通常情况下，我们会使用以下SQL语句来更新字段值：

UPDATE mytable SET myfield='value' WHERE other_field='other_value';

但是，如果你想更新多行数据，并且每行记录的各字段值都是各不一样，你会怎么办呢？刚开始你可能会想到使用循环执行多条UPDATE语句的方式，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'; '''

这种方法并没有什么任何错误，并且代码简单易懂，但是在循环语句中执行了不止一次SQL查询，在做系统优化的时候，我们总是想尽可能的减少数据库查询的次数，以减少资源占用，同时可以提高系统速度。幸运的是，还有更好的解决方案，只不过SQL语句稍微复杂点，但是只需执行一次查询即可，语法如下：

UPDATE mytable SET myfield = CASE other_field WHEN 1 THEN 'value' WHEN 2 THEN 'value' WHEN 3 THEN 'value' ENDWHERE id IN (1,2,3)

这样的SQL语句是很容易理解的，也就是用到了很多编程语言都有的关键字 CASE，根据id字段值来进行不同分支的当型判断，

如果你需要更新一行记录的多个字段，可以用以下SQL语句：

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' ENDWHERE id IN (1,2,3)

以上方案大大减少了数据库的查询操作次数，大大节约了系统资源

不过这个有个缺点 ： 要注意的问题是SQL语句的长度，需要考虑程序运行环境所支持的字符串长度，当然这也可以更新mysql的设置来扩展。

当然python这么强大的语言还给我们提供了executemany 这么强大的方法 ，它不仅可以插入数据 当然也可以用于更新数据 作为一个经常搞事情的人 这些东西要经常相互用下 才可以对比出结果

update_sql = ''' UPDATE mayi_order_image set order_city = %swhere 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)

是不是这个更方便一些 但是吗 速度 问题 我感觉可以和第二种结合一下对比一下会更好呢

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接