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正是由于性能的瓶颈问题，MYSQLguan 方文档也就提到了使用批量化插入的方式，也就是在一句INSERT语句里面插入多个值。
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打开设备中的数据库，并点击数据库页面左边的“编辑前200行”进入其中。在“编辑前200行”的页面中，会显示出表中的列和图中的列是相互对应的几列数据。点击上一步显示出的几列数据，并进行手动数据添加操作。
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。
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。
1、使用replace into，该语句是替换已经存在的语句，如果有则替换，没有就是添加。
2、写一个脚本完成，先创立一个临时表 将需要批量更新的数据导入到临时表中 然后两张表联合起来判断插入还是更新。
3、ON DUPLICATE KEY UPDATE class.course = classcourse 其它关键：DELAYED 做为快速插入，并不是很关心失效性，提高插入性能。IGNORE 只关注主键对应记录是不存在，无则添加，有则忽略。
4、存在则使用update语句更新，不存在则使用insert语句插入。但是这样做明显不够优雅，存在几个问题：为了执行一次更新操作，却在程序中使用了两次sql查询语句，在系统负载比较大的情况下，性能还是会有影响的。
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。
用于操作数据库的SQL一般分为两种，一种是查询语句，也就是我们所说的SELECT语句，另外一种就是更新语句，也叫做数据操作语句。言外之意，就是对数据进行修改。在标准的SQL中有3个语句，它们是INSERT、UPDATE以及DELETE。
sql= UPDATE mydata SET p1=.$pointarr[i][1]. where ps like %.$pointarr[i][每次都去做一次like的全表扫描当然慢了。建议使用批量更新，减少查询次数。
向B批量插入大数据量表AA(1872000)条 A数据库每秒钟可以更新2500条数据。
不能同时写下，这样的操作在任何数据库中都不支持，只能用存储过程来实现。
