1、正是由于性能的瓶颈问题，MYSQLguan 方文档也就提到了使用批量化插入的方式，也就是在一句INSERT语句里面插入多个值。
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2、打开设备中的数据库，并点击数据库页面左边的“编辑前200行”进入其中。在“编辑前200行”的页面中，会显示出表中的列和图中的列是相互对应的几列数据。点击上一步显示出的几列数据，并进行手动数据添加操作。
3、首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。
4、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。
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。
写一个存储过程，用游标小批量的更新，更新时注意不要锁全表就可以了。
如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。（几万条数据怎么地也得要时间去处理，所以不可能特别快的。
InnoDB 的设计目标是处理大容量数据库系统，它的 CPU 利用率是其它基于磁盘的关系数据库引擎所不能比的。
其实就跟分页获取数据类似，网上这种例子就比较多了，分段获取你可以把当前获取的最大的自增id存储在文件、数据库或者memcache中，下一段用大于这个做条件，然后遍历完再更新这个数就行了。
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。比如先查询出结果集，然后在内存里去操作字段更新 最后采用 update ... where id = xxx 这样的更新方法。避免多次全表扫描。
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。
SELECT查询可以发送到从服务器以降低主服务器的查询处理负荷。但修改数据的语句仍然应发送到主服务器，以便主服务器和从服务器保持同步。如果非更新查询为主，该负载均衡策略很有效，但一般是更新查询。
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。
使用replace into，该语句是替换已经存在的语句，如果有则替换，没有就是添加。
写一个脚本完成，先创立一个临时表 将需要批量更新的数据导入到临时表中 然后两张表联合起来判断插入还是更新。
ON DUPLICATE KEY UPDATE class.course = classcourse 其它关键：DELAYED 做为快速插入，并不是很关心失效性，提高插入性能。IGNORE 只关注主键对应记录是不存在，无则添加，有则忽略。
存在则使用update语句更新，不存在则使用insert语句插入。但是这样做明显不够优雅，存在几个问题：为了执行一次更新操作，却在程序中使用了两次sql查询语句，在系统负载比较大的情况下，性能还是会有影响的。
你把这张表的 date和ip字段联合设置为唯一索引。ALTER TABLE `log` ADD UNIQUE `date_ip` (`date`， `ip`)；然后你就大胆的insert数据吧。有重复的就报错插入失败。然后接着插入下一条就OK。
1、这步中注意别的表是否有字段也是 ID varchar(4)的，有的话这些字段要手动改回来。恢复数据库。mysql -u xxx -p dbname d：/tmp/xxx.dmp 以上。
2、update table_name set col1 = val1，col2=val2 where id=xx；如上是MySQL更新记录的语法。
3、alter table tb add column 列名 数据类型 每个表顺序执行一遍就可以了。
4、我想你的那个uid 一定是动态查询出来的吧 你可以动态生成sql 如：update test set aaa=123456 where uid in ()；在括号里你就可以拼接之前查询出来的uid列表咯。
5、思路：找到table2的所有字段，然后在table1中更新这些字段。
UPDATE 与 update 等效。 为了让 PHP 执行上面的语句，我们必须使用 mysql_query( 函数。
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。
思路：找到table2的所有字段，然后在table1中更新这些字段。