1. 前言
在实际开发中，我们常常需要针对大量数据进行更新操作，例如常见的用户批量修改、商品价格调整等等。而对于千万级以上数据的更新，往往需要我们考虑更加高效的更新方式，以避免更新过程中对数据库的过度占用。本文将介绍一些针对MSSQL数据库的快速更新千万级数据的简单技巧。
2. 针对单表更新
2.1. 使用BATCHSIZE参数
在MSSQL中，可以使用UPDATE语句进行数据更新。对于千万级数据的更新，我们可以通过添加BATCHSIZE参数进行优化，以降低数据库IO的开销。具体方法如下：
UPDATE mytable
SET mycolumn = 'newvalue'
WHERE mycolumn = 'oldvalue'
OPTION (MAXDOP 1, BATCHSIZE 10000)
其中，MAXDOP 1参数是强制查询使用单个处理器，可以避免更新操作的并发处理，从而最大限度地减少对数据库的锁定。
BATCHSIZE参数则是指定UPDATE语句执行的行数，可以根据实际情况进行调整。例如，如果BATCHSIZE设置为10000，则UPDATE语句每次会更新10000行数据。这样可以将更新操作分批进行，减少数据库IO的负担，提高更新效率。
2.2. 暂时禁用索引
在更新大量数据时，索引的维护可能会对数据库的性能产生很大的负担。因此，我们可以在更新操作前临时禁用索引，然后在更新操作完成后再重新启用索引，以提高更新效率。
--禁用索引
ALTER INDEX myindex ON mytable DISABLE;
--执行更新操作
UPDATE mytable
SET mycolumn = 'newvalue'
WHERE mycolumn = 'oldvalue'
--重新启用索引
ALTER INDEX myindex ON mytable REBUILD;
需要注意的是，禁用索引会影响查询性能，在临时禁用索引的过程中，应尽量避免对该表进行查询操作。
3. 针对多表更新
3.1. 使用INNER JOIN进行连接更新
在多表更新时，可以使用INNER JOIN语法完成连接更新。INNER JOIN可以在连接两张表的同时进行数据更新，从而减少数据库IO的负担。
UPDATE table1
SET table1.mycolumn = table2.newvalue
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.id = table2.id
WHERE table1.mycolumn = 'oldvalue'
上述语句将会根据table1表的id字段与table2表的id字段进行匹配，并将table1表中符合where条件的数据更新为table2表中对应记录的newvalue值。
3.2. 使用批处理更新
在多表更新时，我们可以将多个UPDATE语句合并为一个批处理操作，以减少数据库的IO压力。
BEGIN TRAN
UPDATE table1
SET mycolumn = 'newvalue'
WHERE mycolumn = 'oldvalue'
COMMIT
GO
BEGIN TRAN
UPDATE table2
SET mycolumn = 'newvalue'
WHERE mycolumn = 'oldvalue'
COMMIT
GO
BEGIN TRAN
UPDATE table3
SET mycolumn = 'newvalue'
WHERE mycolumn = 'oldvalue'
COMMIT
GO
上述语句将会将3个UPDATE语句合并为一个批处理操作，从而减少了数据库IO的负担。
4. 总结
针对千万级数据的更新，我们可以采用诸如添加BATCHSIZE参数、禁用索引、使用INNER JOIN连接更新、批量更新等多种优化手段，以提高更新效率，减少对数据库的负担。