数据分析从MySQL开始（Python）（十一、MySQL百万级匹配优化view续）

（算是对第四篇的一个续）

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结合 temp 与 view 

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第四篇在匹配优化的操作上还是有不足之处，主要用了临时表，update，select操作，可是我竟然忽视了视图view的应用，在更大级别的匹配上发现第四篇的优化仍然无法满足快速的要求；

在部分匹配完成的情况下（例如在十万条匹配了九万九千条还剩一千条的情况下）用  update......'条件'=NULL  AND '条件‘=’条件'  的方法工作量还是太大，而且将临时表的优势弱化了，如果使用视图筛选出列未修改仍为NULL的一千条数据行直接与临时表匹配这就大大节约了运算量）

temp 临时表  修改后不影响原表；

view 视图       基于原表的视图修改后原表也会对应修改

 

结合 temp 与 view 

实际遇到的情况 ：十四万条的数据表，在第四篇的前几个匹配下完成了大部分的匹配，还有极少数据大概在400条左右目标列仍为null；

目标：将十四万中的400条数据完成对应匹配修改；

具体操作：

CREATE VIEW VIEW11 AS SELECT `货号` a,`成本价` b FROM `2021-02` WHERE `2021-02`.`成本价` IS NULL;

UPDATE VIEW11,temp22 SET VIEW11.b=temp22.`成本价` WHERE LEFT(VIEW11.a,8)=LEFT(temp22.a,8);

解释：

• view 为400条未匹配的视图；
• temp22 为篇四中符合日期的临时表，a为临时表的货号的列名（也不用回看篇四，知道它是简化后的临时表就行）；
• LEFT 取货号的前八位 （因为第八位之后有多余的货号备注，需要截取有用的信息）；
• update 修改 view 视图之后原表随之改变 （避免了与原表万级数据的匹配，一千条）；

我王多鱼投500万（view）给冰山（匹配）提提速