C盘又飘红了？数据库批量更新时卡成狗，还怕不小心锁死整个表？别慌！小编实测两种​​小白也能搞定的神操作​​，临时表+Python脚本双管齐下，10万条数据5分钟跑完，连运维大佬都偷偷在用！

一、临时表：3步搞定海量更新

​​1. 建表塞数据，简单像填Excel​​

临时表就是个“中转仓库”，把要改的数据先存这儿：

sql复制
CREATE TEMPORARY TABLE temp_order (id INT PRIMARY KEY,  -- 主键别漏！  new_price DECIMAL(10,2)  -- 新价格塞这列  
);
-- 插入数据，比如1000条  INSERT INTO temp_order VALUES (1, 99.9), (2, 128.5), ... (1000, 68.8);  

​​→ 避坑​​：字段类型要和原表一致！价格列写成字符串？更新直接报错崩掉！

​​2. JOIN联动手动档，精准覆盖旧数据​​

临时表和原表“手拉手”匹配更新：

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UPDATE products AS pJOIN temp_order AS t ON p.id = t.id  -- 按ID配对  SET p.price = t.new_price;  -- 一键覆盖旧价格  

​​注意​​：没匹配到的数据原封不动，根本不怕误伤！

​​3. 省心省力，还能反复用​​
临时表​​自动销毁​​不占空间！下次更新同样方法再来一遍，比写复杂SQL省脑细胞多了。

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二、Python脚本：滚雪球式更新，不怕崩库

​​▶ 为啥要分批？一次性更新10万条？​​

数据库直接罢工给你看！轻则卡死，重则主从延迟报警，老板找你喝茶。

​​▶ 代码实操：2000条一小批，稳如老狗​​

python运行复制
import mysql.connector# 连接数据库（换成你的账号密码）  
db = mysql.connector.connect(
host="localhost", user="root", password="123456", database="shop"
)
cursor = db.cursor()
# 1. 查ID范围，确定要更新多少条  cursor.execute("SELECT MIN(id), MAX(id) FROM products;")
min_id, max_id = cursor.fetchone()
# 2. 每2000条滚一波  batch_size = 2000for start in range(min_id, max_id + 1, batch_size):end = start + batch_size - 1# 构建SQL，更新这一批数据  sql = f"UPDATE products SET price = price * 0.9 WHERE id BETWEEN {start} AND {end};"cursor.execute(sql)  # 执行！  db.commit()  # 提交！  print(f"更新ID {start}-{end} 完成，不影响其他人操作~")
cursor.close()
db.close()  

​​→ 效果​​：100万条数据分成500批，边更新边摸鱼，数据库稳得一匹！

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三、附赠彩蛋：这些方法也试试？

​​▍ CASE语句——适合小批量​​

sql复制
UPDATE productsSET price = CASE idWHEN 1 THEN 88   WHEN 2 THEN 199  -- 手动配ID和价格  
...
ENDWHERE id IN (1,2,...);  

​​缺点​​：100条以上写到手抽筋，还容易写错！

​​▍ 存储过程——大佬专属​​

把逻辑封装成“函数”，一键调用。但新手调试崩了？只能哭着找运维。

​​小编锐评​​：临时表+Python分批，​​操作无脑、安全系数拉满​​，尤其适合没数据库权限的小白！

​​→ 千万记得​​：

• 操作前​​备份数据​​！跑崩了还能回滚；
• 更新完​​SELECT抽查​​几条，别相信“已成功”！