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MySql 中怎么更新优化策略，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
模拟场景一：
给数据库中的一张表的结构调整，添加几个字段，后面对之前的数据进行刷新，刷新的内容是对其中的一个已有字段 url 进行匹配，然后更新新加的字段 type 和 typeid。
后来就写了个 shell 脚本来刷数据，结果运行 shell 脚本后我就懵了，怎么这么慢~~~
情景再现
复制代码 代码如下:
CREATE TABLE `fuckSpeed` (`uin` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `id` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `url` varchar(255) NOT NULL DEFAULT , `type` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `typeid` varchar(64) NOT NULL DEFAULT , …… KEY `uin_id` (`uin`,`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
表结构大概是上面这样的（省略了好多字段），表中只有一个联合索引 uin_id，而我在更新的时候是下面的思路：
首先根据一个 id 范围获取到一定数量的数据
复制代码 代码如下:
select id,url from funkSpeed where id =101 and id =200;
遍历所有的数据，对每一条数据进行更新
# 首先对数据进行处理，匹配获取 type 和 typeid
复制代码 代码如下:
update fuckSpeed set type=[type],typeid=[typeid] where id=[id]
按照上面的思路搞了之后，发现更新特别的慢，平均每秒钟 3~5 个左右，我也是醉了，我看看要更新的数据，总共有 32w+ 条，这样更新下来大概需要 24h+，也就是 1 天还要多，额~~ 哭了，想想肯定是哪里出问题了。
发现问题首先我想到的是是不是因为只有一个进程在更新，导致很慢，我启动了 5 个进程，将 id 分段了，就像下面这样
复制代码 代码如下:
./update_url.sh 0 10000 ./update_url.sh 10000 20001 ./update_url.sh 20001 30001 ./update_url.sh 30002 40002 ./update_url.sh 40003 50003
运行之后发现还是那样，速度没有提升多少，还是每秒钟更新 3~5 个左右，想想也是啊，时间不可能花费在插入数据之前的那些步骤（匹配、组装 sql 语句、。。。），应该是插入的时候有问题
再来看看我的 sql 语句
复制代码 代码如下:
select id,url from funkSpeed where id =101 and id =200;，
这里，试着在命令行执行了下，结果如下
复制代码 代码如下:
mysql select id,url from funkSpeed where id =0 and id =200;Empty set (0.18 sec)
竟然花了 0.18 秒，这个时候我猜恍然大悟，联合索引我没有使用到，联合索引生效的条件是——必须要有左边的字段，用 explain 验证下，果然是这样：
复制代码 代码如下:
mysql explain id,url from funkSpeed where id =0 and id =200;+————-+——+—————+——+———+——+——–+————-+| table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+————-+——+—————+——+———+——+——–+————-+| funkSpeed | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 324746 | Using where |+————-+——+—————+——+———+——+——–+————-+1 row in set (0.00 sec)
然后使用联合索引：
复制代码 代码如下:
mysql select uin,id from funkSpeed where uin=10023 and id=162;+————+———-+| uin | id |+————+———-+| 10023 | 162 |+————+———-+1 row in set (0.00 sec)mysql explain select uin,id from funkSpeed where uin=10023 and id=162;+————-+——+—————+———-+———+————-+——+————-+| table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+————-+——+—————+———-+———+————-+——+————-+| funkSpeed | ref | uin_id | uin_id | 12 | const,const | 4 | Using index |+————-+——+—————+———-+———+————-+——+————-+1 row in set (0.00 sec)
可以看到几乎是秒查，这个时候基本可以断定问题是出现在索引这个地方了
我 select 的时候次数比较少，每两个 select 之间 id 相差 10000，所以这里可以忽略掉，而且这里没办法优化，除非在 id 上面添加索引。
问题发生在
复制代码 代码如下:
update fuckSpeed set type=[type],typeid=[typeid] where id=[id]
这里在更新的时候也是会用到查询的，我的 mysql 版本是 5.5，不能 explain update，不然肯定可以验证我所说的，这里要更新 32w+ 条数据，每条数据都会去更新，每条数据 0.2s 左右，这太吓人了~~
解决问题问题找到了，解决起来就容易多了~~
select 的时候加了一个字段 uin，改为下面这样
复制代码 代码如下:
select uin,id,url from funkSpeed where id =101 and id =200;
然后更新的时候使用
复制代码 代码如下:
update fuckSpeed set type=[type],typeid=[typeid] where uin=[uin] id=[id]
这样一来索引就是用上了。
三下五除二改好了代码，试着启动了一个进程，看看效果如何，果然，效果提升的不是一点点，平均 30+ 次 /s，这样大概 3 个小时左右就可以完成所有的更新了。
模拟场景二：需求 6 个表 pid 字段 写到对应的 brand_id 字段
问题 sql 背景：项目有 6 个表的要根据 pid 字段要写入对应的 brand_id 字段。但是这个其中有两个表是千万级别的。我的 worker 运行之后，线上的 mysql 主从同步立刻延迟了！运行了一个多小时之后，居然延迟到了 40 分钟，而且只更新了十几万行数据。问题 sql 如下：
复制代码 代码如下:
!– 根据商品 id 更新品牌 id — update id= updateBrandIdByPid parameter >
项目组的 mysql 专家帮我分析了下，因为 pid 字段没有索引，mysql 引擎要逐行扫描出与传入的 pid 值相等的列，然后更新数据，也就是要扫描完 1000W+ 行磁盘数据才能执行完这个 sql。更严重的是，这个千万级的表里面有多少个不同的 pid，我就要执行多少个这样的 sql。同事给我的建议的根据 id 字段进行 sql 代码层次的纵向分表。每次更新 1000 行的数据，这样 mysql 引擎就不用每次在扫全表了，数据库压力是之前的万分之一。而且 id 作为主键，是有索引的有索引，有索引能大大优化查询性能，优化后的 sql 如下：
复制代码 代码如下:
!– 根据商品 id 更新品牌 id — update id= updateBrandIdByPid parameter >
仅仅用了 id 限区间的语句，将一个千万级的大表代码层次上进行纵向切割。重新上线 worker 后，mysql 主从没有任何延迟！而且经过监视，短短 10 分钟就更新了十几万数据，效率是之前的 6 倍！更重要的是数据库负载均衡，应用健康运行。
关于 MySql 中怎么更新优化策略问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注丸趣 TV 行业资讯频道了解更多相关知识。
