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利用Mysql数据库自带的触发器功能，根据数据更新条件创建一个Trigger，当条件被触发时会自动更新表格数据。创建一个Mysql数据更新的存储过程，创建一个定时事件触发该存储过程，实现对表格数据的更新目的。
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mysql 数据库，更新字段语句：UPDATE：UPDATE的功能是更新表中的数据。这的语法和INSERT的第二种用法相似。必须提供表名以及SET表达式，在后面可以加WHERE以限制更新的记录范围。
：你要随机更新的话。要先查几条随机数据。然后根据查询的数据一个特定字段去更新。但是又不能在查询的时候同时更新。会报错。要先将查询出来的存储到临时表。再进行修改。下面是我的s_grader 表结构和我的SQL语句。
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。
ID 如果是自动增加的话，是不用管的，你只要插入name 与 passwd，id就会相应的加一条。
1、理论上，通过使用单个主服务器/多从服务器设置，可以通过添加更多的从服务器来扩充系统，直到用完网络带宽，或者你的更新负载已经增长到主服务器不能处理的点。
2、）RDS for MySQL表和分析型数据库中表的主键定义必须完全一致；如果不一致会出现数据不一致问题。
3、如果RDS上的数据没有发生增删改的操作的话，可以生成物理备份或者逻辑备份，然后将物理备份和逻辑备份通过Xtrabackup或者mysqldump将数据导入到自建库。
4、通过在主服务器和从服务器之间切分处理客户查询的负荷，可以得到更好的客户响应时间。SELECT查询可以发送到从服务器以降低主服务器的查询处理负荷。但修改数据的语句仍然应发送到主服务器，以便主服务器和从服务器保持同步。
1、写一个存储过程，用游标小批量的更新，更新时注意不要锁全表就可以了。
2、insert会更快一点，可以使用 INSERT INTO target_table SELECT columns FROM source_table 高效地将大量行从一个表（例如临时表）。传输到按最小方式记录日志的其他表中。
3、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。
4、比用mysql_query一行一行插入省的几倍的时间。不过你一次发到mysql服务器端的数据多的情况下，要设置my.ini文件下的一个配置项，把服务器允许一次发送的数据包的大小调大就行。
5、需要将大量数据(大概5W条)插入MySQL数 据库，用普通的SQL Statement执行，时间大概是几分钟。于是想到用PreparedStatement，但是改了之后发现效率并没有很大的提升。
6、其实就跟分页获取数据类似，网上这种例子就比较多了，分段获取你可以把当前获取的最大的自增id存储在文件、数据库或者memcache中，下一段用大于这个做条件，然后遍历完再更新这个数就行了。
通过在主服务器和从服务器之间切分处理客户查询的负荷，可以得到更好的客户响应时间。SELECT查询可以发送到从服务器以降低主服务器的查询处理负荷。但修改数据的语句仍然应发送到主服务器，以便主服务器和从服务器保持同步。
如果是同一个mysql服务端的两个数据库同步可考虑下触发器，如果是不同端口的两个mysql服务端跟在两台服务器同步配置上没有区别。数据库最好不要做主从，不然性能会降低很多的。可以采取其他的方法撒，比如分布式存储。
方案如下：如果A与B之间有网络互通，哪怕就是每天或每周的限时互通，那么就可以用MySQL同步机制（MySQL Replication ）实现，方便快捷，有数据库来保证数据的一致性。
1、通过脚本以 Crontab 的方式，读取 MySQL 中间表中 UTime 大于上一次读取时间的所有数据，即该段时间内的增量，写入Elasticsearch。
2、如何实现mysql与elasticsearch的数据同步？逐条转换为json显然不合适，需要借助第三方工具或者自己实现。核心功能点：同步增、删、改、查同步。
3、而对于3，则是需要一个工具将MySQL的数据导入Elasticsearch，因为我们对搜索实时性要求很高，所以需要将MySQL的增量数据实时导入，笔者唯一能想到的就是通过row based binlog来完成。
4、对于实时性要求不高的可以采用定时任务监控数据表变化然后调用ES接口实现数据更新。业务应用中通过发送消息异步更新数据。通过DataX同步工具定时将修改的数据同步到ES库中。上述是ElasticSearch使用的简单描述。
5、ElasticSearch中的写需要一秒鈡进行索引 。也就是说，当你对index进行update的时候，需要0.5秒到一秒钟后才能看到你的修改。
