この文書では、Dorisでデータを変更するためのUPDATEコマンドの使用方法を説明します。UPDATEコマンドは、Uniqueデータモデルを持つテーブルにのみ適用されます。
小規模なデータ更新：少量のデータを修正する必要があるシナリオに最適です。特定のレコードの誤ったフィールドを修正したり、特定のフィールドのステータスを更新する場合（例：注文ステータスの更新）に適しています。
特定フィールルのETLバッチ処理：特定のフィールドの大規模な更新に適しており、ETL処理シナリオでよく見られます。注意：大規模なデータ更新は頻繁に行うべきではありません。
クエリエンジンは独自のフィルタリングロジックを使用して、更新が必要な行を特定します。その後、UniqueモデルのValueカラムロジックを使用して、古いデータを新しいデータに置き換えます。更新対象の行は変更され、テーブルに再挿入されることで行レベルの更新を実現します。
DorisのUPDATE構文は同期的であり、UPDATE文が正常に実行されると、更新操作が完了し、データは即座に可視になります。
UPDATE文のパフォーマンスは、更新対象の行数とクエリ条件の効率性と密接に関連しています。
更新対象の行数：更新が必要な行が多いほど、UPDATE文の実行は遅くなります。小規模な更新の場合、DorisはINSERT INTO文と同様の頻度をサポートします。大規模な更新の場合、実行時間が長いため、頻繁でない呼び出しにのみ適しています。
クエリ条件の効率性：UPDATEの実装では、まずクエリ条件を満たす行を読み取ります。したがって、クエリ条件が効率的であれば、UPDATEの速度は高速になります。理想的には、条件カラムはインデックスまたはパーティションバケットのプルーニングにヒットする必要があります。これにより、Dorisはテーブル全体をスキャンする必要がなく、更新が必要な行を迅速に特定でき、更新効率が向上します。条件カラムにvalueカラムを含めないことを強く推奨します。
金融リスク管理シナリオで、以下の構造を持つ取引詳細テーブルがあるとします：
CREATE TABLE transaction_details ( transaction_id BIGINT NOT NULL, -- Unique transaction ID user_id BIGINT NOT NULL, -- User ID transaction_date DATE NOT NULL, -- Transaction date transaction_time DATETIME NOT NULL, -- Transaction time transaction_amount DECIMAL(18, 2), -- Transaction amount transaction_device STRING, -- Transaction device transaction_region STRING, -- Transaction region average_daily_amount DECIMAL(18, 2), -- Average daily transaction amount over the last 3 months recent_transaction_count INT, -- Number of transactions in the last 7 days has_dispute_history BOOLEAN, -- Whether there is a dispute history risk_level STRING -- Risk level ) UNIQUE KEY(transaction_id) DISTRIBUTED BY HASH(transaction_id) BUCKETS 16 PROPERTIES ( "replication_num" = "3", -- Number of replicas, default is 3 "enable_unique_key_merge_on_write" = "true" -- Enable MOW mode, support merge updates );
以下のトランザクションデータが存在します：
+----------------+---------+------------------+---------------------+--------------------+--------------------+--------------------+----------------------+--------------------------+---------------------+------------+ | transaction_id | user_id | transaction_date | transaction_time | transaction_amount | transaction_device | transaction_region | average_daily_amount | recent_transaction_count | has_dispute_history | risk_level | +----------------+---------+------------------+---------------------+--------------------+--------------------+--------------------+----------------------+--------------------------+---------------------+------------+ | 1001 | 5001 | 2024-11-24 | 2024-11-24 14:30:00 | 100.00 | iPhone 12 | New York | 100.00 | 10 | 0 | NULL | | 1002 | 5002 | 2024-11-24 | 2024-11-24 03:30:00 | 120.00 | iPhone 12 | New York | 100.00 | 15 | 0 | NULL | | 1003 | 5003 | 2024-11-24 | 2024-11-24 10:00:00 | 150.00 | Samsung S21 | Los Angeles | 100.00 | 30 | 0 | NULL | | 1004 | 5004 | 2024-11-24 | 2024-11-24 16:00:00 | 300.00 | MacBook Pro | high_risk_region1 | 200.00 | 5 | 0 | NULL | | 1005 | 5005 | 2024-11-24 | 2024-11-24 11:00:00 | 1100.00 | iPad Pro | Chicago | 200.00 | 10 | 0 | NULL | +----------------+---------+------------------+---------------------+--------------------+--------------------+--------------------+----------------------+--------------------------+---------------------+------------+
以下のリスク管理ルールに従って、すべての日次取引記録のリスクレベルを更新する：
UPDATE transaction_details SET risk_level = CASE -- Transactions with a dispute history or in high-risk regions WHEN has_dispute_history = TRUE THEN 'high' WHEN transaction_region IN ('high_risk_region1', 'high_risk_region2') THEN 'high' -- Abnormal transaction amount WHEN transaction_amount > 5 * average_daily_amount THEN 'high' -- High transaction frequency in the last 7 days WHEN recent_transaction_count > 50 THEN 'high' WHEN recent_transaction_count BETWEEN 20 AND 50 THEN 'medium' -- Transactions during non-working hours WHEN HOUR(transaction_time) BETWEEN 2 AND 4 THEN 'medium' -- Default risk level ELSE 'low' END WHERE transaction_date = '2024-11-24';
更新されたデータは以下の通りです：
+----------------+---------+------------------+---------------------+--------------------+--------------------+--------------------+----------------------+--------------------------+---------------------+------------+ | transaction_id | user_id | transaction_date | transaction_time | transaction_amount | transaction_device | transaction_region | average_daily_amount | recent_transaction_count | has_dispute_history | risk_level | +----------------+---------+------------------+---------------------+--------------------+--------------------+--------------------+----------------------+--------------------------+---------------------+------------+ | 1001 | 5001 | 2024-11-24 | 2024-11-24 14:30:00 | 100.00 | iPhone 12 | New York | 100.00 | 10 | 0 | low | | 1002 | 5002 | 2024-11-24 | 2024-11-24 03:30:00 | 120.00 | iPhone 12 | New York | 100.00 | 15 | 0 | medium | | 1003 | 5003 | 2024-11-24 | 2024-11-24 10:00:00 | 150.00 | Samsung S21 | Los Angeles | 100.00 | 30 | 0 | medium | | 1004 | 5004 | 2024-11-24 | 2024-11-24 16:00:00 | 300.00 | MacBook Pro | high_risk_region1 | 200.00 | 5 | 0 | high | | 1005 | 5005 | 2024-11-24 | 2024-11-24 11:00:00 | 1100.00 | iPad Pro | Chicago | 200.00 | 10 | 0 | high | +----------------+---------+------------------+---------------------+--------------------+--------------------+--------------------+----------------------+--------------------------+---------------------+------------+
データ更新のより詳細な構文については、UPDATEコマンドマニュアルを参照してください。また、MySQLクライアントのコマンドラインでHELP UPDATEを入力することで、より多くのヘルプを得ることができます。