mysql更新慢怎么办 mysql更新数据语句

mysql通过id更新数据耗时

autocommit默认设置是打开的，如果没有显式调用begin；开始事务，每插入一条都自动commit，严重影响了速度。

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没法实现。或者很难实现。如果你像这样，还是别用自动增长了吧。

题主这个需求没有太好的解决方案。可以考虑在经过一段时间增删数据出现数字不连续情况后，采取删除自增ID字段，再重新添加自增ID字段来消除ID不连续的现象，也可以通过将数据导入含自增ID字段的空表等方法来消除数字间断。

1、第一种写法会锁表，当然很慢，第二种写法会全表扫描依次更新，因为是区间范围，要想块，封装一个存储过程，用等值进行循环更新即可。

2、在MySQL 23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。

3、比如我有两个表 A 和 B 其中 A表 id name typename 1 刘德华男歌手 2 ...可以的。

4、有八个方面可以对mysql进行优化：选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。

\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery ！= 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。

(1)、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

http：//dev.mysql点抗 /doc/refman/1/en/windows-upgrading.html 自己啃。mysql重装只是重装程序，数据库的数据不会动的。

是不是WEB程序有问题，数据库的资源没有正常释放，导致占用资源越来越多。

写一个存储过程，用游标小批量的更新，更新时注意不要锁全表就可以了。

insert会更快一点，可以使用 INSERT INTO target_table SELECT columns FROM source_table 高效地将大量行从一个表（例如临时表）。传输到按最小方式记录日志的其他表中。

如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。（几万条数据怎么地也得要时间去处理，所以不可能特别快的。

需要将大量数据(大概5W条)插入MySQL数据库，用普通的SQL Statement执行，时间大概是几分钟。于是想到用PreparedStatement，但是改了之后发现效率并没有很大的提升。

其实就跟分页获取数据类似，网上这种例子就比较多了，分段获取你可以把当前获取的最大的自增id存储在文件、数据库或者memcache中，下一段用大于这个做条件，然后遍历完再更新这个数就行了。

最直接简单的方式，一个输入框一个提交按钮，直接从网页输入SQL语句然后交由后端执行，这种方法一定得注意SQL注入以及MySQL的权限控制。在1的基础上的一种取巧方法，就是安装phpMyAdmin。

例如，将要替换的数据导入到一个新的表中，然后使用update语句更新数据。或者使用其他更高级的方法，例如使用分区表或分布式数据库等技术。

尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

引用MySql.Data.dll ，调用MysqlBulkCopy函数即可。

不过你一次发到mysql服务器端的数据多的情况下，要设置my.ini文件下的一个配置项，把服务器允许一次发送的数据包的大小调大就行。

建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

对于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止独占锁。1 在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。

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