python - 在 R 中执行 mysql 更新查询的任何更快的方法？在 python ？

Question

我试着运行这个查询:

update table1 A 
set number = (select count(distinct(id)) from table2 B where B.col1 = A.col1 or B.col2 = A.col2);

但它需要永远 bc table1 有 1,100,000 行，table2 有 350,000,000 行。

有没有更快的方法在 R 中执行此查询？还是在 python 中？

Answer 1

我用三个子查询而不是一个子查询重写了您的查询 - 使用 UNION 和两个 INNER JOIN 语句:

UPDATE table1 as A
SET number = (SELECT COUNT(DISTINCT(id)) 
              FROM
                  (SELECT A.id as id
                   FROM table1 as A
                   INNER JOIN table2 as B
                   ON A.col1 = B.col1) -- condition for col1

                   UNION DISTINCT

                  (SELECT A.id as id
                   FROM table1 as A
                   INNER JOIN table2 as B
                   ON A.col2 = B.col2) -- condition for col2
              )

我的笔记:

• 更新 table1 中的所有行看起来不是一个好主意，因为我们必须触及 1.1M 行。可能，用于存储 number 的另一种数据结构会有更好的性能
• 尝试在不更新 table1 的情况下运行部分查询(仅括号中的部分查询
• 如果您需要更通用的 SQL 查询优化方法，请查看 EXPLAIN:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/using-explain.html