = '1',
T.Col2 = '1'
OUTPUT
Inserted.Clustered1,
Inserted.Clustered2,
Inserted.Clustered3,
Inserted.Clustered4,
Inserted.Clustered5
INTO @Updated
;


我已经多次使用这种精确的“小批量聚集索引”策略对巨型表执行更新,而对生产数据库没有不良影响。

关于sql-server - 如何更新在具有超过2.5亿行的表中创建的2个新列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17244360/

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