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'
END
WHERE 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'
END
WHERE 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 = %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
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。