mysql数据库百万级以上数据,如何对其进行边查询变更新?
1、仔细阅读过官方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，官方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。
2、建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。
3、主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。
4、用于操作数据库的SQL一般分为两种，一种是查询语句，也就是我们所说的SELECT语句，另外一种就是更新语句，也叫做数据操作语句。言外之意，就是对数据进行修改。在标准的SQL中有3个语句，它们是INSERT、UPDATE以及DELETE。
5、也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。
6、sql= UPDATE mydata SET p1=.$pointarr[i][1]. where ps like %.$pointarr[i][每次都去做一次like的全表扫描当然慢了。建议使用批量更新，减少查询次数。
mysql更新10万条数据要多久
分钟。插入100万数据大概20s左右，更新100万数据，用like语法，使用时间2分钟，此处用like是确实只有这个条件可以查询出需要更新的数据，暂时没有想到其他比较好的方法。
分钟。数据库和服务器的性能较好，并且网络连接稳定，更新17万条数据的时间需要10分钟。
数据量大小：表中的数据量非常大，更新操作会需要更长的时间。硬件性能：更新操作需要查询、检索和修改数据，硬件配置不足，（CPU、内存、磁盘），导致更新操作变得缓慢。
秒。200万数据oracle更新表要150秒。当进行测试数据或者进行压力测试时候，需要几十万或者几百万条数据，可以进行大批量插入，10万条数据插入时间为7秒左右，100万条记录插入时间为65秒，200万插入为150秒。
plsql导入10万数据要半小时。plsql是一种强大的数据库，在导入数据中plsql会启动系统内的辅助进行帮助数据的传输，在以每秒2-5mb的情况下，plsql10万条数据只需要半小时即可传输完毕。
共40G。正常主从步骤，备份(三个小时)，传输（一个小时），导入（三个小时），mysql主库需要锁表至少连续7个小时，这个线上是很难接受的。优化后的方案只需要分开四次，每次主库锁表只需要40分钟左右。
mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他...
读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。
可能你要问，这样看起来和刚才说的垂直分表没什么区别。只不过是否具备业务意义的差异，都是按字段的值来分表。实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。
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