WHERE IN 查询中可能的最大值

发布于 2024-11-02 21:35:20 字数 248 浏览 1 评论 0原文

我有一个包含超过 3000000 个条目的表,我需要删除其中 500000 个具有给定 ID 的条目。 我的想法是创建一个如下查询:

DELETE FROM TableName WHERE ID IN (id1, id2, ...........)

我用简单的 C# 代码生成它。 问题是: 我可以在 ID 数组中设置的值数量是否有限制?

如果有人有更好的方法来更有效地实现此删除,我愿意接受想法。

I have a table with over 3000000 entries, and i need to delete 500000 of them with given ID's.
My idea is to create a query like:

DELETE FROM TableName WHERE ID IN (id1, id2, ...........)

which I generate with a simple C# code.
The question is:
is there a limit to how many values I can set in the array of ID's.

And if someone have a better way to achieve this delete more efficiently I'm open to ideas.

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。

评论(2

桃气十足 2024-11-09 21:35:20

如果您的 ID 无法通过任何比较来确定(如 WHERE ID < 1000000),您可以

  1. 将它们 INSERT 插入具有多次插入的临时表中,然后
  2. 将该临时表加入到您的临时表中

,但是插入可能会出现问题。你应该检查一下。你怎样才能加快这件事呢?

  1. 批量删除
  2. 将 ID 插入临时表 批量

If your IDs can't be determined with whatever comparison (as in WHERE ID < 1000000) you could

  1. INSERT them into a temp table with multiple inserts and then
  2. JOIN this temp table to yours

But inserts may become problematic. You should check that. How could you speed this thing up?

  1. make deletes in several bulks
  2. insert IDs into temp table in bulks
Spring初心 2024-11-09 21:35:20

最后我的解决方案效果还不错:
1.对ID进行排序(以节省服务器分页)
2. 使用 C# 代码查询创建,其中包含 500 个 ID。
3.一一发送查询。

我假设当我处理具有 1000+ id 的查询时,sql server 处理查询的时间减慢了我的速度(毕竟您在 sql server 中运行的任何查询都正在处理和优化)。

我希望这对某人有帮助

At the end my solution which works not so bad:
1. Sorted the ID's (to save server paging)
2. Created with C# code query's with 500 ID's in them.
3. sent the query's one by one.

I assume that when i worked with query having 1000+ ids the sql server time to process the query was slowing me down (after all any query you run in sql server is being process and optimized).

I Hope this help someone

~没有更多了~
我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
原文