mysql更新10万条数据要多久

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。

update set命令用来修改表中的数据。update set命令格式：update 表名 set 字段=新值,… where 条件。

举例如下：mysql>update MyClass set name='Mary' where id=1单表的MySQL UPDATE语句：UPDATE [LOW_PRIORITY] [IGNORE] tbl_name SET col_name1=expr1 [col_name2=expr2] [WHERE where_definition] [ORDER BY] [LIMIT row_count]。

多表的UPDATE语句：UPDATE [LOW_PRIORITY] [IGNORE] table_references SET col_name1=expr1 [, col_name2=expr2] [WHERE where_definition]。

UPDATE语法可以用新值更新原有表行中的各列。SET子句指示要修改哪些列和要给予哪些值。WHERE子句指定应更新哪些行。如果没有WHERE子句，则更新所有的行。如果指定了ORDER BY子句，则按照被指定的顺序对行进行更新。LIMIT子句用于给定一个限值，限制可以被更新的行的数目。

有时候我们会不小心对一个大表进行了 update，比如说写错了 where 条件......

此时，如果 kill 掉 update 线程，那回滚 undo log 需要不少时间。如果放置不管，也不知道 update 会持续多久。

那我们能知道 update 的进度么？

实验

我们先创建一个测试数据库：

快速创建一些数据：

连续执行同样的 SQL 数次，就可以快速构造千万级别的数据：

查看一下总的行数：

我们来释放一个大的 update：

然后另起一个 session，观察 performance_schema 中的信息：

可以看到，performance_schema 会列出当前 SQL 从引擎获取的行数。

等 SQL 结束后，我们看一下 update 从引擎总共获取了多少行：

可以看到该 update 从引擎总共获取的行数是表大小的两倍，那我们可以估算：update 的进度 = (rows_examined) / (2 * 表行数)