目录方法一 replace into 批量更新方法二 insert into 批量更新方法三 临时表 批量更新方法四 case when 批量更新本篇文章实验mysql版本为5.7.20 隔离级别为rr，加锁场景的问题在mysql8.0.18中为复现方法一 replace into 批量更新 原理：replace into table (col1,col2)
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2023-09-07 22:42:35
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# 如何解决MySQL批量更新慢的问题
## 1. 简介
在使用MySQL进行数据更新时，如果需要对大量数据进行批量更新操作，可能会遇到更新速度慢的问题。本文将介绍如何解决MySQL批量更新慢的问题。
## 2. 解决流程
下面是解决MySQL批量更新慢的问题的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 检查数据更新逻辑
原创
2024-01-31 08:21:36
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## MySQL批量更新慢解决方案
### 1. 流程概述
为了解决MySQL批量更新慢的问题，我们可以采取以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 确定需要更新的数据 |
| 步骤 2 | 使用合适的索引 |
| 步骤 3 | 使用批量操作 |
| 步骤 4 | 优化更新语句 |
下面将详细介绍每个步骤所需的操作和代码。
### 2. 步骤详解
原创
2023-11-30 15:58:43
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如果是更新为同样的内容，没啥难度，直接在where里面下功夫就好了，大家都懂，我要说的是针对更新内容不一样的情况mysql 批量更新如果一条条去更新效率是相当的慢, 循环一条一条的更新记录,一条记录update一次，这样性能很差，也很容易造成阻塞。mysql 批量更新共有以下四种办法1、.replace into 批量更新 replace into test_tbl (id,dr) v
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2024-09-24 18:05:38
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作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能为你解答“mysql 千万级批量更新慢”的问题。在处理这个问题时，我们需要考虑性能优化和分批处理。下面我将为你详细介绍整个流程和代码实现。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[分析问题]
B --> C[确定分批更新策略]
C --> D[创建分批更新函数]
D --> E[
原创
2024-07-27 03:55:52
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在工作中遇到了需要大批量的更新同步数据，首先用了个笨方法测试，那就是for循环插入与更新。由于数据是从另外一个大型网站的接口中获取的，我本地需要进行处理后，再进行更新与判断，程序执行完成之后，发现耗时太长，仅仅五千条数据就耗时了五个小时左右，非常耗时间。 在进行更新与插入的操作的时候，我们首先必须考虑到文件执行时间的问题。当php文件执行时间过长时，服务器会终止该文件的执行，所以我们要么更改ph
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2023-09-12 20:24:30
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# MySQL批量更新SQL语句 慢SQL
在开发中，经常会遇到需要批量更新数据库中的数据的情况。当数据量比较大时，如果更新的SQL语句不够高效，就会导致慢SQL的问题，影响系统的性能。本文将介绍如何使用MySQL批量更新SQL语句以及如何优化以避免慢SQL问题。
## 批量更新SQL语句示例
在MySQL中，使用UPDATE语句可以更新数据。如果要批量更新数据，可以使用UPDATE语句结合
原创
2024-03-19 05:53:42
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数据操作CRUD，我们只说Update,因为在EF中Update有点复杂 后面我们说批量数据更新Update操作上下文没有提供Update方法，所以我们要更新操作一般都是将数据查询出来，修改实体属性的值，然后SaveChanges()就OK了眼熟一下平时的Update// 一般的修改
var pro = ctx.Products.FirstOrDefault();
Con
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2023-10-12 15:45:31
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三、引入Redis依赖构建完成Spring Boot项目工程之后，需要在pom.xml文件中引入redis相关依赖<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-re
1. 概述在本教程中，我们将着眼于在MongoDB中执行批量更新和插入操作。此外，MongoDB 提供 API 调用，允许在单个操作中插入或检索多个文档。MongoDB 使用Array或Batch接口，通过减少客户端和数据库之间的调用次数，极大地提高了数据库性能。在本教程中，我们将研究使用 MongoDB Shell 和 Java 驱动程序代码的解决方案。让我们深入研究在 MongoDB 中实现文
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2023-08-18 16:47:49
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背景CMDB 为了使用事务来存储机器的数据，启用了 mongodb4.0 版本，在平均 1.5k qps 并发写的情况下（这只是机器层面的数据，机器的里面有很多子资源的更新，每个子资源的更新会对应一个 mongodb 操作），mongodb 一直处于高负载状态，导致很多操作变得很慢，从慢日志的统计来看，严重的时候，一小时可以产生 14w+ 条慢日志，使得数据消费的速度下降，导致队列出现堆积，优化迫
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2024-03-01 12:56:59
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我们数据库里有4000W数据，现在想将里面的数据规整一下放到另一张表里（数据类型规整），于是写 了java个程序进行类型转换，然后一条条的查出来处理后再插入到mongo里，在此之前也有过这样的经历，但是并不是一次性存入这样大量的数据，没有瓶颈存在，后来发现当我总数100W左右，整个程序就会假死状态，不能查询也不能插入，刚开始我认为是mongo性能瓶颈了，于是去查看服务器，发现cpu，内
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2023-08-25 22:30:34
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SQL批量更新的写法一般有三种. 在更新数量较少的情况下，前两种性能不相上下。但是在更新字段增加，更新条数较多(500以上)，建议使用第三种写法常规写法，拼接多个单条更新语句。#分批逐条更新
UPDATE t_back_up set name='holy' WHERE id =1;
UPDATE t_back_up set name='shit' WHERE id =2;CASE…WHEN… 写法
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2023-05-23 23:58:30
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数据库进行批量更新的时候，如果我们是通过普通的方式进行insert和update的话，执行效率比较低，而且如果涉及到大量的更新操作的时候，每个操作都会开启一个新的事务。而且若果执行过程中出现错误的话，很容易导致脏数据的出现，不易回滚。为了提高大量数据的更新效率问题，引入了批处理的概念。批处理就是ibatis通过把多个对数据库的操作，让数据库驱动以压缩的方式去批量执行更新命令，不需要每个都分开执行，
数据库更新慢可以是由于多种原因引起的，比如数据量过大、索引不合理、硬件性能不足等。下面我将以一个经验丰富的开发者的身份，向你介绍解决“mysql更新慢”的方法。
## 解决“mysql更新慢”的步骤
下面是解决“mysql更新慢”的流程图：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 问题诊断
A[确认更新慢的表] --> B[检查索引是否合理]
原创
2023-08-20 05:02:46
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前言批量插入由于mysql的VALUES原生支持，使用较为便利。批量更新的写法一般有三种，在更新数量较少的情况下，前两种性能不相上下。但是在更新字段增加，更新条数较多(500以上)建议使用第三种写法。常规写法，拼接多个单条更新语句。
CASE...WHEN... 写法
JOIN 写法Batch Updatespring/mybatis/JDBI都支持这种批量更新方式。
这种更新方式需要设置jdb
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2023-07-21 12:35:02
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如果是更新为同样的内容，没啥难度，直接在where里面下功夫就好了，大家都懂，我要说的是针对更新内容不一样的情况首先，先看看网上转载的方法：mysql 批量更新如果一条条去更新效率是相当的慢, 循环一条一条的更新记录,一条记录update一次，这样性能很差，也很容易造成阻塞。mysql 批量更新共有以下四种办法1、.replace into 批量更新replace into test_t
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2023-06-01 19:48:10
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by Qingdou 这段时间一直在参与产品库的设计和实现，中间和mysql的恩恩怨怨给广大喜欢交流学习的网友们，提供一些借鉴的机会。首先从mysql的批量插入开始吧。1.mysql批量插入优化。 一直自认为对sql语句的数量使用，完全绝对的低估了现实问题的难度。100w的产品基础数据插入用掉了10个小时的时间。很挫…第一批实验数据100w插入后，让我久久不能释怀，这10个小时让我
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2023-10-31 19:51:18
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0、前言mysql 批量更新如果一条条去更新效率是相当的慢, 循环一条一条的更新记录,一条记录update一次，这样性能很差，也很容易造成阻塞。mysql 批量更新共有以下四种办法一、replace into 批量更新replace into test_tbl (id,dr) values (1,'2'),(2,'3'),...(x,'y');二、insert into ...on duplica
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2023-06-10 10:39:51
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用户修改布局时，需要批量更新mysql的xxxx_layout_xxxx表。批量操作的数据量是2-30条/次。批量操作是这次项目在技术上比较关键的一个点，之前批量操作做过性能上的测试，mysql端问题不大，7000+tps，Java端的效率有些差，有优化空间。对批量的性能进行了测试，优化。过程如下。经测试，批量更新30条记录的时间是35ms。由于数据在mysql服务端中会有内存缓存，批量更新30条
