Python 加快大型mysql更新查询的速度

我需要更新mysql表中大约250万行。我尝试在for循环中执行此操作，但执行此操作需要几个小时。

id

列是主键

我怎样才能加快速度

My Python（带数据帧）代码：

谢谢

编辑：

但是，构建此查询字符串仍然需要花费大量时间

有没有办法加速字符串的for循环

我读到： 我是否在实施方法4时犯了错误

另一个问题是：如果查询太大会发生什么

i、 e.phpmyadmin/mysql超时开始生效。？是否有最大行数？在执行查询期间，表中是否可以插入

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谢谢

通过这种方式，for循环完全消失，并在1秒内运行。尚未测试批量更新执行时间：

dataframe = to_update_rows

s1 = ' when ' +  dataframe['id'].map(str) + ' THEN ' + dataframe['val1'].round(4).map(str) 
s2 = ' when ' +  dataframe['id'].map(str) + ' THEN ' + dataframe['val2'].round(6).map(str)

s1 = " ".join(s1.tolist())
s2 = " ".join(s2.tolist())
s3 = ",".join(map(str, dataframe['id'].tolist()))

query = "UPDATE table SET `val1` = (CASE id %s ELSE `val1` END), `cost` = (CASE id %s ELSE `val2` END) WHERE id IN( %s );" % (s1,s2,s3)
cursor.execute(query)
db.commit()

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您应该对此使用sql批量更新，而不是使用sql批量更新loop@Stasel，谢谢你的意见。我更新了问题你能看看我的其他问题吗？

dataframe = to_update_rows

string_list_val1 = []
string_list_val2 = []
id_list = dataframe['id'].tolist()

for i,row in dataframe.iterrows():

    string_list_val1.append('when %d THEN %.4f' % (row['id'], row['val1']))
    string_list_val2.append('when %d THEN %.6f' % (row['id'], row['val2']))

s1 = ' '.join(string_list_val1)
s2 = ' '.join(string_list_val2) 
s3 = ','.join(map(str,id_list))

query = "UPDATE table SET `val1` = (CASE id %s ELSE `val1` END), `val2` = (CASE id %s ELSE `val2` END) WHERE id IN( %s );" % (s1,s2,s3)
cursor.execute(query)
db.commit()

dataframe = to_update_rows

s1 = ' when ' +  dataframe['id'].map(str) + ' THEN ' + dataframe['val1'].round(4).map(str) 
s2 = ' when ' +  dataframe['id'].map(str) + ' THEN ' + dataframe['val2'].round(6).map(str)

s1 = " ".join(s1.tolist())
s2 = " ".join(s2.tolist())
s3 = ",".join(map(str, dataframe['id'].tolist()))

query = "UPDATE table SET `val1` = (CASE id %s ELSE `val1` END), `cost` = (CASE id %s ELSE `val2` END) WHERE id IN( %s );" % (s1,s2,s3)
cursor.execute(query)
db.commit()