昨晚， —— 不， 应该是今天凌晨， —— 注定是个不简单的时刻。 我入职后参与的第一个项目发布，而且自己所做的工作是数据订正，涉及用户数据的操作总是非常敏感而重要的。因此，心理还是比较紧张的。 果然是真实环境更能锻炼人。虽然事先检查了好几遍，可是实际执行时还是出问题了。
事情是这样的： 我写了几个 .py 脚本用来操作数据库，需要更新10000多个用户的资源记录，每个用户的资源记录涉及好几个数据库的几张表。 在具体执行时，发现每一个用户的资源更新都比较慢，——但实际上，仅从操作上来看并不能发现有哪个操作会比较耗时。 于是，大家立即聚拢查看日志记录（因此，这里显示了日志是多么的重要，尤其是数据库操作），发现有一条资源更新语句对于每一个用户都需要花费5s，而其它的资源更新语句合计对于每一个用户需要花费大约1s 。 简单地估算时间之后，就发现时间根本不够用。 我站在那里异常郁闷， 毕竟是在自己这里卡了壳，但没有料到是在一个似乎不起眼的地方出了错， —— 这又是一条教训： 重要的错误通常出现在不起眼的地方。
出问题的原因很简单： 在一张 10 万数量级的表中使用了子查询的更新语句， 每个更新语句执行要花费5s，有近10000条更新语句， 算一算，那得更新到何年何月！于是，立即成立“紧急应对小组”， 在预算时间之后，甚至都打算放弃此次发布计划了。 不过，最终还是找到了解决方案：
1. 将耗时很大的这条更新语句分离出去，生成SQL 语句执行。 对于剩下的部分， 每一个用户都需要 1s , 完全大约要2个多小时。 这也不够用。 由于每一个用户的资源记录更新几乎是相互独立的，于是，老板建议采用并发方案，将10000多个用户分割为10段， 使用同一脚本的多个 SHELL 进程分别订正。 这样大概几分钟就OK了。
2. 这个耗时很大的更新语句也是要执行的，怎么办呢？ 于是，立即联系DBA， 他们对这条语句进行了优化， 用 两个 inner join 替换了子查询， 于是执行时间也降低为几分钟。 太强悍了！ 不过，这也产生了一个问题： 为什么子查询的执行效率这么低 ？
教训、心得及体会：
1. 一定要做好适当的日志记录， 可以在出错的情况下寻找原因，或者其它有价值的线索；
2. 重大的错误或者过失，往往并不是发生在那些看似非常重要的地方，而会发生在不太起眼的地方；
3. 写程序（尤其是数据库操作）一定要考虑真实环境的约束，考察程序在真实环境下的有效性，否则，写出的程序可能是正确而无用的；
4. 重大的发布计划在事先一定要非常周密完善细致地布置好，以便在执行时尽量按部就班； 当然，意外无法避免，也要作好紧急应对准备；
5. 要学会编写高效的SQL 语句及 并发程序。
6. 研究子查询与内连接的执行效率；
7. 人际交往沟通异常重要，决不可忽视，更不可因自己是“程序猿”而忽视。