通常情況下，我們會使用以下SQL語句來更新字段值：
UPDATE mytable SET myfield='value' WHERE other_field='other_value';
但是，如果你想更新多行數據，并且每行記錄的各字段值都是各不一樣，你會怎么辦呢？剛開始你可能會想到使用循環執行多條UPDATE語句的方式，就像以下的python程序示例：
for x in xrange(10):
sql = ''' UPDATE mytable SET myfield='value' WHERE other_field='other_value'; '''
這種方法并沒有什么任何錯誤，并且代碼簡單易懂，但是在循環語句中執行了不止一次SQL查詢，在做系統優化的時候，我們總是想盡可能的減少數據庫查詢的次數，以減少資源占用，同時可以提高系統速度。幸運的是，還有更好的解決方案，只不過SQL語句稍微復雜點，但是只需執行一次查詢即可，語法如下：
UPDATE mytable
SET myfield = CASE other_field
WHEN 1 THEN 'value'
WHEN 2 THEN 'value'
WHEN 3 THEN 'value'
END
WHERE id IN (1,2,3)
這樣的SQL語句是很容易理解的，也就是用到了很多編程語言都有的關鍵字 CASE，根據id字段值來進行不同分支的當型判斷，
如果你需要更新一行記錄的多個字段，可以用以下SQL語句：
UPDATE categories
SET display_order = CASE id
WHEN 1 THEN 3
WHEN 2 THEN 4
WHEN 3 THEN 5
END,
title = CASE id
WHEN 1 THEN 'New Title 1'
WHEN 2 THEN 'New Title 2'
WHEN 3 THEN 'New Title 3'
END
WHERE id IN (1,2,3)
以上方案大大減少了數據庫的查詢操作次數，大大節約了系統資源
不過這個有個缺點 ： 要注意的問題是SQL語句的長度，需要考慮程序運行環境所支持的字符串長度，當然這也可以更新mysql的設置來擴展。
當然python這么強大的語言還給我們提供了executemany 這么強大的方法 ，它不僅可以插入數據 當然也可以用于更新數據 作為一個經常搞事情的人 這些東西要經常相互用下 才可以對比出結果
update_sql = ''' UPDATE mayi_order_image
set order_city = %s
where user_ip = %s and dt = %s and id = %s
and user_ip is not null and (order_city is null or order_city = '' )
'''
pp = []
for x in xrange(len(result)):
ip = result[x][0]
id_ = result[x][1]
add = dbip.lookup(str(ip))
adds = add.split('\t')
address = str(adds[0]) + ','+str(adds[1] )+ ','+ str(adds[2])
pp.append((address,ip,end,id_))
if x%5000 == 0:
saveLog_many(update_sql,pp)
pp = []
saveLog_many(update_sql,pp)
是不是這個更方便一些 但是嗎 速度 問題 我感覺可以和第二種結合一下對比一下會更好呢
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對腳本之家的支持。如果你想了解更多相關內容請查看下面相關鏈接
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