inserted est une pseudo-table et elle contient définitivement toutes les bonnes lignes qui ont été affectées par la UPDATE déclaration (et je suppose que DISTINCT n'est pas nécessaire, si ID une clé primaire - bien qu'il soit difficile de dire ce qu'est la table avec un nom comme 121s ). Si tous avaient réellement changé values est une autre chose que vous pouvez envisager de valider avant d'appliquer la date/heure modifiée. Sinon, je procéderais probablement de cette façon :
ALTER TRIGGER [dbo].[trg_121s]
ON [dbo].[121s]
AFTER UPDATE
AS
BEGIN
SET NOCOUNT ON;
UPDATE t SET modified = CURRENT_TIMESTAMP
FROM dbo.[121s] AS t
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM inserted WHERE ID = t.ID);
-- WHERE EXISTS is same as INNER JOIN inserted AS i ON t.ID = i.ID;
END
GO
Si vous voulez avoir une garantie infaillible à 100 % qu'ils sont tous mis à jour avec le même horodatage (bien que je ne sache pas si j'ai déjà vu plusieurs valeurs dans ce cas d'utilisation) :
ALTER TRIGGER [dbo].[trg_121s]
ON [dbo].[121s]
AFTER UPDATE
AS
BEGIN
SET NOCOUNT ON;
DECLARE @ts DATETIME;
SET @ts = CURRENT_TIMESTAMP;
UPDATE t SET modified = @ts
FROM dbo.[121s] AS t
INNER JOIN inserted AS i
ON t.ID = i.ID;
END
GO
Et si vous voulez vous assurer que la mise à jour ne se produit que si, par exemple, la colonne foo valeur modifiée, vous pourriez dire :
UPDATE t SET modified = @ts
FROM dbo.[121s] AS t
INNER JOIN inserted AS i
ON t.ID = i.ID
AND t.foo <> i.foo;
C'est le modèle général, mais il devient plus complexe si foo est nullable, car SQL Server ne pourra pas faire correspondre les lignes où un côté a une valeur et l'autre non (ou les deux non). Dans ce cas, vous feriez ceci :
AND
(
t.foo <> i.foo
OR (t.foo IS NULL AND i.foo IS NOT NULL)
OR (t.foo IS NOT NULL AND i.foo IS NULL)
);
Certaines personnes diront "Je peux simplement utiliser COALESCE ou ISNULL contre une valeur magique" comme ceci :
WHERE COALESCE(t.foo, 'magic') <> COALESCE(i.foo, 'magic')
...et je vous mets en garde contre cela, car vous serez constamment à la recherche d'une valeur magique qui ne peut pas exister dans les données.
