昨晚更新了一批数据,用update的老办法耗时20多分,而用mergeinto不到2秒结束,效率真是天壤之别。具体见下:用T_TMP_SCHOOL(135868行)的BIRTH字段更新T_TMP_N
昨晚更新了一批数据,用update的老办法耗时20多分,而用 merge into 不到2秒结束,效率真是天壤之别。具体见下:
用T_TMP_SCHOOL(135868行)的BIRTH 字段更新T_TMP_NT_CUSTOMERDETAIL( 763119行) 的BIRTHDATE 字段,连接条件 T_TMP_SCHOOL.ID = t_tmp_nt_customerdetail.SCHOOLID
--表结构
create table T_TMP_NT_CUSTOMERDETAIL
(
CUSTOMERID VARCHAR2(15) not null,
DOCCATEGORY VARCHAR2(2) not null,
DOCNUMBER VARCHAR2(20) not null,
BIRTHDATE VARCHAR2(8),
...........
SCHOOLID VARCHAR2(60)
);
create table T_TMP_SCHOOL
(
ID VARCHAR2(20),
COMPANY VARCHAR2(100),
NAME VARCHAR2(20),
BIRTH VARCHAR2(20)
);
--两个表的数据见下:
select count(1) from t_tmp_nt_customerdetail t; --763119
select count(1) from t_tmp_school; --135868
--为了验证结果,测试前先清空birthdate的值,网站空间,共更改 135879 行
update t_tmp_nt_customerdetail t
set t.birthdate = null
where t.schoolid is not null;
---实现的过程:
create or replace procedure p_tmp_update_customerdetail
is
v_BeginTran INT := 0; -- 事务标志,初始值为0,香港空间,表示没有事务
v_ErrCode INT;
v_ErrMsg VARCHAR2(200); -- 处理异常变量
begin
-- 设置事务标志为1,表示开始事务
v_BeginTran := 1;
merge into t_tmp_nt_customerdetail t
using (select b.id, b.birth from t_tmp_school b where b.birth is not null) a
on (t.schoolid = a.id)
when matched then
update set t.birthdate = a.birth where t.schoolid is not null;
COMMIT;
-- 提交事务并且置事务标志为0。
v_BeginTran := 0;
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
-- 如果异常,回滚事务。
IF v_BeginTran = 1 THEN
ROLLBACK;
END IF;
v_ErrCode := SQLCODE;
v_ErrMsg := SUBSTR(SQLERRM, 1, 150);
dbms_output.put_line(v_ErrCode);
dbms_output.put_line(v_ErrMsg);
end;
--执行过程,用时1.11秒
SQL> exec p_tmp_update_customerdetail;
--再次验证结果,先前清空birthdate的值已经有了,返回 135879 行
select count(1) from t_tmp_nt_customerdetail t
where t.schoolid is not null
and t.birthdate is not null;
--而用下面类似的语句,这些数据执行了24分钟多:
update t_tmp_nt_customerdetail t
set t.birthdate = (select b.birth
from t_tmp_school b
where t.schoolid = b.id)
where t.schoolid =
(select c.id from t_tmp_school c where t.schoolid = c.id)
and t.schoolid is not null; ---注:为什么要写这个罗嗦的条件呢?因为没有这个条件就把整个表的数据全部更新了,因此必须写,虚拟主机,所以大家应该多实践,不要被一些表面现象所蒙蔽。
本文出自 “srsunbing” 博客,请务必保留此出处

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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