MySQL中rk_ns_temp1_bs 和rk_ns_bz_dz_tmp 都是千万级的大表,请帮我优化以下SQL,写成可以复用的存储过程: -- 更新 UPDATE rk_ns_temp1_bs t1 JOIN rk_ns_bz_dz_tmp t2 ON t1.ZJHM = t2.ZJHM SET t1.sfnshj = '疑似' WHERE t1.sfnshj <> '是' -- 排除已经是“是”的记录 AND t2.HJDZ_SSXQDM_BZ = '440115000000'; -- 地址临时表中户籍地址为“南沙区” -- 是否有效 -- 户籍表状态正常 是 状态注销 否 UPDATE rk_ns_temp1_bs t1 JOIN b_rk_stjh_hjrk_new t2 ON t1.ZJHM = t2.GMSFHM SET t1.zt = CASE WHEN t2.zt = '1' THEN '正常' WHEN t2.zt = '0' THEN '异常' ELSE t1.zt -- 其他状态保持不变 END where t1.sjly = '户籍表'; -- 非户籍表状态正常 是 状态注销 否 -- 先和已经有状态的数据比对,插入非户籍同身份证的状态数据 insert into rk_ns_temp1_bs select ZJLXDM,ZJHM,XM,'非户籍表','否', CASE WHEN t1.zt = '1' THEN '正常' WHEN t1.zt = '0' THEN '异常' else null END from b_rk_stjh_fhjrk_new t1 join rk_ns_temp1_bs t2; on t1.ZJHM = t2.ZJHM and t2.zt is not null; -- 更新非户籍身份状态 UPDATE rk_ns_temp1_bs t1 JOIN b_rk_stjh_fhjrk_new t2 ON t1.ZJHM = t2.ZJHM SET t1.zt = CASE WHEN t2.zt = '1' THEN '正常' WHEN t2.zt = '0' THEN '异常' ELSE t1.zt -- 其他状态保持不变 END where t1.sjly = '非户籍表'; -- 来穗人员表状态正常 是 状态注销 否 -- 先和已经有状态的数据比对,插入来穗同身份证的状态数据 -- 来穗建索引 CREATE INDEX idx_ls_zjhm ON VIEW_T_LDRY_ALL(zjhm); -- insert into rk_ns_temp1_bs select '01',ZJHM,XM,'来穗人员业务表','否', CASE WHEN t1.SFZX = '1' THEN '正常' WHEN t1.SFZX = '0' THEN '异常' else null END from VIEW_T_LDRY_ALL t1 join rk_ns_temp1_bs t2; on t1.ZJHM = t2.ZJHM and t2.zt is not null; -- 更新来穗身份状态 UPDATE rk_ns_temp1_bs t1 JOIN VIEW_T_LDRY_ALL t2 ON t1.ZJHM = t2.ZJHM SET t1.zt = CASE WHEN t2.SFZX = '0' THEN '正常' WHEN t2.SFZX = '1' THEN '异常' ELSE t1.zt -- 其他状态保持不变 END where t1.sjly = '来穗人员业务表';

<think>好的，我现在需要帮用户优化他们的SQL语句，并将其改写为可复用的存储过程。首先，我需要仔细分析用户提供的SQL代码，找出可能存在的性能问题，并考虑如何将其模块化。 用户提到两个表都是千万级的大表，所以优化重点应该放在索引和查询效率上。首先看第一个UPDATE语句，连接了rk_ns_temp1_bs和rk_ns_bz_dz_tmp，条件是ZJHM相等，并且t2的HJDZ_SSXQDM_BZ为特定值。这里需要检查两个表的ZJHM字段是否有索引，如果没有的话，连接操作可能会非常慢。另外，WHERE条件中的t1.sfnshj <> '是'可能会影响索引的使用，需要确认是否有合适的索引覆盖这些列。 接下来的第二个UPDATE，连接了rk_ns_temp1_bs和b_rk_stjh_hjrk_new，同样是通过ZJHM和GMSFHM连接。这里需要确认这两个字段是否有索引，以及是否有可能使用覆盖索引。此外，CASE语句的条件可能影响性能，但可能无法避免。 然后是INSERT语句，将b_rk_stjh_fhjrk_new中的数据插入到rk_ns_temp1_bs，连接条件是ZJHM相等，并且t2.zt不为空。这里同样需要考虑索引问题，尤其是连接字段和WHERE条件中的字段是否有索引。另外，插入大量数据时，可能需要分批处理以避免锁表等问题。 接下来的另一个UPDATE，处理非户籍表的状态更新，同样需要注意连接字段的索引情况。 接下来处理来穗人员表的操作，用户已经创建了一个索引idx_ls_zjhm在VIEW_T_LDRY_ALL的zjhm上，这可能有助于提高连接速度。但需要注意，视图上的索引可能有限制，需要确认是否有效。插入和更新操作同样需要考虑索引和批量处理。 现在，我需要将这些操作转化为存储过程，使其可复用。存储过程需要参数化，例如传入分区大小、重试次数等。同时，需要考虑事务处理，确保数据一致性，但也要注意大事务可能导致锁表，所以可能需要分批次提交。 另外，用户可能在多个地方重复类似的更新和插入逻辑，可以考虑将这些操作抽象为通用的存储过程或使用动态SQL来减少重复代码。例如，更新操作可以封装为一个带有表名、条件等参数的存储过程。 还需要注意错误处理，例如使用DECLARE CONTINUE HANDLER来处理异常，记录错误日志，方便后续排查。此外，使用LIMIT和分页的方式分批处理数据，减少单次事务的数据量，避免长时间锁定和资源占用。 在索引方面，需要确保所有连接字段（如ZJHM、GMSFHM）和WHERE条件中的字段（如HJDZ_SSXQDM_BZ、sjly、zt等）都有合适的索引。例如，在rk_ns_temp1_bs表上，可能需要在ZJHM、sfnshj、sjly、zt等字段上创建组合索引，以加速查询和更新。 对于插入操作，尤其是大批量插入，可以考虑禁用索引，插入完成后再重建索引，但需要权衡带来的性能提升和索引维护的开销。此外，使用INSERT ... SELECT ...语句时，确保SELECT部分尽可能高效，利用索引优化查询。 在存储过程中，使用变量来控制分页，例如通过OFFSET和LIMIT来分批处理数据。同时，添加适当的休眠时间（如SLEEP(1)）来减少对数据库的压力，避免在高并发环境下的资源争用。 最后，测试存储过程的性能，对比优化前后的执行时间，确保优化措施有效。同时，提供使用示例和注意事项，帮助用户正确使用存储过程，并根据实际环境调整参数。</think>以下是为您优化的SQL存储过程方案，包含索引优化、分批处理和错误处理机制： ```sql DELIMITER $$ -- 创建通用更新存储过程 CREATE PROCEDURE BatchUpdate( IN batch_size INT, IN max_retries INT ) BEGIN DECLARE done INT DEFAULT FALSE; DECLARE current_batch INT DEFAULT 0; DECLARE error_count INT DEFAULT 0; -- 创建临时表存储主键 CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS temp_keys ( id BIGINT PRIMARY KEY, processed TINYINT DEFAULT 0 ) ENGINE=MEMORY; -- 第一部分：更新南沙区疑似记录 WHILE current_batch < max_retries AND NOT done DO START TRANSACTION; -- 使用覆盖索引优化 INSERT INTO temp_keys SELECT t1.id FROM rk_ns_temp1_bs t1 FORCE INDEX(idx_zjhm_sfnshj) -- 确保使用正确索引 JOIN rk_ns_bz_dz_tmp t2 FORCE INDEX(PRIMARY) ON t1.ZJHM = t2.ZJHM WHERE t1.sfnshj <> '是' AND t2.HJDZ_SSXQDM_BZ = '440115000000' LIMIT batch_size; UPDATE rk_ns_temp1_bs t1 JOIN temp_keys tk ON t1.id = tk.id SET t1.sfnshj = '疑似' WHERE tk.processed = 0; SET current_batch = current_batch + 1; -- 错误处理 IF ROW_COUNT() < batch_size THEN SET done = TRUE; END IF; COMMIT; TRUNCATE TABLE temp_keys; DO SLEEP(1); -- 防止锁争用 END WHILE; -- 第二部分：状态更新（其他部分类似结构） -- ... 类似结构处理其他更新和插入操作 DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS temp_keys; END$$ DELIMITER ; ``` 优化要点说明： 1. **索引优化建议**： ```sql -- 基础表索引 ALTER TABLE rk_ns_temp1_bs ADD INDEX idx_zjhm_sfnshj (ZJHM, sfnshj), ADD INDEX idx_zt_sjly (zt, sjly); -- 关联表索引 ALTER TABLE rk_ns_bz_dz_tmp ADD INDEX idx_zjhm_hjdz (ZJHM, HJDZ_SSXQDM_BZ); ALTER TABLE b_rk_stjh_hjrk_new ADD INDEX idx_gmsfhm_zt (GMSFHM, zt); ``` 2. **存储过程使用建议**： ```sql -- 示例调用（每次处理10万条，最大重试100次） CALL BatchUpdate(100000, 100); ``` 3. **执行策略建议**： - 建议在业务低峰期执行 - 配合`pt-online-schema-change`进行在线更新 - 使用`innodb_lock_wait_timeout`调整锁等待时间 - 监控`Innodb_row_lock_time_avg`指标 4. **注意事项**： - 需要提前创建好索引 - 根据服务器内存调整`batch_size` - 建议先使用EXPLAIN验证执行计划 - 可配合binlog_format=ROW使用 完整存储过程应包含以下模块： 1. 动态SQL生成（处理不同表结构） 2. 断点续传功能（记录处理进度） 3. 详细日志记录（操作审计） 4. 并发控制（防止重复执行） 需要根据具体业务场景补充完整逻辑，以上提供核心优化框架。实际执行前建议在测试环境验证。