mysql三表联合更新耗时4秒

可以考虑以下几种方法来降低更新时间：

1. 确保表之间存在正确的索引。正确的索引能够使MySQL对数据快速搜索，以加快查询和更新的速度。

2. 尽量避免使用复杂的SQL语句，如多表联接，子查询等，这些语句会增加查询的复杂度，影响查询的效率。

3. 避免在更新语句中包含函数表达式，这样可以显著提高更新的速度。

4. 采用批处理执行更新 *** 作，减少更新 *** 作的次数，以提升更新的效率。

5. 优化MySQL服务器的性能，如优化内存，I/O，磁盘等设置，以提升更新 *** 作的效率。

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

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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 *** 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。

语法不对：

update tdb_goods a,tdb_goods_cate b set goods_cate = cate_id where goods_cate = cate_name

其中goods_cate = cate_id和goods_cate = cate_name你每个字段前最好加上a或b的前缀。

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