数据库处理大数据量更新

千万级数据更新

常规方法直接使用update来更新字段。

  --t1表新增字段B
  alter table t1 add ( B varchar2(32));
  --将t2表的字段C更新到t1表的B列中
  update t1 set B = (select C from t2 where t1.A =  t2.A);

在数据量较少的时候，这种写法是没问题的，简洁易懂。但是数据量太大的情况则不适用，在测试环境实际跑了一下，一个小时都没更新完，是否有其他方法呢。

使用MERGE

merge into是oracle内置函数，通常用来处理insertOrUpdate的需求，如果存在数据就update，如果不存在就insert。也可以只用来更新，速度很快。

   --t1表新增字段B
    alter table t1 add ( B varchar2(32));
    --通过merger的方式，将B表的column3字段更新到A表的column2列中
    merge into t1 Using (select * from t2 ) on (t1.A = t2.A)
    when matched then update set t1.B = t2.C

merge into 同时支持sql server,通过这种方式，在测试环境实际跑下来十分钟左右可以更新完成。

使用CTAS

create table as 的方式在之前的使用中，多用于创建备份表。因为这次需求才认识到其更多的用法。性能十分强悍。

    --首先使用ctas的方式创建临时表
    create table temp_A as select t1.*,t2.C from t1 left join t2 on t1.A = t2.A;
    --删除原始表
    drop table A;
    --将临时表重名称
     rename temp_A to A;
    --重新创建原表的索引等。。。
    create index ......

这个速度更快