在MySQL大表中执行所有记录的批量更新的最佳方法是什么？
在清理过程中，我们将更新用户表中的所有行（该表包含28M行）以掩盖几列。目前，在rake任务中大约需要2个小时才能完成，AWS会话的到期时间也为2个小时。如果rake任务花费的时间超过会话到期时间，则构建将失败。
由于有大量记录，我们使用find_in_batches一次更新了25K行，然后在结果中更新了all。我们通过休眠0.1秒来避免每批之间的冲突，以避免CPU占用过多。
所以问题是，有什么方法可以进一步优化批量更新，还是应该将AWS会话到期时间增加到3小时？
一种选择是按ID范围进行批处理，而不是按确切的批处理大小进行批处理。因此，请在ID 1-100000之间更新，然后在100001-200000之间更新，依此类推。这样可以避免传递大量ID。由于id之间会有间隙，因此每批的大小会有所不同，但这可能不是问题。
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对于如此大的更新，获取记录和实例化AR对象的开销非常重要（而且GC的运行速度也会降低），最快的执行方法-编写将执行更新的原始sql查询（或使用{ {1}}来构造它，这非常相似，但是允许通过关系使用作用域/联接。