mysql千万级数据update怎么优化应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描 。对查询进行优化 ， 应尽量避免全表扫描 ， 首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制 。
mysql_query（COMMIT）；锁定表 ， 优化事务处理：a.我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中 。
如果你一定要使用MySQL，其服务器操作系统最好使用Linux ， 也可以使用国产的红旗Linux 。如果数据库非常的海量，那么可以考虑使用刀片式服务器进行数据库集群模式，采用分布式的数据库系统，如此可以提高查询的效率 。
W数据基本不用优化的 。走索引就可以了 。上百万了再说吧 。
有20万条数据,使用mysql数据库,insert与update哪个速度快只有insert才能插入吧，update是更新用的，没法比较~插入一般都很快 。update看where条件了 ， 使用了索引也很快 。
不考虑主键变动，索引变动 ， 触发器联动的情况下，update比Insertx效率高 。
这个有什么可比性吗？一个操作肯定优先两个操作 可靠性：delete＋insert比update复杂多步骤，出错的几率更多 。数据量：delete＋insert要删数据 ， 又要完整插入数据，update只需更新小量数据 。
mysql更新10万条数据要三个多小时 。根据查询相关公开信息 ， 批量更新表中某个字段，如果表比较大，每条记录都执行一条update ， 1秒执行10条数据，10万条数据就要1W秒，3个多小时 。
【mysql处理速度 mysqlupdate速度】在技术上，InnoDB 是一套放在 MySQL 后台的完整数据库系统，InnoDB 在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引 。
有20万条数据,使用mysql数据库,insert与update哪个速度快;1、只有insert才能插入吧，update是更新用的，没法比较~插入一般都很快 。update看where条件了，使用了索引也很快 。
2、不考虑主键变动，索引变动 ， 触发器联动的情况下，update比Insertx效率高 。
3、这个有什么可比性吗？一个操作肯定优先两个操作 可靠性：delete＋insert比update复杂多步骤 ， 出错的几率更多 。数据量：delete＋insert要删数据，又要完整插入数据，update只需更新小量数据 。
update更新100万条数据多久分钟 。插入100万数据大概20s左右，更新100万数据 ， 用like语法，使用时间2分钟，此处用like是确实只有这个条件可以查询出需要更新的数据，暂时没有想到其他比较好的方法 。
秒 。200万数据oracle更新表要150秒 。当进行测试数据或者进行压力测试时候，需要几十万或者几百万条数据 ， 可以进行大批量插入，10万条数据插入时间为7秒左右，100万条记录插入时间为65秒，200万插入为150秒 。
分钟 。数据库和服务器的性能较好，并且网络连接稳定，更新17万条数据的时间需要10分钟 。
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