Oracle中多表关联批量插入批量更新与批量删除操作

该文章会分为三部分 1.多表关联批量插入 2.多表关联批量更新 3.多表关联批量删除 首先要明白一点，为什么会有批量这一个概念，无非就是数据太多了，在java端把数据查出来然后在按照100-300的批次进行更新太耗性能了，而且写出来的代码会非常的臃肿，所谓好的实现是用最少的，最精简的代码实现需求，代码越少，留给自己犯错误的机会更少。 还有一个知识点就是多表关联，对于查询肯定是可以多表关联的，其实对于除了查询之外也是可以进行多表关联过滤数据的，从而达到在Oracle中查到目标数据即可更新，从而规避规避以往需要单独查一次数据然后在按照100-300的批次做插入，更新，删除的操作 。 创建必须的表和 在Oracle数据库中，多表关联批量插入、批量更新和批量删除是常见的操作，尤其是在处理大量数据时，这些方法能够显著提高效率并降低资源消耗。本文将深入探讨这三个方面。 我们来理解批量操作的概念。当数据量巨大时，如果逐条处理（如Java中按100-300条分批处理），会极大地影响性能，同时增加代码复杂性，提高出错概率。批量操作则是通过一次性处理多条记录，减少数据库交互次数，从而提升性能。 **多表关联批量插入** 在Oracle中，多表关联批量插入通常涉及主表和从表。例如，`dept` 和 `emp` 表的关系，`emp` 表中的 `deptno` 字段引用 `dept` 表的 `deptno` 主键。为了实现批量插入，可以先创建所有必要的表和序列： ```sql CREATE TABLE dept (deptno NUMBER(2) PRIMARY KEY, dname VARCHAR2(14), loc VARCHAR2(13), CREATEDTIME DATE, UPDATEDTIME DATE, CREATEDBY NUMBER(7,0), UPDATEDBY NUMBER(7,0)); CREATE TABLE emp (empno NUMBER(4) PRIMARY KEY, ename VARCHAR2(10), job VARCHAR2(15), mgr NUMBER(4), hiredate DATE, sal NUMBER(7,2), comm NUMBER(7,2), deptno NUMBER(2) REFERENCES dept, CREATEDTIME DATE, UPDATEDTIME DATE, CREATEDBY NUMBER(7,0), UPDATEDBY NUMBER(7,0)); CREATE SEQUENCE emp_sequence INCREMENT BY 1 START WITH 1 NOMAXVALUE NOCYCLE NOCACHE; ``` 然后，批量插入数据： ```sql INSERT INTO dept VALUES (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK', sysdate, sysdate, 123123, 123123); -- 其他dept数据... INSERT INTO emp VALUES (emp_sequence.NEXTVAL, 'SMITH', 'CLERK', 7902, to_date('17-12-1980', 'dd-mm-yyyy'), 800, NULL, 20, sysdate, sysdate, 123123, 123123); -- 其他emp数据... ``` **多表关联批量更新** 批量更新涉及到找到满足特定条件的记录并更新其字段。在Oracle中，可以使用`UPDATE...FROM`语法实现多表关联更新，这样可以避免先查询再更新的过程，提高效率。例如，如果我们想更新所有属于'ACCOUNTING'部门的员工薪水，可以这样操作： ```sql UPDATE emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno SET e.sal = e.sal * 1.1 WHERE d.dname = 'ACCOUNTING'; ``` **多表关联批量删除** 批量删除同样可以通过JOIN实现。假设我们要删除所有'ACCOUNTING'部门的记录： ```sql DELETE FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno WHERE d.dname = 'ACCOUNTING'; ``` 以上操作中，多表关联允许我们在单个SQL语句中处理多个表，减少了数据库的开销，提高了效率。但需要注意，批量操作可能会影响事务的隔离级别和并发性能，因此在生产环境中使用时需谨慎，确保不影响其他用户或业务。 Oracle中的多表关联批量插入、批量更新和批量删除是高效处理大数据的关键技术，通过合理设计和优化SQL语句，可以显著提高数据库的性能和维护性。在实际应用中，开发者应根据业务需求和数据规模灵活运用这些技巧。