在更新数据库中的大量数据时，我们常常要考虑性能问题，既要按时完成更新，又不能影响线上系统。

在这种情况下，可能会想到使用存储过程。但如果是一次性的更新，使用UPDATE语句更方便。本文将探讨在MySQL中使用子查询作为条件进行更新时可能遇到的问题，尤其是在使用较低版本的MySQL（如5.7）时，并介绍一种更为高效的解决方案——使用JOIN来替代子查询进行分批更新。

问题背景

在进行大规模数据更新时，如果直接使用子查询作为条件，可能会遇到以下几个主要问题：

性能问题：子查询在执行时可能效率较低，特别是在需要处理大量数据时，MySQL可能需要为每一条主查询中的记录单独执行子查询，导致性能下降。锁定问题：批量更新操作可能会锁定相关行或升级为锁表，影响并发操作和其他事务的执行速度。资源消耗：一次更新大量数据（即大事务）可能会消耗大量的系统资源（如CPU、内存和磁盘I/O），从而影响系统性能。事务处理：如果更新操作在一个事务中进行，并且由于某种原因（如锁超时）而失败，那么整个事务需要回滚，导致需要重新开始更新过程。

IN子查询的性能问题

即使IN子查询的记录数很少、IN条件字段有索引，EXPLAIN也可能显示无可用索引，在实际执行时很慢。而相同的查询条件使用JOIN替代子查询后，执行速度明显加快。

解决方案：使用JOIN替代子查询

使用JOIN（或等价写法）替代子查询不仅可以提高查询效率，还可以更好地控制分批更新的过程。具体来说，IN子查询不支持LIMIT，而使用JOIN可以轻松地添加LIMIT子句来控制每次更新的数量。

实现分批更新

假设需要根据另一个表中的数据来更新主表中的记录，待更新的数据量比较大，希望分批进行这个操作。下面是一个基于MySQL 5.7的示例，展示如何使用JOIN来实现分批更新：

定义表结构

假设有两个表main_table和lookup_table，需要根据lookup_table中的数据来更新main_table。

CREATE TABLE main_table ( id BIGINT PRIMARY KEY, data_column VARCHAR(255), update_flag INT DEFAULT 0);CREATE TABLE lookup_table ( id BIGINT PRIMARY KEY, updated_data VARCHAR(255));分批更新的SQL

定义每批更新的记录数，例如1000（可以根据实际执行耗时进行调整，如果耗时非常短，几十毫秒，对业务几乎无影响，可适当调大）。然后，使用JOIN来匹配main_table和lookup_table，根据update_flag筛选出未更新的记录，并通过LIMIT来限制每次更新的记录数。

UPDATE main_table mt, (SELECT t1.id, t2.updated_data FROM main_table t1, lookup_table t2 WHERE t1.id=t2.id AND t1.update_flag=0 LIMIT 1000) tmpSET mt.data_column=tmp.updated_data, tmp.update_flag=1WHERE mt.id=tmp.id;

这个例子使用一个子查询作为临时表，使用LIMIT限制更新的数据范围，然后主表JOIN临时表关联出被更新记录，通过多次执行直到被更新记录数为0，来实现分批次更新。

问题扩展

如果待更新数据有几十万甚至更多，可考虑通过Shell脚本重复执行SQL来实现分批次更新。如果是非线上数据库，可考虑通过查询导出目标数据，然后导入替换目标表的方式来实现更新。