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因此我们必须借助于游标来进行面向单条记录的数据处理。
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游标：能够对结果集中的每一条记录进行定位，并对指向的记录中的数据进行操作的数据结构。
从字面可以这么理解什么是游标，游标就像是水面上漂浮的一个标记，这个标记可以来回游动，一会游到这里一会游到那里，这里的河水可以理解为是数据的集合，这个标记就是在这些数据间来回游动。
在MySQL中，复合索引是从左到右访问的，如果一个列缺失，或者在第一个范围条件之后，MySQL会停止使用一个索引。
隐式游标是指用select into语句。当没有数据时有no data found 的异常。有多条数据时会有to many rows的异常。所以在使用隐式游标时，都需要加上异常捕获.实际情况是，我们总是懒得捕获异常，从而代码质量变得很差。
执行如下命令登录mysql。mysql -uroot -p说明：-uroot指明登录用户为root，-p需要密码验证。登录后执行如下sql语句，设置max_connections的值。
思路1：先随机查询几条记录 思路2：更新这几条记录。但是你如果直接写 Update table1 SET ... where ID in （select ID from table1 ORDER BY RAND() limit 1）这种情况就会报错。
1、异常发生时的处理：当异常发生时需要做的事情，这里一般改变一个变量的值来记录异常已经发生了，如如 SET flat = 1 详细用法查看下面的例子。
2、方法二：While 循环 调用存储过程：方法三：REPEAT 循环 调用存储过程：上述三种实现方法在测试过程中遇到下述问题。
3、创建游标： CREATE FUNCTION 函数名称 （参数）RETURNS 数据类型 程序体 存储过程中使用游标的4个步骤：定义游标、打开游标、读取游标数据和关闭游标。
4、存储过程相当于在数据库中定义的的小程序，基本上在所有直接写SQL语句的地方书写，如ORACLE在它的客户端工具SQL PLUS ，通过浏览器访问的sql，还有其他第三方工具。
正是游标把作为面向集合的数据库管理系统和面向行的程序设计两者联系起来，使两个数据处理方式能够进行沟通。在数据库开发过程中，当你检索的数据只是一条记录时，你所编写的事务语句代码往往使用SELECT INSERT 语句。
提供了在查询结果集中向前或向后浏览数据、处理结果集中数据的能力。有了游标，用户就可以访问结果集中任意一行数据，在将游标放置到某行之后，可以在该行或从该位置的行块上执行操作。
游标概述游标是通过游标库来实现的，而游标库常常是作为数据库系统或数据访问API的一部分而得以实现的软件，用来管理从数据源返回的数据的结果集。
游标实际上是一种能从包括多条数据记录的结果集（结果集是select查询之后返回的所有行数据的集合）中每次提取一条记录的机制充当指针的作用，遍历结果中的所有行，但他一次只指向一行。
简单来说，游标就是一个临时存储器。SQL处理数据时，总是对整个数据集打包给你，而不会逐条给你，而游标就是将SQL打包的数据集进行二次处理，使得你能够逐条对数据修改和处理。
因为我们做的数据量大，而且系统上跑的不只我们一个业务。所以，我们都要求尽量避免使用游标，游标使用时会对行加锁，可能会影响其他业务的正常进行。而且，数据量大时其效率也较低效。另外，内存也是其中一个限制。
1、方法一：Loop循环 调用存储过程：方法二：While 循环 调用存储过程：方法三：REPEAT 循环 调用存储过程：上述三种实现方法在测试过程中遇到下述问题。
2、SELECT c_1， c_2 FROM t_1；同时声明一个布尔型的变量FOUND，当循环的条件不成立时，结束循环用的。
3、可以的。在DECLARE CURSOR FOR 对应的SQL语句中。这个条件只能在执行前确定，不能在循环过程中变更。
一个表中默认最多 2^32 (~295E+09) 条记录。如果 with-big-tables 参数定义过了，则可以到 (2^32)^2 (844E+19) 条。理论上没有限制，同样注意操作系统对单个文件大小的限制。
并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
不过 MySQL 0 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。
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。
一般来说，使用索引的情况下，MySQL可以很快地查询到数十万条数据；不使用索引的情况下，可能会导致性能下降，而每次查询的数据量也会相应减少。
