批量更新技术有哪些

批量数据库更新：MySQL 在 2 01 0 年引入了 UPDATE...FROM(VALUES...)，PostgreSQL 在 2 009 年支持了 INSERT...ONCONFLICTDOUPDATE。
分布式系统更新：Hadoop MapReduce于2 008 年出现，Spark于2 01 3 年推出，ShardingSphere于2 01 8 年开源。
智能自动化更新：基于人工智能的更新在 2 01 6 年之后出现，ArcGIS 在 2 004 年开始支持空间数据的批处理。

不要这样做：使用单个 SQL 直接更新数百万个数据点（Oracle 报告 2 01 5 年平均需要 5 0 秒）。

实用提醒：优先考虑Spark DataFrame的批量更新，以1 000条数据为单位批量发送。

Mybatis之批量更新数据（批量update）

我自己也有过这样的经历。
我记得当时我们的设计中有大量数据需要批量更新。
那时我刚刚开始使用MyBatis，真是不知所措。
然后我就傻傻的一一更新了。
结果数据压力巨大，速度慢如蜗牛。

后来，我找到了应该解决这个问题的预防标签名称中包含的信息。
我尝试使用这个页面创建一个XML目录，写入所有要更新的数据，并用分号“;”分隔它们。
当得到第一个结果的时候，哇，性能真的很好，数据压力小了很多，更新速度也快了很多。

但后来我发现这种方法也有点危险，因为如果XML中写了错误的SQL，整个更新批次就会失败。
我曾经写错了一个逗号，导致整个更新过程崩溃。
他很可怜。

后来听说有一种方法应该使用前缀将所有数据合并到一条SQL中。
看起来效率比较高，但是我尝试了一下，发现这样写的SQL结构太复杂了。
尤其是数据量大的时候，数据库处理压力太大，效率不一定高。

最终，我仍然坚持使用第一种方法来动态构建单独的SQL解决方案。
虽然麻烦一些，但是更加稳定有效。
现在回想起来，当时我遇到了很多困难，但幸运的是我都一一克服了。
呵呵，这是我的经验，希望对你有帮助。

请教SQL批量更新语句

嘿嘿，最近更新数据库很头疼。
记得那年我们公司团队负责一个项目。
当时我负责数据库的更新操作，遇到了一个难题。

当时我们有两张桌子，一张是A1 ，一张是B2 A1 表中的数据必须与B2 表中的数据对齐。
如果A1 中的内容也存在于B2 中，则直接更新。
如果 A1 不包含 B2 中的内容，则必须添加它。

我最初想过使用SQL批量更新语句，但发现事情并没有那么简单。
我必须先创建一个中间表来记录要删除的ID，所以我这样写：
创建表 id_record (id INT);
然后，我开始将测试数据插入A1 表中：
INSERT INTO A1 VALUES (1 , '地理'); 插入 A1 值（2 ，“物理”）；
同样，数据也插入到B2 表中：
插入 B2 值（1 ，“数学”）； INSERT INTO B2 VALUES (3 , 'English');
然后我需要在A1 和A2 中找到相同的ID并记录下来：
从 id_record 中删除 INSERT INTO id_record SELECT id1 FROM A1 WHERE id1 IS IN (SELECT id2 FROM B2 );
接下来，您需要删除A1 中与B2 具有相同ID的数据：
从 A1 中删除 id1 所在的位置（从 B2 中选择 id2 ）；
然后，将A1 表中没有的ID的数据插入到B2 表中，但前提是这些ID不在我们刚刚记录的中间表中：
插入A1 ，从B2 中选择id2 不存在的地方（从id_record中选择）；
写完这段代码后，我心里还是挺紧张的，生怕出了什么问题。
幸运的是，运行后，数据得到了对齐，没有出现大问题。
慧.然而这个过程真的很折磨我。
现在回想起来，这个坑真的很深。