for idx in range(1, count+1):
  sql = "update tbl_name set platforms='"+datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')+"' where id="+str(idx)+";"
  cursor.execute(sql)

統(tǒng)計(jì)用時(shí)4個(gè)小時(shí)左右。

(2)然后對某個(gè)億級記錄的表子段添加索引:

sql = "alter table tbl_name add index platforms_index(platforms(8));"
cursor.execute(sql)

然后再執(zhí)行同上的update語句，統(tǒng)計(jì)用時(shí)將近9個(gè)小時(shí)。

(3)由此可見字符串索引對于update等操作在性能上有極大的影響。

雖然以上小試驗(yàn)并沒有多大實(shí)際意義，但是可以延伸一下，如果不對該字段添加索引，而是直接把該字段數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到另一個(gè)小表b，然后在該表添加一個(gè)id字段映射到小表b，然后再執(zhí)行update操作；這樣性能又如何呢？

理論上性能應(yīng)該與記錄的重復(fù)度有關(guān)，如果重復(fù)率高，小表b將會(huì)很小(unique去重)；而更新所用時(shí)間為通過原表映射查詢表b字段的時(shí)間+更新表b記錄的時(shí)間，總體上應(yīng)該比更新記錄的時(shí)間+更新索引的時(shí)間要少。

不過只是估算，結(jié)果如何感興趣的朋友可以動(dòng)手驗(yàn)證一下。

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希望本文所述對大家MySQL數(shù)據(jù)庫計(jì)有所幫助。

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