mysql 批量更新10000+的数据，有什么效率比较高的方法

首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。

如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。

（几万条数据怎么地也得要时间去处理，所以不可能特别快的。）

如果由于各种原因，导致这个插入还是很慢， 而且你的MYSQL又是5.0以上版本的话，可以使用BulkCopy来进行批量 *** 作。

BulkCopy的原理就是Client直接把一个数组（DataTable）传给DB，然后传入表名，所有的编译、 *** 作都由DB自己完成，效率很高。

引用MySql.Data.dll ， 调用MysqlBulkCopy函数即可。

这个函数在处理海量数据插入的时候效率尤为明显， 小量数据反而没什么优势，而且由于传入的DataTable格式必须和表的字段一模一样（空的列也要传进去），导致C#要写很多代码来构造这个数组，所以要你自己权衡用还是不用。

我在自己的电脑上批量插入一亿条数据，Insert写法大概需要1小时,BulkCopy大概只需要5分钟。

建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

mysql更新10万条数据要三个多小时。根据查询相关公开信息，批量更新表中某个字段，如果表比较大，每条记录都执行一条update，1秒执行10条数据，10万条数据就要1W秒，3个多小时。

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