sqlUpdate

语法

sqlUpdate(table, updates, [from], [where], [contextBy])

参数

各参数对应 SQL update 语句中相应部分：

update
    table_name
    set col1=X1, [col2=X2,…]
    [from table_joiner(table_names)]
    [where condition(s)]
    [context by col_name(s)]

table 可以是内存表，亦可为分布式表。

updates 是元代码或元代码组成的元组，表示更新的操作。

from 是元代码，表示表连接操作。

where 是元代码，表示 where 条件。

contextBy 是元代码，表示 context by 子句。

详情

动态生成 SQL update 语句的元代码。若需执行生成的元代码，请配合使用 eval 函数。

例子

例1. 更新内存表记录

t1=table(`A`A`B`B as symbol, 2021.04.15 2021.04.16 2021.04.15 2021.04.16 as date, 12 13 21 22 as price)
t2=table(`A`A`B`B as symbol, 2021.04.15 2021.04.16 2021.04.15 2021.04.16 as date, 10 20 30 40 as volume);

sqlUpdate(t1, <price*2 as updatedPrice>).eval()
t1;


symbol	date	price	updatedPrice
A	2021.04.15	12	24
A	2021.04.16	13	26
B	2021.04.15	21	42
B	2021.04.16	22	44

sqlUpdate(table=t1, updates=[<price*10 as updatedPrice>,<price*20 as updatedPrice2>]).eval()
t1;


symbol	date	price	updatedPrice	updatedPrice2
A	2021.04.15	12	120	240
A	2021.04.16	13	130	260
B	2021.04.15	21	210	420
B	2021.04.16	22	220	440

sqlUpdate(table=t2, updates=<cumsum(volume) as cumVolume>, contextby=<symbol>).eval()

t2;


symbol	date	volume	cumVolume
A	2021.04.15	10	10
A	2021.04.16	20	30
B	2021.04.15	30	30
B	2021.04.16	40	70

sqlUpdate(table=t1, updates=<updatedPrice*volume as dollarVolume>, from=<lj(t1, t2, `symbol`date)>).eval()

t1;


symbol	date	price	updatedPrice	dollarVolume
A	2021.04.15	12	120	1200
A	2021.04.16	13	130	2600
B	2021.04.15	21	42	1260
B	2021.04.16	22	44	1760

例2. 更新分区表记录

if(existsDatabase("dfs://db1")){
    dropDatabase("dfs://db1")
}
n=1000000
t=table(take(`A`B`C`D,n) as symbol, rand(10.0, n) as value)
db = database("dfs://db1", VALUE, `A`B`C`D)
Trades = db.createPartitionedTable(t, "Trades", "symbol")
Trades.append!(t)
x=exec sum(value) from Trades;

Trades=loadTable("dfs://db1", "Trades")
sqlUpdate(table=Trades, updates=<value+1 as value>, where=<symbol=`A>).eval()
y=exec sum(value) from Trades;

y-x;

# output
250000