php使用redis处理高并发 mysql批量更新10000 的数据，有什么效率比较高的方法？

mysql批量更新10000 的数据，有什么效率比较高的方法？

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以上是我写的批量更新方法，适合批量更新程序中的数据

！如果一次更新了大量数据，可以将其与停用索引、建立中间临时表或根据数据特性按段更新数据相结合。

mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？

在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：

1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库

4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句

5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。

当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用cluster或tidb

MySQL data batch update

update a set B=1 where id in（$IDS）and id=$GET[“id”

]update a set B=0 where id not in（$IDS）and id！=$获取[“id”]

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