一、UPDATE常见用法
首先建立测试环境：
DROP TABLE IF EXISTS t_test; CREATE TABLE t_test ( bs bigint(20) NOT NULL auto_increment, username varchar(20) NOT NULL, password varchar(20) default NULL, remark varchar(200) default NULL, PRIMARY KEY (bs) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=gbk; INSERT INTO t_test VALUES (1,'lavasoft','123456',NULL); INSERT INTO t_test VALUES (2,'hello',NULL,NULL); INSERT INTO t_test VALUES (3,'haha',zz,tt);
1、set一个字段
在表t_test中设置第二条记录（bs为2）的password为'***'。
update t_test t set t.password = '***' where t.bs = 2;
2、set多个字段
在表t_test中设置第一条记录（bs为1）的password为'*'、remark为'*'。
update t_test t set t.password = '*', t.remark = '*' where t.bs = 1;
3、set null值
在表t_test中设置第三条记录（bs为3）的password为null、remark为null。
update t_test t set t.password = null, t.remark = null where t.bs = 3;
这个是按照标准语法写的，在不同的数据库系统中，update还有更多的写法，但是标准写法都是支持的。以上三个例子为了说明情况，每次都更新一行。在实际中，可以通过where语句约束来控制更新行数。
二、UPDATE使用中的相关性能问题以及解决方法
UPDATE的功能是更新表中的数据。这的语法和INSERT的第二种用法相似。必须提供表名以及SET表达式，在后面可以加WHERE以限制更新的记录范围。
UPDATE table_anem SET column_name1 = value1, column_name2 = value2, WHERE ;
如下面的语句将users表中id等于123的记录的age改为24
UPDATE users SET age = 24 WHERE id = 123;
同样，可以使用UPDATE更新多个字段的值
本文档是Groovy入门教程；简单地说，Groovy 是下一代的java语言，跟java一样,它也运行在 JVM 中。作为跑在JVM中的另一种语言，groovy语法与 Java 语言的语法很相似。同时，Groovy 抛弃了java烦琐的文法。同样的语句，使用groovy能在最大限度上减少你的击键次数——这确实是“懒惰程序员们”的福音。感兴趣的朋友可以过来看看
UPDATE users SET age = 24, name = 'Mike' WHERE id = 123;
上面的UPDATE语句通过WHERE指定一个条件，否则，UPDATE将更新表中的所有记录的值
百万级别的数据，对于mysql应该没有问题。
你这个sql的问题是，相当于修改ONE表里面所有记录的AGE信息，而修改的过程是，对于每一条ONE里面的记录，去TWO里面查询，再修改。而且，期间很可能会有锁之类的东西。
首先，这种sql不应该出现在业务逻辑里面，而应该是后台的job里面。
如果一定要这么做，可以试着用相反的方式，如果不一样的记录不是特别多，那就找到ONE表里面AGE记录跟TWO表不一样的记录，再修改, 例如大概象下面（可能语法不太对）：
update ONE，TWO set ONE.AGE=TWO.AGE where ONE.ID=TWO.ID AND ONE.AGE != TWO.AGE
当我把数据调到了1000W就更新不了了，下面我来分析原因。
实例：需要根据用户日志的ip地址计算出其地理地址
表结构：
用户日志表（200万条记录），其中address是待填充的字段：
CREATE TABLE `tmp_open_ip` ( `email` varchar(60) NOT NULL DEFAULT '', `address` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '', `ip` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', KEY `email` (`email`), KEY `ip` (`ip`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
另ip地址数据库表（44万条记录）
CREATE TABLE `ip` ( `s` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '开始ip', `e` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '结束ip', `a` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '', KEY `s` (`s`), KEY `e` (`e`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
需要根据用户日志表 tmp_open_ip 里的 ip字段到ip地址数据库表里查询出对应的地理地址，将地址填充到address字段。
使用如下update语句执行：
UPDATE tmp_open_ip AS u INNER JOIN ip ON u.ip BETWEEN ip.s AND ip.e SET u.address = ip.a
在笔者的电脑上运行了速度非常之慢，执行了一个多小时（4500s）都没有完，也不知道还要多久。
实在看不过去，于是想到使用insert 是否会快一些，于是重新导一张表 tmp_open_log 与tmp_open_log完全一致。
创建一张表 tmp_open_address，是insert的目标表，为了速度更快，没建索引：
CREATE TABLE `tmp_open_address` ( `email` varchar(60) NOT NULL DEFAULT '', `address` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '', `ip` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
执行insert 语句
insert into tmp_open_address (email,address,ip) select l.email,ip.a,l.ip from tmp_open_log as l inner join ip on l.ip between ip.s and ip.e ; /* Affected rows: 2,543,124124 Found rows: 0 Warnings: 0 Duration for 3 queries: 16.922 sec. */
不到17s！本来还想去倒杯水、稍事休息一下，结果已经执行完毕。
到本文写完时，前面的update语句已经执行了5000s，结束仍是遥遥无期。
所以，对于大数据量执行update时，可以考虑改用insert 语句实现，可能麻烦一些，但高速带来的收益远大于麻烦！
后记：
直接杀死了update进程，去看看update执行了多少：运行
SELECT * FROM `tmp_open_ip` where address!=''
结果只有 11,373 ，照这个速度，要运行N天....
