询问并发有关问题

--update set [email protected] ,[email protected],c=([email protected])/([email protected]) 这样的sql 语句有没有并发问题?--另外问一下 update 的这样的一组数据 有没有比较效率的办法?create table #a (a int,b int, c int)insert into #a values(1,32,3)insert into #a values(2,2,33)insert into #a values(3,22,32)insert into #a values(4,2,34)insert into #a values(5,24,35)insert into #a values(6,25,3)insert into #a values(7,23,36)insert into #a values(8,26,37)insert into #a values(9,32,38)insert into #a values(0,12,39)insert into #a values(11,32,93)insert into #a values(12,24,53)insert into #a values(13,22,83)insert into #a values(14,23,31)select * from #adeclare @aa int declare @bb  int set @aa=1 set @bb=3update #a set [email protected] ,[email protected],c=([email protected])/([email protected]) select * from #aa           b           c----------- ----------- -----------1           32          32           2           333           22          324           2           345           24          356           25          37           23          368           26          379           32          380           12          3911          32          9312          24          5313          22          8314          23          31(14 行受影响)(14 行受影响)a           b           c----------- ----------- -----------2           35          03           5           04           25          05           5           16           27          07           28          08           26          09           29          010          35          01           15          012          35          013          27          014          25          015          26          0(14 行受影响)
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update set [email protected] ,[email protected],c=([email protected])/([email protected]) 这样的sql 语句有没有并发问题?
--> 理论上讲,任何DML语句都有并发问题.

另外问一下 update 的这样的一组数据 有没有比较效率的办法?
--> 这样写已经OK了,你还想从哪方面提高效率.
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探讨


比如 表 有列 ID a  b  c

我每次有40-100条数据 上传
update set [email protected] ,[email protected],c=([email protected])/([email protected]) where [email protected]  
如果在DAL层中一条条的update 那么就需要运行40-100次

PS: 上传的频率是 每分钟 100-4000+次