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1、这里就要用到MySQL的多表联合更新。update user，userinfo set user.remark=userinfo.remark where user.id=userinfo.id注意，这里user表和userinfo表，我都假设有一个id是唯一键来进行关联的。
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2、首先，使用Navicat for MySQL连接数据库并创建一个数据库。接着点击查询，这里有两个查询，随便点击一个都可以。既然是要执行SQL语句，所以我们要先新建一个查询窗体才得。写一句SQL语句来演示啦。
3、传入id，输出name和sex的存储过程，这里同个id有多条数据，所以需要用到游标。
4、mysql没有递增id，可以按照下面做。数据表的id都是设置成auto_increment的，当插入一条记录后，可以使用下面的命令来获取最新插入记录的id值selectlast_insert_id。
可以使用 SELECT 子句及其相应的GROUP BY 子句。SELECT命令提取列，而GROUP BY命令分组以便提取行。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。
相对来说，将数据装入数据库是直截了当的。然而，也存在可用来改善数据装载操作效率的策略，其基本原理如下：成批装载较单行装载更快，因为在装载每个记录后，不需要刷新索引高速缓存；可在成批记录装入后才刷新。
1、现在要写一个程序，根据city，adress请求获取数据，把循环每一表中根据city，adress请求获取的数据更新到相应表，相应表中对应的那一行数据。
2、--update 需要更新的表名称 set 字段1=xxx.xname from xxx where 需要更新的表名称.字段=xxx.xid --以上是你根据某个条件更新 另外一张表中的某个字段 END 根据你的需要，修改或参考其中的语句即可。
3、一种方法是靠经验：update 语句的 where 中会扫描多少行，是否修改主键，是否修改唯一键，以这些条件来估算系数。另一种方法就是在同样结构的较小的表上试验一下，获取倍数。
4、insert into 表2 select 字段1，字段2，。。
我们从上面可以看出在大量遍历查询数据的过程中我们应该优先考虑between-and，idnumber模式，这样的查询效率会更好一些。
脚本遍历shell数据库mysql 数据库为mysql就是遍历一列上所有的内容，然后判断是否等于某个值，取出这个字段对应的其他字段的值。
默认的mysql数据库中存有一个库这个就是mysql的系统数据库，可以对其保存系统的数据包括mysql数据库的信息，数据库root账号，普通账号，以及数据库的名称，还有数据库的一些表还有一些数字型的数据类型结构都会有所保存。
方法一： 分组检索，既然20条时可以，那就每20条作一组。
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
我们从上面可以看出在大量遍历查询数据的过程中我们应该优先考虑between-and，idnumber模式，这样的查询效率会更好一些。
mysql的INFORMATION_SCHEMA中的COLUMNS记录所有字段的信息。可以直接查询这个表就可以。
select * from all_tables WHERE owner=SCOTT ；或者 SELECT * FROM DBA_TABLES WHERE OWNER=SCOTT数据字典视图 表和列 DBA_TABLES、ALL_TABLES和USER_TABLES显示了有关数据库表的一般信息。
MySql数据库中存在大量的表结构，而且这些表都存在一个共同点，就是表中都有相同字段，比如id，name，city，adress，lat，lng。
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。
