业务上操作一批数据行，包括定期数据清理（delete）、初始化数据（insert）、 批量数据订正/修复（update）、业务数据导出/查询（select）。以上这些操作 若是涉及的数据量在 1 万行以下，通常没有问题。但超过一定数量级仍采用一个 SQL 进行处理，就会导致数据库出现主从延迟、IO 负载大、数据库响应超时甚至 没有响应的情况。 所以，对于大数据量（1 万行以上）的数据进行操作时，可以采用批量的方式。 原则：批量处理数据；事务大小合适；数据处理要可控。 给 RD 的建议，这些建议都是最安全且高效的，可以保证不影响线上数据库正常 运行，以及主从同步没有延迟，当然具体量值还要视情况而定： 对于 insert/update/delete，每次处理 200 行数据，执行 commit，之后 sleep 1 秒 对于 select，每次查询 1000 行数据，之后 sleep1 秒 下面举几个例子来说明如何来做。 注：例子中都是类 SQL，有些字段不存在，具体 SQL 视表而定，这个不要太较真 儿。 ###例子 1：数据表 iknow_accuse_user_item 要根据字段 accuse_time 清理 3 个月 前的数据 注：accuse_time 必须是索引字段，禁止全表扫描 #####批量删除方法 1：
begin;
delete from iknow_accuse_user_item
where accuse_time < ‘3-month-ago’ limit 200;
commit;
select sleep(1);
重复上面的代码。。。。 #####批量删除方法 2： 首先在备库或者从业务前端获取要删除数据行的主键值，
select itemid
from iknow_accuse_user_item
where accuse_time < ‘3-month-ago’ limit 200;
然后根据主键 itemid 进行删除，
delete from iknow_accuse_user_item
where itemid in (…,…); //200 个 itemid
最后 sleep 1 秒再重复上面的代码，
select sleep(1);
重复上面的代码。。。。 #####批量删除方法 3： 首先一次性查询出要清理的数据，并进行排序（可以在mysql或者app端做排序）， 若数据量较大超过 100 万，则需要在备库中提前进行查询
select itemid
from iknow_accuse_user_item
where accuse_time < ‘3-month-ago’ order by itemid;
然后每次程序取出 200 个，而且这 200 个 itemid 是有序的，这样做是因为 innodb 表是按照主键 itemid 进行物理存储的，可以保证最大程度的减少 delete 所修改 的物理块，
delete from iknow_accuse_user_item where itemid in (…,…);
//200 个 itemid
最后 sleep 1 秒再重复上面的代码，
select sleep(1);
重复上面的代码。。。。 #####批量删除方法 4： 首先根据 accuse_time 字段查找出需要清理的主键 itemid 的范围即最小值和最 大值，
select min(itemid),max(itemid)
from iknow_accuse_user_item
where accuse_time < ‘3-month-ago’;
然后根据最小和最大 itemid，进行虚拟分段，每次分段 200 行，虚拟分段即从 最小 itemid 开始每次取 200 个，这里面可能有些 itemid 根本不存在，但不影响 整体清理效果且数据库对不存在的值进行查找效率也很高，且这 200 个 itemid 是有序的
delete from iknow_accuse_user_item where itemid in (…,…);
//200 个 itemid
最后 sleep 1 秒再重复上面的代码，
select sleep(1);
重复上面的代码。。。。 ###例子 2：将表 urmap 中部分数据行的 rid 改成 10015，已知需要修复的数据的 主键 uid 值 批量更新方法：
begin;
update urmap set rid=10015 where uid in (…,…); //200 个主键 uid
commit;
select sleep(1);
重复上面的代码。。。。 注意：该方法在传入主键 uid 之前可以先排序，每次给最小的 200 个 uid，类似 上面方法 3 ###例子 3：表 uoperator_good_question 需要追加 200 万数据，具体数据字段值由 业务给出 批量插入方法 1：
begin;
insert into uoperator_good_question (col1,col2,col3,col4,…)
values
(val1,val2,val3,val4,…),(val11,val22,val33,val44,…),……,(valn,valn
,valn,valn); //200 行记录
commit;
select sleep(1);
重复上面的代码。。。。 注意：此方法是将 200 行记录写到一个 insert 语句中，mysql 是支持这种语法 的，减少了 SQL 解析的次数，一般 200 行记录不会导致单个 SQL 过大，控制单个 SQL 大小在 65MB 之内。 ###例子 4：表 uoperator_good_question 要做业务迁移到新表结构中（同库），且 不是所有的行数据都要保留，原表同时仍有正常业务写入 批量插入方法 2：
begin;
insert into new_t(qid,col1,col2,col3,…)
select a.qid,a.col1,a.col2,new_col
from (select qid from uoperator_good_question
where create_time < ‘2012-02-17’ and other-where
order by id desc limit N,200) t, uoperator_good_question a
where t.qid=a.qid;
commit;
select sleep(1);
重复上面的代码。。。。 注意：该 SQL 采用分页的方式查询出所需要的数据字段后进行批量插入，分页不 宜过大，否则共享锁会影响业务写入访问。 例子 5：表 uoperator_good_question 要做业务迁移到其他存储技术，需要将需 要的数据导出 #####批量查询方法 1：
select a.qid,a.col1,a.col2,new_col
from (select qid from uoperator_good_question
where create_time < ‘2012-02-17’ and other-where
order by id desc limit N,200) t, uoperator_good_question a
where t.qid=a.qid;
#####批量查询方法 2： 首先在备库中查询出需要迁移的数据主键值，并且每次取 200 个，
select qid
from uoperator_good_question
where create_time < ‘2012-02-17’ and other-where
order by id desc limit N,200;
然后在备库中根据 200 个主键值查询出具体的行数据，并写成 IN 列表的模式，
select qid,col1,col2,new_col
from uoperator_good_question
where qid in (…,…); //200 个主键 qid