通常情况下，我们会使用以下SQL语句来更新字段值：

UPDATEmytableSETmyfield='value'WHEREother_field='other_value';

但是，如果你想更新多行数据，并且每行记录的各字段值都是各不一样，你会怎么办呢？刚开始你可能会想到使用循环执行多条UPDATE语句的方式，就像以下的python程序示例：

forxinxrange(10):sql='''UPDATEmytableSETmyfield='value'WHEREother_field='other_value';'''

这种方法并没有什么任何错误，并且代码简单易懂，但是在循环语句中执行了不止一次SQL查询，在做系统优化的时候，我们总是想尽可能的减少数据库查询的次数，以减少资源占用，同时可以提高系统速度。幸运的是，还有更好的解决方案，只不过SQL语句稍微复杂点，但是只需执行一次查询即可，语法如下：

UPDATEmytableSETmyfield=CASEother_fieldWHEN1THEN'value'WHEN2THEN'value'WHEN3THEN'value'ENDWHEREidIN(1,2,3)

这样的SQL语句是很容易理解的，也就是用到了很多编程语言都有的关键字 CASE，根据id字段值来进行不同分支的当型判断，

如果你需要更新一行记录的多个字段，可以用以下SQL语句：

UPDATEcategoriesSETdisplay_order=CASEidWHEN1THEN3WHEN2THEN4WHEN3THEN5END,title=CASEidWHEN1THEN'NewTitle1'WHEN2THEN'NewTitle2'WHEN3THEN'NewTitle3'ENDWHEREidIN(1,2,3)

以上方案大大减少了数据库的查询操作次数，大大节约了系统资源

不过这个有个缺点 ： 要注意的问题是SQL语句的长度，需要考虑程序运行环境所支持的字符串长度，当然这也可以更新mysql的设置来扩展。

当然python这么强大的语言还给我们提供了executemany 这么强大的方法 ，它不仅可以插入数据 当然也可以用于更新数据 作为一个经常搞事情的人 这些东西要经常相互用下 才可以对比出结果

update_sql='''UPDATEmayi_order_imagesetorder_city=%swhereuser_ip=%sanddt=%sandid=%sanduser_ipisnotnulland(order_cityisnullororder_city='')'''pp=[]forxinxrange(len(result)):ip=result[x][0]id_=result[x][1]add=dbip.lookup(str(ip))adds=add.split('\t')address=str(adds[0])+','+str(adds[1])+','+str(adds[2])pp.append((address,ip,end,id_))ifx%5000==0:saveLog_many(update_sql,pp)pp=[]saveLog_many(update_sql,pp)