用相关联的参数进行更新，比如关联的ID，父表中有一个id，子表中也有一个id，这两个id的值是一样的，这样就可以同时更新了
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REPLACE INTO A (item, sku, data)
SELECT
item, sku, data
FROM
B main
WHERE
NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM B sub
WHERE main.item = sub.item
AND main.`time` sub.`time`
)
没测试过：
就简单解释一下：
REPLACE INTO 是表的合并语句
下面那个
SELECT * FROM WHERE
NOT EXISTS 是查询 相同 item 里面， time 最大的那行数据。
本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。
起手先造个实例
这里得稍微改一下实例的启动文件 start，将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug：
重启一下实例，加上 debug 参数：
我们来做一两个实验，说明 DBUG 包的作用：
先设置一个简单的调试规则，我们设置了两个调试选项：
d：开启各个调试点的输出
O,/tmp/mysqld.trace：将调试结果输出到指定文件
请点击输入图片描述
然后我们创建了一张表，来看一下调试的输出结果：
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可以看到 create table 的过程中，MySQL 的一些细节操作，比如分配内存 alloc_root 等
这样看还不够直观，我们增加一些信息：
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来看看效果：
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可以看到输出变成了调用树的形式，现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存，是为了解析 SQL 时用的（mysql_parse）
我们再增加一些有用的信息：
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可以看到结果中增加了文件名和行号：
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现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息：
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可以看到 MySQL 在这里非常机智，直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。
沿着 que_eval_sql，可以找到其他类似的统计表，比如下面这些：
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本次实验中，我们借助了 MySQL 的 DBUG 包，来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少，比如 performance_schema，OPTIMIZER_TRACE 等等。
这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来，方便大家理解其中机制。
如果A、B库在同一个mysql实例下（同一执行程序下）可以用A.search，B.room去访问：
update A.search s join B.room r on s.room_id=r.room_id
set s.is_online=r.is_online;
不过你这room如果只有几条，直接把is_online对应room_id的值写在sql里去更新A.search表不就好了
update A.search set is_online=(case when room_id=x1 then y1 when room_id=x2
then y2 when room_id=x3 then y3 ...... else yn end)