当超过10万条记录时,mysql上的Update查询执行慢解决办法，示例update mes_production_order,sap_sale_order_more set mes_production_order.ZSTATUS = sap_sale_order_more.ZSTATUS where mes_production_order.PRO_CODE = sap_sale_order_more.AUFNR

当 MySQL 中的数据量较大时，如何优化 update 查询的执行速度，可以考虑以下几个方面：

1. 索引优化：在 update 操作时，MySQL 会对表进行写锁，如果更新的数据行很多，会导致其他查询请求等待锁释放，从而影响性能。可以通过在 mes_production_order 和 sap_sale_order_more 表中创建 PRO_CODE 和 AUFNR 的联合索引来加快查询速度。

2. 分批更新：将更新操作分批执行，每次只更新一部分数据，可以避免表锁定所带来的性能问题。可以使用 limit 关键字和循环语句来实现分批更新操作。

3. 避免全表扫描：在 update 操作中，避免全表扫描是很重要的。可以通过查询执行计划来查看 MySQL 是否使用了索引，如果没有使用索引，可以考虑增加索引或者优化查询语句来避免全表扫描。

4. 内存调优：在 MySQL 中，内存配置对于数据库的性能来说至关重要。可以考虑调整 MySQL 的内存配置参数，如 innodb_buffer_pool_size 等，来提高查询性能。

综上所述，可以尝试以下优化方案：

1. 在 mes_production_order 和 sap_sale_order_more 表中创建 PRO_CODE 和 AUFNR 的联合索引： 
ALTER TABLE mes_production_order ADD INDEX idx_pro_code (PRO_CODE); 
ALTER TABLE sap_sale_order_more ADD INDEX idx_aufnr (AUFNR);

2. 分批更新： 
DECLARE start INT DEFAULT 0; 
DECLARE limit INT DEFAULT 1000; 
SET @total = (SELECT COUNT(*) FROM mes_production_order); 
WHILE start < @total DO 
    UPDATE mes_production_order, sap_sale_order_more 
    SET mes_production_order.ZSTATUS = sap_sale_order_more.ZSTATUS 
    WHERE mes_production_order.PRO_CODE = sap_sale_order_more.AUFNR 
    LIMIT start, limit; 
    SET start = start + limit; 
END WHILE;

3. 避免全表扫描： 
通过 EXPLAIN 查询执行计划来查看是否使用了索引，如果没有使用，可以考虑增加索引或者优化查询语句。

4. 内存调优： 
根据实际情况，适当调整 MySQL 的内存配置参数，如 innodb_buffer_pool_size 等。