Wie kann ich mithilfe von JOINs eine MySQL-Tabelle effizient mit Daten aus einer anderen Tabelle aktualisieren?

Effiziente Aktualisierung von MySQL-Tabellen mit Werten aus einer anderen Tabelle

Wenn Sie mit der Notwendigkeit konfrontiert werden, eine MySQL-Tabelle mit Informationen aus einer anderen zu aktualisieren, die ausschließlich auf Bei gemeinsamen Werten besteht ein gängiger Ansatz darin, einen JOIN zu verwenden. Das Erreichen einer optimalen Leistung bei solchen Abfragen erfordert jedoch sorgfältige Überlegungen.

Angenommen, Sie haben zwei Tabellen mit den folgenden Strukturen:

Original:

id	value
1	hello
2	fortune
3	my
4	old
5	friend

zu aktualisieren:

uniqueid	id	value
1	NULL	something
2	NULL	anything
3	NULL	old
4	NULL	friend
5	NULL	fortune

Ihr Ziel ist es, die ID-Spalte in tobeupdated basierend auf dem entsprechenden Wert im Original zu aktualisieren. Auch wenn die folgende Abfrage einfach erscheinen mag:

UPDATE tobeupdated, original
SET tobeupdated.id = original.id
WHERE tobeupdated.value = original.value

Sie kann extrem langsam sein, insbesondere bei großen Tabellen. Dies liegt daran, dass MySQL einen vollständigen Tabellenscan für beide Tabellen durchführen muss, um die passenden Zeilen zu finden.

Leistungsoptimierung

Um die Leistung zu verbessern, ist ein effizienterer Ansatz zu verwenden ein JOIN mit einer ON-Klausel:

UPDATE tobeupdated
INNER JOIN original ON (tobeupdated.value = original.value)
SET tobeupdated.id = original.id

Durch die Verwendung eines INNER JOIN berücksichtigt MySQL nur übereinstimmende Zeilen aus beiden Tabellen. Darüber hinaus kann die Sicherstellung, dass Indizes für die Wertespalten in beiden Tabellen vorhanden sind, die für die Suche erforderliche Zeit erheblich reduzieren.

Vereinfachte Syntax

Für Abfragen mit identischen Schlüsselnamen in In beiden Tabellen kann der Einfachheit halber eine USING-Klausel verwendet werden:

UPDATE tobeupdated
INNER JOIN original USING (value)
SET tobeupdated.id = original.id

Zusätzlich Überlegungen

• Tabellengröße: Die Größe der beteiligten Tabellen kann sich auf die Leistung auswirken. Erwägen Sie die Optimierung des Datenbankdesigns oder den Einsatz von Indizierungstechniken, um die Leistung zu verbessern.
• Kardinalität: Die Kardinalität (Anzahl übereinstimmender Zeilen) zwischen den Tabellen kann sich auch auf die Leistung auswirken. Wenn es viele übereinstimmende Zeilen gibt, kann die Abfrage länger dauern.

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