千万级数据的全表 update 正确姿势

主要观点总结

本文介绍了在进行MySQL大数据量表更新时，如何避免直接执行全表update带来的问题。文章通过作者的实际经验，详细阐述了从简单update到分批更新策略的思考和优化过程，包括深度分页问题、使用脚本分批处理、不使用buffer pool进行数据更新的方法，以及对于主键id的生成和管理方法的讨论。同时，也分享了一些与数据库主从同步相关的知识和理解。

关键观点总结

关键观点1: 直接全表update的问题

在进行大数据量表更新时，直接执行全表update会产生大量的binlog，导致主从同步压力增大，风险较高。

关键观点2: 分批更新策略

通过编写脚本分批处理，使用limit语句进行范围查找，但存在深度分页问题，效率较低。

关键观点3: 使用no cache和强制索引优化查询效率

通过使用SQL_NO_CACHE关键字和强制使用主键索引，优化查询效率，减少数据库压力。

关键观点4: 主从同步和数据库性能问题

文章讨论了MySQL的binlog格式对主从同步的影响，以及如何通过调整更新策略来保护数据库性能。

关键观点5: 其他问题解答

解答了关于数据缓存、写缓存和change buffer的问题，以及关于多线程执行的任务分配问题。

免责声明