1;
在insert时判断是否已有主键或索引重复，如果有，一句update后面的表达式执行更新，否则，执行插入。
第一种方式不说了，replace和insert on duplicate key这两种方式，哪中效率更高一些呢，毕竟，我们的执行sql，追求的就是高效。
在最终实践结果中,得到接过如下：
在数据库数据量很少的时候， 这两种方式都很快，无论是直接的插入还是有冲突时的更新，都不错，但在数据库表的内容数量比较大(如百万级)的时候，两种方式就不太一样了，
首先是直接的插入操作，两种的插入效率都略低， 比如直接向表里插入１０００条数据(百万级的表(innodb引擎))，二者都差不多需要５，６甚至十几秒。究其原因，我的主机性能是一方面，但在向大数据表批量插入数据的时候，每次的插入都要维护索引的， 索引固然可以提高查询的效率，但在更新表尤其是大表的时候，索引就成了一个不得不考虑的问题了。
其次是更新表，这里的更新的时候是带主键值的(因为我是从另一个表获取数据再插入，要求主键不能变) 同样直接更新1000条数据， replace的操作要比insert on duplicate的操作低太多太多， 当insert瞬间完成(感觉)的时候，replace要７，８s, replace慢的原因我是知道的,在更新数据的时候，要先删除旧的，然后插入新的，在这个过程中，还要重新维护索引，所以速度慢,但为何insert on duplicate的更新却那么快呢。 在向老大请教后，终于知道，insert on duplicate 的更新操作虽然也会更新数据，但其对主键的索引却不会有改变，也就是说，insert on duplicate 更新对主键索引没有影响.因此对索引的维护成本就低了一些(如果更新的字段不包括主键，那就要另说了)。
在向大数据的表里批量插入(纯插入，不更新)的时候， 随着插入的数量越来越多，会导致越来越慢，这中情况下,因为我们用的innodb表， 有的说使用事务可以增加效率，但执行变化一般，有待考证。
还有说明一下： 当我们执行数据库的插入和更新操作很慢的时候，不仅仅是语句，主机性能也很重要， 比如内存和cpu， 如果是虚拟机要相应适当调整， 如果在各种优化了之后效率还是很低， 但cpu和内存的占用却不高，那么就很可能是磁盘的IO性能了，这也会导致数据的更新速度慢。
INSERT INTO table (a,b,ProductId) VALUES (1,2,3) ON DUPLICATE KEY UPDATE ProductId = VALUES(ProductId),
原文链接：http://segmentfault.com/a/1190000002527333
