FreeSql支持丰富的更新数据方法,支持单条或批量更新,在特定的数据库执行还可以返回更新后的记录值。

var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;" +
"Initial Catalog=cccddd;Charset=utf8;SslMode=none;Max pool size=10"; static IFreeSql fsql = new FreeSql.FreeSqlBuilder()
.UseConnectionString(FreeSql.DataType.MySql, connstr)
.UseAutoSyncStructure(true) //自动同步实体结构到数据库
.Build(); //请务必定义成 Singleton 单例模式 [Table(Name = "tb_topic")]
class Topic {
[Column(IsIdentity = true, IsPrimary = true)]
public int Id { get; set; }
public int Clicks { get; set; }
public string Title { get; set; }
public DateTime CreateTime { get; set; }
}

批量更新

var items = new List<Topic>();
for (var a = 0; a < 10; a++) items.Add(new Topic { Id = a + 1, Title = $"newtitle{a}", Clicks = a * 100 }); var t6 = fsql.Update<Topic>().SetSource(items).ExecuteAffrows();
//UPDATE `tb_topic` SET `Clicks` = CASE `Id` WHEN 1 THEN ?p_0 WHEN 2 THEN ?p_1 WHEN 3 THEN ?p_2 WHEN 4 THEN ?p_3 WHEN 5 THEN ?p_4 WHEN 6 THEN ?p_5 WHEN 7 THEN ?p_6 WHEN 8 THEN ?p_7 WHEN 9 THEN ?p_8 WHEN 10 THEN ?p_9 END,
//`Title` = CASE `Id` WHEN 1 THEN ?p_10 WHEN 2 THEN ?p_11 WHEN 3 THEN ?p_12 WHEN 4 THEN ?p_13 WHEN 5 THEN ?p_14 WHEN 6 THEN ?p_15 WHEN 7 THEN ?p_16 WHEN 8 THEN ?p_17 WHEN 9 THEN ?p_18 WHEN 10 THEN ?p_19 END,
//`CreateTime` = CASE `Id` WHEN 1 THEN ?p_20 WHEN 2 THEN ?p_21 WHEN 3 THEN ?p_22 WHEN 4 THEN ?p_23 WHEN 5 THEN ?p_24 WHEN 6 THEN ?p_25 WHEN 7 THEN ?p_26 WHEN 8 THEN ?p_27 WHEN 9 THEN ?p_28 WHEN 10 THEN ?p_29 END
//WHERE (`Id` IN (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))

批量更新的场景,先查询10条记录,根据本地很复杂的规则把集合的值改完后

传统做法是循环10次保存,用 case when 只要一次就行

批量更新,忽略一些列

fsql.Update<Topic>().SetSource(items).IgnoreColumns(a => new { a.Clicks, a.CreateTime }).ExecuteAffrows();
//UPDATE `tb_topic` SET `Title` = CASE `Id` WHEN 1 THEN ?p_0 WHEN 2 THEN ?p_1 WHEN 3 THEN ?p_2 WHEN 4 THEN ?p_3 WHEN 5 THEN ?p_4 WHEN 6 THEN ?p_5 WHEN 7 THEN ?p_6 WHEN 8 THEN ?p_7 WHEN 9 THEN ?p_8 WHEN 10 THEN ?p_9 END
//WHERE (`Id` IN (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))

批量更新指定列

//UPDATE `tb_topic` SET `CreateTime` = ?p_0
//WHERE (`Id` IN (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))

指定列更新后,批量保存将失效

内部实现

当更新大批量数据时,内部采用分割分批执行的逻辑进行。分割规则如下:

数量 参数量
MySql 5000 3000
PostgreSQL 5000 3000
SqlServer 1000 2100
Oracle 500 999
Sqlite 5000 999

数据:为每批分割的大小,如批量插入 10000 条数据,在 mysql 执行时会分割为两批。

参数量:为每批分割的参数量大小,如批量插入 10000 条数据,每行需要使用 5 个参数化,在 mysql 执行时会分割为每批 3000 / 5。

分割执行后,当外部未提供事务时,内部自开事务,实现插入完整性。

FreeSql 适配了每一种数据类型参数化,和不参数化的使用。批量插入建议关闭参数化功能,使用 .NonoParameter() 进行执行。

API

方法 返回值 参数 描述
SetSource <this> T1 | IEnumerable 更新数据,设置更新的实体
IgnoreColumns <this> Lambda 忽略的列
Set <this> Lambda, value 设置列的新值,Set(a => a.Name, "newvalue")
Set <this> Lambda 设置列的的新值为基础上增加,Set(a => a.Clicks + 1),相当于 clicks=clicks+1
SetDto <this> object 根据 dto 更新的方法
SetRaw <this> string, parms 设置值,自定义SQL语法,SetRaw("title = ?title", new { title = "newtitle" })
Where <this> Lambda 表达式条件,仅支持实体基础成员(不包含导航对象)
Where <this> string, parms 原生sql语法条件,Where("id = ?id", new { id = 1 })
Where <this> T1 | IEnumerable 传入实体或集合,将其主键作为条件
WhereExists <this> ISelect 子查询是否存在
WithTransaction <this> DbTransaction 设置事务对象
ToSql string 返回即将执行的SQL语句
ExecuteAffrows long 执行SQL语句,返回影响的行数
ExecuteUpdated List<T1> 执行SQL语句,返回更新后的记录

系列文章导航

FreeSql (十四)批量更新数据的更多相关文章

  1. mysql进阶(十四) 批量更新与批量更新多条记录的不同值实现方法

    mysql 批量更新与批量更新多条记录的不同值实现方法 在mysql中批量更新我们可能使用update,replace into来操作,下面详细介绍mysql批量更新与性能. 批量更新 mysql更新 ...

  2. FreeSql (十二)更新数据时指定列

    var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;" + "Initia ...

  3. FreeSql (十一)更新数据 Where

    var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;" + "Initia ...

  4. FreeSql (十三)更新数据时忽略列

    var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;" + "Initia ...

  5. 批量更新数据小心SQL触发器的陷阱

    批量更新数据时候,Inserted和Deleted临时表也是批量的,但触发器只会调用执行一次!两个概念千万不要弄混淆! 错误的理解:例如:创建在A表上创建了一个Update触发器,里面写的是Updat ...

  6. WCF技术剖析之十四:泛型数据契约和集合数据契约(下篇)

    原文:WCF技术剖析之十四:泛型数据契约和集合数据契约(下篇) [爱心链接:拯救一个25岁身患急性白血病的女孩[内有苏州电视台经济频道<天天山海经>为此录制的节目视频(苏州话)]]在.NE ...

  7. VSTO学习笔记(十四)Excel数据透视表与PowerPivot

    原文:VSTO学习笔记(十四)Excel数据透视表与PowerPivot 近期公司内部在做一种通用查询报表,方便人力资源分析.统计数据.由于之前公司系统中有一个类似的查询使用Excel数据透视表完成的 ...

  8. Neo4j 第五篇:批量更新数据

    相比图形数据的查询,Neo4j更新图形数据的速度较慢,通常情况下,Neo4j更新数据的工作流程是:每次数据更新都会执行一次数据库连接,打开一个事务,在事务中更新数据.当数据量非常大时,这种做法非常耗时 ...

  9. SQL批量更新数据

    SQL批量更新数据 step1:导入Excel数据, 具体见百度.注意点:一列中含有float型数据和文本数据的时候,导入要将Excel中的表格属性改成文本,或在数字项目前加个单引号.   step2 ...

随机推荐

  1. Caddy 源码全解析

    caddy源码全解析 Caddy 源码全解析 Preface Caddy 是 Go 语言构建的轻量配置化服务器.同时代码结构由于 Go 语言的轻便简洁,比较易读,推荐学弟学妹学习 Go 的时候也去查看 ...

  2. 使用windows powershell ISE管理命令窗口,并集成git命令

    写于2018-09-03(基于win10) 开启 win + s 输入 ise 操作 主要使用新建的power shell选项卡 将git集成到power shell中 安装准备 确定你的power ...

  3. sqoop与PG库导入导出数据

    导入数据到Hive sqoop import --connect jdbc:postgresql://172.66.6.666/radar5g4h --username postgres --pass ...

  4. SQL Server检索存储过程的结果集

    目的:检索过滤执行存储过程的结果集 如下介绍两个常用的方法,但是都需要申明表结构:不知道是否有更简便的方法,如有更好的方法,请不吝赐教. 以系统存储过程sp_who2为例: 方法1:使用临时表 --1 ...

  5. 台式机主机u盘安装centos7报错及注意事项

    利用UltraISO制作U盘启动安装台式机CentOS7系统:流程及报错解决 一.制作U盘 1.首先打开UltraISO软件,尽量下载最新版的 2.点击工具栏中的第二个打开镜像文件工具,如图红色方框标 ...

  6. pyhton介绍、发展趋势、安装

    pyhton介绍.发展趋势.安装 一.python起源 ​ pyhton的创始人为吉多·范罗苏姆(Gudio van Rossum) (后文简称龟叔) ​ 1. 1989年的圣诞节期间,龟叔为了在阿姆 ...

  7. 《Head First 设计模式》笔记

    第一章 策略模式 00设计原则:找出应用中可能需要变化之处,把它们独立出来,不要和那些不需要变化的代码放在一起. 把会变化的部分取出并封装起来,好让其它部分不会受到影响.结果如何?代码变化引起的不经意 ...

  8. JavaScrip数据类型

    数据类型: 基础数据类型: Number String Boolean Undefined Null 引用数据类型: Object Symbol

  9. SPI 机制-插件化扩展功能

    SPI(Service Provider Interfaces),中文直译服务提供者接口,一种服务发现机制.可能很多人都不太熟悉这个机制,但是平常或多或少都用到了这个机制,比如我们使用 JDBC 连接 ...

  10. MACOS安装使用kafka

    安装(会自动依赖安装zookeeper) brew install kafka 启动zookeeper cd /usr/local/Cellar/kafka/2.1.1/bin/ ./zookeepe ...