MySql更新优化策略

摹拟场景一：

给数据库中的一张表的结构调剂，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，怎样这么慢~~~

情形再现

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范围获得到一定数量的数据

遍历所有的数据，对每条数据进行更新

#首先对数据进行处理，匹配获得type和typeid

依照上面的思路弄了以后，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，想一想肯定是哪里出问题了。

发现问题
首先我想到的是是不是是由于只有一个进程在更新，致使很慢，我启动了5个进程，将id分段了，就像下面这样

运行以后发现或者那样，速度没有提升多少，或者每秒钟更新3~5个左右，想一想也是啊，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、。。。），应当是插入的时候有问题

再来看看我的sql语句

这里，试着在命令行履行了下，结果以下

居然花了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——一定要要有左侧的字段，用explain验证下，果然是这样：

然后使用联合索引：

可以看到几近是秒查，这个时候基本可以判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，所以这里可以疏忽掉，而且这里没办法优化，除非在id上面添加索引。

问题产生在

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，改成下面这样

然后更新的时候使用

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个小时左右就能够完成所有的更新了。

摹拟场景二：
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运行以后，线上的mysql主从同步立刻延迟了！运行了一个多小时以后，竟然延迟到了40分钟，而且只更新了十几万行数据。问题sql以下：

项目组的mysql专家帮我分析了下，由于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+行磁盘数据才能履行完这个sql。更严重的是，这个千万级的表里面有多少个区别的pid，我就要履行多少个这样的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以下：

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，效力是之前的6倍！更重要的是数据库负载均衡，利用健康运行。

以上通过两个问题摹拟场景再现分析MySql更新优化策略，希望对大家在数据库方面有所帮助。