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データの更新



このドキュメントでは、さまざまなプログラミング言語を使用して、以下のSQL文でTiDBのデータを更新する方法について説明します。

  • アップデート: 指定されたテーブル内のデータを変更するために使用されます。
  • キー重複キー更新時に挿入: データの挿入、および主キーまたは一意キーの競合が発生した場合のデータの更新に使用します。複数の一意キー(主キーを含む)がある場合は、このステートメントの使用は推奨されません。これは、このステートメントが一意キー(主キーを含む)の競合を検出するとすぐにデータを更新するためです。複数の行で競合が発生した場合、更新されるのは1行のみです。

始める前に

この文書を読む前に、以下のものを準備してください。

UPDATEを使用する

テーブル内の既存の行を更新するには、更新対象の列をフィルタリングするためにWHERE句を含むUPDATE使用する必要があります。

注記:

多数の行(例えば1万行以上)を更新する必要がある場合は、一度にすべてを更新するのではなく、すべての行が更新されるまで、一部ずつ繰り返し更新することをお勧めします。この操作をループさせるスクリプトやプログラムを作成できます。詳しくは一括更新ご覧ください。

UPDATE SQL構文

SQLでは、 UPDATEステートメントは一般的に次の形式になります。

UPDATE {table} SET {update_column} = {update_value} WHERE {filter_column} = {filter_value}
パラメータ名説明
{table}テーブル名
{update_column}更新するカラム名
{update_value}更新するカラムの値
{filter_column}フィルターに一致するカラム名
{filter_value}フィルターに一致するカラムの値

詳細については、 UPDATE構文を参照してください。

ベストプラクティスUPDATE

データ更新に関するベストプラクティスを以下に示します。

  • WHEREステートメントには、必ずUPDATE句を指定してください。 UPDATEステートメントにWHERE句がない場合、TiDB はテーブル内のすべての行を更新します。
  • 大量の行 (たとえば、1 万行以上) を更新する必要がある場合は一括更新使用します。 TiDB は 1 つのトランザクションのサイズを制限しているため ( トランザクションの合計サイズ制限、デフォルトでは 100 MB)、一度にあまりにも多くのデータ更新が行われると、長時間ロックが保持されすぎたり (悲観的取引)、競合が発生したり (楽観的取引) されます。

UPDATE

著者が名前をヘレン・ハルキに変更したとします。テーブルを変更する必要があります。彼女の固有のid1であると仮定すると、フィルターはid = 1になります。

    UPDATE `authors` SET `name` = "Helen Haruki" WHERE `id` = 1;
    // 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(); }

    INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE使用する

    テーブルに新しいデータを挿入する必要があるが、一意キー(主キーも一意キーです)の競合がある場合、最初に競合したレコードが更新されます。挿入または更新にはINSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ...ステートメントを使用できます。

    INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE SQL構文

    SQLでは、 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ...ステートメントは一般的に次の形式になります。

    INSERT INTO {table} ({columns}) VALUES ({values}) ON DUPLICATE KEY UPDATE {update_column} = {update_value};
    パラメータ名説明
    {table}テーブル名
    {columns}挿入するカラム名
    {values}挿入するカラムの値
    {update_column}更新するカラム名
    {update_value}更新するカラムの値

    INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATEベストプラクティス

    • INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATEは、一意キーが 1 つだけのテーブルでのみ使用してください。このステートメントは、一意キー(主キーを含む) の競合が検出された場合、データを更新します。競合する行が複数ある場合、更新されるのは 1 行のみです。したがって、競合する行が 1 つだけであることを保証できない限り、一意キーが複数あるテーブルでINSERT ON DUPLICATE KEY UPDATEステートメントを使用することはお勧めしません。
    • データを作成または更新する際に、このステートメントを使用してください。

    INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE

    例えば、 評価テーブルを更新して、ユーザーが書籍に付けた評価を含める必要があるとします。ユーザーがまだ書籍を評価していない場合は、新しい評価が作成されます。ユーザーが既に評価している場合は、以前の評価が更新されます。

    次の例では、主キーはbook_iduser_idの結合主キーです。ユーザーuser_id = 1書籍5book_id = 1000という評価を与えます。

      INSERT INTO `ratings` (`book_id`, `user_id`, `score`, `rated_at`) VALUES (1000, 1, 5, NOW()) ON DUPLICATE KEY UPDATE `score` = 5, `rated_at` = NOW();
      // 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(); }

      一括更新

      テーブル内の複数のデータ行を更新する必要がある場合は、 INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE使用するWHERE句を使用して、更新する必要のあるデータをフィルタリングできます。

      ただし、多数の行 (たとえば、1 万行以上) を更新する必要がある場合は、データを繰り返し更新すること、つまり、更新が完了するまで各繰り返しでデータの一部のみを更新することをお勧めします。これは、TiDB が単一トランザクションのサイズを制限しているためです ( トランザクションの合計サイズ制限、デフォルトでは 100 MB)。一度にあまりに多くのデータ更新を行うと、長時間ロックが保持されたり (悲観的取引、競合が発生したり (楽観的取引) されます。プログラムまたはスクリプトでループを使用すると、操作を完了できます。

      このセクションでは、反復的な更新を処理するスクリプトの記述例を示します。この例ではSELECTUPDATEを組み合わせて一括更新を完了する方法を示します。

      一括更新ループを書き込む

      まず、アプリケーションまたはスクリプトのループ内にSELECTクエリを記述してください。このクエリの戻り値は、更新が必要な行の主キーとして使用できます。このSELECTクエリを定義する際には、更新が必要な行をフィルタリングするためにWHERE句を使用する必要があることに注意してください。

      過去 1 年間bookshopウェブサイトでユーザーから多くの書籍評価が寄せられたとします。しかし、当初の 5 段階評価では書籍評価の区別がつきにくく、ほとんどの書籍が3と評価されています。そこで、評価を区別するために、5 段階評価から 10 段階評価に変更することにしました。

      前の5段階評価の2テーブルのデータにratingsを乗算し、評価テーブルに行が更新されたかどうかを示す新しい列を追加する必要があります。この列を使用すると、 SELECTで更新された行を除外できるため、スクリプトがクラッシュして行が複数回更新され、不合理なデータが生成されることを防ぐことができます。

      例えば、データ型がブールである列をten_pointとして作成し、それが10点スケールであるかどうかの識別子とします。

      ALTER TABLE `bookshop`.`ratings` ADD COLUMN `ten_point` BOOL NOT NULL DEFAULT FALSE;

      注記:

      この一括更新アプリケーションは、 DDLステートメントを使用してデータテーブルのスキーマを変更します。TiDB のすべての DDL 変更操作はオンラインで実行されます。詳細については、列を追加参照してください。

        Golangでは、一括更新アプリケーションは次のようになります。

        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, ",") }

        各イテレーションでは、 SELECT主キーの順にクエリを実行します。10 ポイントスケールに更新されていない行 ( 1000は { ten_pointの最大false PLACEHOLDER-1-PLACEHOLDER-E}} まで主キー値を選択します。 SELECTステートメントは、重複を防ぐために、前のSELECTの結果の中で最大の主キーよりも大きい主キーを選択します。次に、一括更新を使用して、 score列に2を掛け、 ten_pointtrueに設定します。 ten_pointを更新する目的は、クラッシュ後に再起動した場合に更新アプリケーションが同じ行を繰り返し更新してデータ破損を引き起こすのを防ぐためです。各ループのtime.Sleep(time.Second)は、更新アプリケーションがハードウェア リソースを過剰に消費するのを防ぐために、更新アプリケーションを 1 秒間一時停止させます。

        Java (JDBC)における一括更新アプリケーションは、以下のようなものになるかもしれません。

        コード:

        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設定:
        <?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>

        各イテレーションでは、 SELECT主キーの順にクエリを実行します。10 ポイントスケールに更新されていない行 ( 1000は { ten_pointの最大false PLACEHOLDER-1-PLACEHOLDER-E}} まで主キー値を選択します。 SELECTステートメントは、重複を防ぐために、前のSELECTの結果の中で最大の主キーよりも大きい主キーを選択します。次に、一括更新を使用して、 score列に2を掛け、 ten_pointtrueに設定します。 ten_pointを更新する目的は、クラッシュ後に再起動した場合に更新アプリケーションが同じ行を繰り返し更新してデータ破損を引き起こすのを防ぐためです。各ループのTimeUnit.SECONDS.sleep(1);は、更新アプリケーションがハードウェア リソースを過剰に消費するのを防ぐために、更新アプリケーションを 1 秒間一時停止させます。

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