/***************创建测试表******************************/

 

IF NOT OBJECT_ID(\'[Demo_Top]\’) IS NULL

    DROP TABLE [Demo_Top]

GO

Create table [Demo_Top]

(PID int identity(1,1) primary key not null

,PName nvarchar(100) null

,AddTime dateTime null

,PGuid Nvarchar(40)

)

go

 

truncate table [Demo_Top]

 

/***************创建1002条测试数据***********************/

 

declare @d datetime

set @d=getdate()

 

declare @i int

set @i=1

while @i<=1002

begin

    insert into [Demo_Top]

    select cast(datepart(ms,getdate()) as nvarchar(3))+Replicate(\’A\’,datepart(ss,getdate()))

    ,getdate()

    ,NewID()

    set @i=@i+1

End

–注意TOP关键字可以用于Select,Update和Delete语句中

 

Declare @percentage float

set @percentage=1

select Top (@percentage) percent PName from [Demo_Top] order by PName

–注意是11行。(11 row(s) affected)

如果只是需要一些样本,也可以使用TableSample,以下语句返回表Demo_Top的一定百分比的随机行

 

select PName,AddTime, PGuid from [Demo_Top]

TableSample System(10 percent)

–(77 row(s) affected)

TOP分块修改数据

TOP的第二个关键改进是支持数据的分块操作。换句话说,避免在一个语句中执行非常大的操作,而把修改分成多个小块,这大大改善了大数据量、大访问量的表的并发性,可以用于大的报表或数据仓库应用程序。此外,分块操作可以避免日志的快速增长,因为前一操作完成后,可能会重用日志空间。如果操作中有事务,已经完成的修改数据已经可以用于查询,而不必等待所有的修改完成。

仍以上表为例:

 

while (select count(1) from [Demo_Top])>0

begin

delete top (202) from [Demo_Top]

end

 

/*

(202 row(s) affected)

 

(202 row(s) affected)

 

(202 row(s) affected)

 

(202 row(s) affected)

 

(194 row(s) affected)

*/

注意是每批删除202条数据,TOP也可以用于Select和Update语句,其中后者更为实用。

–Select TOP(100)

–Update TOP(100)

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