MERGE: атомарная вставка или обновление!

Оператор MERGE позволяет реализовать обновление данных и вставку новых записей в рамках одной операции. Это особенно важно при обработке данных, поступающих из внешних систем, где часть ключей может совпадать, а часть — быть новыми.

Создаём таблицу:

CREATE TABLE clients (
    id NUMBER PRIMARY KEY,
    name VARCHAR2(200) NOT NULL,
    email VARCHAR2(200) UNIQUE NOT NULL,
    updated_at DATE DEFAULT SYSDATE NOT NULL
);

Подготавливаем входящие данные с помощью CTE:

WITH incoming AS (
    SELECT 10 AS id,
           'Ivan Petrov' AS name,
           'ivan@example.com' AS email
    FROM dual
)

Здесь мы формируем набор входных данных, который будет использован оператором MERGE как источник.

Теперь выполняем MERGE, используя CTE как таблицу-источник:

MERGE INTO clients c
USING incoming i
ON (c.id = i.id)
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET
        c.name = i.name,
        c.email = i.email,
        c.updated_at = SYSDATE
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT (id, name, email, updated_at)
    VALUES (i.id, i.name, i.email, SYSDATE);

Операция выполняется одной DML-командой, что исключает необходимость выполнять отдельный SELECT.

Проверяем результат:

SELECT * FROM clients WHERE id = 10;

🔥 Пример выше предназначен для Oracle. Оператор MERGE также поддерживается в SQL Server, DB2, Snowflake, BigQuery и PostgreSQL 15+. Синтаксис в разных СУБД может отличаться.

➡️ SQL Ready | #практика

Нужно понять, какие строки изменились с прошлого дня?

Не обязательно хранить историю, можно сравнить сами строки по хешу.

Соберем все поля строки в единый структурированный объект:

row(id, email, status, updated_at)

И посчитаем хеш от всей строки:

md5(row(... )::text)

Теперь можно сравнить два снапшота:

SELECT u_new.id
FROM users_new u_new
JOIN users_old u_old ON u_old.id = u_new.id
WHERE md5(row(u_new.*)::text) <> md5(row(u_old.*)::text);

Если нужно показать, что именно изменилось, добавьте JSON-представление строки:

row_to_json(u_new.*)

🔥 Работает на разных объёмах данных без транзакционных логов.

➡️ SQL Ready | #совет