mysql两表间如何更新数据

用相关联的参数进行更新，比如关联的ID，父表中有一个id，子表中也有一个id，这两个id的值是一样的，这样就可以同时更新了

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MYSQL 根据一表数据(同步)更新另一表数据(有要求)

REPLACE INTO A (item, sku, data)

SELECT

item, sku, data

FROM

B main

WHERE

NOT EXISTS (

SELECT 1

FROM B sub

WHERE main.item = sub.item

AND main.`time` sub.`time`

)

没测试过：

就简单解释一下：

REPLACE INTO 是表的合并语句

下面那个

SELECT * FROM WHERE

NOT EXISTS 是查询 相同 item 里面， time 最大的那行数据。

mysql 根据一个表的数据更新另一个表

本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。

起手先造个实例

这里得稍微改一下实例的启动文件 start，将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug：

重启一下实例，加上 debug 参数：

我们来做一两个实验，说明 DBUG 包的作用：

先设置一个简单的调试规则，我们设置了两个调试选项：

d：开启各个调试点的输出

O,/tmp/mysqld.trace：将调试结果输出到指定文件

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然后我们创建了一张表，来看一下调试的输出结果：

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可以看到 create table 的过程中，MySQL 的一些细节操作，比如分配内存 alloc_root 等

这样看还不够直观，我们增加一些信息：

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来看看效果：

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可以看到输出变成了调用树的形式，现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存，是为了解析 SQL 时用的（mysql_parse）

我们再增加一些有用的信息：

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可以看到结果中增加了文件名和行号：

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现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息：

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可以看到 MySQL 在这里非常机智，直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。

沿着 que_eval_sql，可以找到其他类似的统计表，比如下面这些：

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本次实验中，我们借助了 MySQL 的 DBUG 包，来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少，比如 performance_schema，OPTIMIZER_TRACE 等等。

这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来，方便大家理解其中机制。

mysql如何跨库查询批量更新

如果A、B库在同一个mysql实例下（同一执行程序下）可以用A.search，B.room去访问：

update A.search s join B.room r on s.room_id=r.room_id

set s.is_online=r.is_online;

不过你这room如果只有几条，直接把is_online对应room_id的值写在sql里去更新A.search表不就好了

update A.search set is_online=(case when room_id=x1 then y1 when room_id=x2

then y2 when room_id=x3 then y3 ...... else yn end)

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