批量更新优化需减少SQL执行次数、合理使用索引、避免锁竞争。通过合并UPDATE语句、利用CASE WHEN或INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE、临时表+JOIN、分批提交事务及确保关键字段有索引等方式，可显著提升性能。
批量更新在 MySQL 中如果处理不当，容易造成性能问题。优化的关键在于减少 SQL 执行次数、合理使用索引、避免锁竞争以及选择合适的数据操作方式。
使用批量 UPDATE 语句合并操作
将多条 UPDATE 合并为一条，可以显著减少网络开销和解析成本。
采用 CASE WHEN 或 VALUES() 配合 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE 是常见做法：
例如，使用 CASE 方式：
UPDATE table_name SET status = CASE id WHEN 1 THEN 'A' WHEN 2 THEN 'B' WHEN 3 THEN 'C' END WHERE id IN (1, 2, 3);
这种方式适合更新主键明确的少量记录（几百到几千条），前提是 id 有索引。
利用临时表 + JOIN 更新
当更新数据量大或来源复杂时，可先将待更新数据导入临时表，再通过 JOIN 批量更新主表。
步骤如下：
- 创建临时表存放待更新数据（包含主键和目标字段）
- 对临时表的主键建立索引
- 执行 UPDATE 关联临时表更新主表
UPDATE main_table m JOIN temp_update_table t ON m.id = t.id SET m.status = t.status;
这种方式适用于上万甚至百万级数据更新，效率高且易于控制事务大小。
启用批量提交与控制事务大小
避免一次性提交过大数据导致长时间锁表或回滚段压力。
建议：
- 每 1000～5000 条记录提交一次事务
- 设置 autocommit = 0，手动控制提交
- 监控 binlog 和 undo log 使用情况
示例代码逻辑：
START TRANSACTION; -- 批量更新操作（如 1000 条） ... COMMIT; -- 下一批
确保关键字段有索引
WHERE 条件中涉及的字段必须有索引，尤其是主键或唯一键。没有索引会导致全表扫描，极大拖慢更新速度。
注意：
- 复合条件应考虑联合索引顺序
- 避免在 WHERE 中对字段做函数操作（如 DATE(create_time)）
- 定期分析表统计信息（ANALYZE TABLE）
考虑使用 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE
如果你的数据具备唯一键约束，可以用 INSERT INTO … ON DUPLICATE KEY UPDATE 实现“存在则更新，否则插入”。
INSERT INTO table_name (id, name, status) VALUES (1, 'a', 'A'), (2, 'b', 'B') ON DUPLICATE KEY UPDATE status = VALUES(status), name = VALUES(name);
该语句支持批量插入/更新，性能优于逐条判断。
基本上就这些方法。根据数据规模、更新频率和系统负载选择合适的策略，能有效提升批量更新效率。关键是减少交互次数、善用索引、控制事务粒度。不复杂但容易忽略细节。