SQL - UPDATE Abfrage
Die SQL UPDATEDie Abfrage wird verwendet, um die vorhandenen Datensätze in einer Tabelle zu ändern. Sie können die WHERE-Klausel mit der UPDATE-Abfrage verwenden, um die ausgewählten Zeilen zu aktualisieren, da sonst alle Zeilen betroffen wären.
Syntax
Die grundlegende Syntax der UPDATE-Abfrage mit einer WHERE-Klausel lautet wie folgt:
UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN
WHERE [condition];
Sie können N Bedingungen mit den Operatoren AND oder OR kombinieren.
Beispiel
Betrachten Sie die Tabelle CUSTOMERS mit den folgenden Datensätzen:
+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+----------+-----+-----------+----------+
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 |
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 |
| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 |
| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 |
| 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 |
| 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+
Die folgende Abfrage aktualisiert die ADRESSE für einen Kunden, dessen ID-Nummer 6 in der Tabelle ist.
SQL> UPDATE CUSTOMERS
SET ADDRESS = 'Pune'
WHERE ID = 6;
Die Tabelle CUSTOMERS würde nun die folgenden Datensätze enthalten:
+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+----------+-----+-----------+----------+
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 |
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 |
| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 |
| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 |
| 6 | Komal | 22 | Pune | 4500.00 |
| 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+
Wenn Sie alle Spaltenwerte ADDRESS und SALARY in der Tabelle CUSTOMERS ändern möchten, müssen Sie die WHERE-Klausel nicht verwenden, da die UPDATE-Abfrage ausreichen würde, wie im folgenden Codeblock gezeigt.
SQL> UPDATE CUSTOMERS
SET ADDRESS = 'Pune', SALARY = 1000.00;
Die Tabelle CUSTOMERS würde nun die folgenden Datensätze enthalten:
+----+----------+-----+---------+---------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+----------+-----+---------+---------+
| 1 | Ramesh | 32 | Pune | 1000.00 |
| 2 | Khilan | 25 | Pune | 1000.00 |
| 3 | kaushik | 23 | Pune | 1000.00 |
| 4 | Chaitali | 25 | Pune | 1000.00 |
| 5 | Hardik | 27 | Pune | 1000.00 |
| 6 | Komal | 22 | Pune | 1000.00 |
| 7 | Muffy | 24 | Pune | 1000.00 |
+----+----------+-----+---------+---------+