多个单个更新与一个大型更新的速度

Question

我有一个表，其中有一个主id列（自动索引）、两个子id列（也已索引）和12列类型geometry（Polygon）。如果我要更新此表上的约200万行，运行约200万条单独的更新语句是否更快

update TABLE_NAME set ( COLUMNS ) = ( VALUES ) where ID_COLUMN = NEXT_ID

还是像下面的答案那样，执行较少数量的较大更新语句更快

update TABLE_NAME as update_t set
COLUMNS = new_vals.COLUMNS
from (values
(id, polygon1val, polygon2val, ... polygon12val),   /* row 1 */
(id, polygon1val, polygon2val, ... polygon12val),   /* row 2 */
...                                                 /* ...   */
(id, polygon1val, polygon2val, ... polygon12val)    /* row N */
) as new_vals( COLUMNS )
where new_vals.id = update_t.id

如果是后者，你对什么是好的N有什么建议吗？是N = ~2mil，还是一些较小的子集（我会重复直到它们全部完成）？

编辑:显然，在前一种情况下，我会使用准备好的语句。但我也想知道，在后一种情况下，尝试使用准备好的声明是否有任何好处？

我使用的是PostgreSQL 9.2。

Answer 1

通常，将操作批量化为集的效果越好，数据库就越有快速的选项。如果单独运行更新，则唯一的选项是“找到受影响的一行，将其删除，插入新行”

如果您可以批量更新，那么计划员就可以决定顺序扫描是否比一组索引扫描更快（很可能是这样，因为您可以利用预读缓存）。换句话说，一个命令更新许多行几乎总是比许多命令更新一行执行得更好，即使不考虑计划开销。