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就是这样写啊，where 子句那儿应该加个 逻辑连接词，两个表总归是有关系才进行一起更新的。中间加上and 或者 or就行了。
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．优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度 6．既能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也能够作为一个库而嵌入到其他的软件中。
第一种写法会锁表，当然很慢，第二种写法会全表扫描依次更新，因为是区间范围，要想块，封装一个存储过程，用等值进行循环更新即可。
for update ，依然可以读取到正在修改的数据，所以当有并发请求时，可能会取到已被修改过的数据，造成脏读。结论：能满足需求，且在百万级数据下仍然做到毫秒级查询(当然也跟机器配置有关)。希望能帮到有需要的人。
思路：找到table2的所有字段，然后在table1中更新这些字段。
update表名set(字段1，字段2，字段3，...)=(select数值1，数值2，数值3，...)where条件多个字段可以使用逗号隔开，每一个字段名=值就是赋值，其后的WHERE条件语句可加可不加。
1、第一种写法会锁表，当然很慢，第二种写法会全表扫描依次更新，因为是区间范围，要想块，封装一个存储过程，用等值进行循环更新即可。
2、比如 我有两个表 A 和 B 其中 A表 id name typename 1 刘德华 男歌手 2 ...可以的。
3、有八个方面可以对mysql进行优化：选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。
4、MySQL建表阶段是非常重要的一个环节，表结构的好坏、优劣直接影响着后续的管理维护，赶在明天上班前分享总结个人MySQL建表、MySQL查询优化积累的一些实用小技巧。
1、读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
2、也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。
3、优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。
4、最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
5、数据库总体性能优化：数据表最好能拆成小表。
6、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
