-- MySQL 5.6 select sname,tname,pname,position,method,expression from ( select if (table_schema=@sname...partition_name is not null order by table_schema,table_name,partition_ordinal_position desc) t where rn=0; -- MySQL...where partition_name is not null) t where rn=1 order by sname,pname,position,tname; -- 生成按天分区
，最后走了不同的索引，后面其实我还做了一些其他的测试，例如将时间的范围扩大，发现目前的MYSQL 8.015 很聪明的走了应该走的索引，看了MYSQL8.0 这个版本的查询优化器要比MYSQL 5.7...最后，我们看看MYSQL 8.0的并行查询，并行查询，其实在 PG, SQL SERVER , ORACLE 中都有，但形式不同，MYSQL 8 之前是没有并行查询这个概念的，MYSQL 8 引入了并行查询...，我们看看到底并行查询，对查询有什么帮助。...首先我们将并行度降低到 1 ，默认是 4 查询后，获得的时间是 0.109秒 然后我们将并行度调整为 6 在次查询，获得的时间是 0.062秒 由此可见并行度这个东西，对于查询是有帮助的，尤其count...(*) 这样经常被诟病的查询方式也在并行度中获益。
MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。...MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。...MySQL并行执行 实际上目前 MySQL 的并行执行还处于非常初级阶段，如下图所示，左边是之前MySQL串行处理单个SQL形态；中间的是目前MySQL版本提供的并行能力，InnoDB引擎并行扫描的形态...；最右边的是未来MySQL要发展的形态，优化器根据系统负载和SQL生成并行计划，并将分区计划下发给执行器并行执行。...总结 MySQL8.0 引入了并行查询虽然还比较初级，但已经让我们看到了 MySQL并行查询的潜力，从实验中我们也看到了开启并行执行后，SQL语句执行充分发挥了多核能力，响应时间急剧下降。
时间格式为 第一种写法： select * from test where create_time between '2019-03-05 13:04:07' and '2019-03-08 13:04...改为 YYYY-MM-DD hh:mm:ss 就可以使用上面两种写法 二、你用mysql的函数date_format select * from test where date_format(create_time
select now();--当前日期及时间 2018-07-25 14:29:36 select LAST_DAY('2018-02-01'); --返回月份中的最后一天 2018-02-28 select...判断当前日期是否与指定日期相等，返回0表示不相等，1表示相等 1 set @dt= (SELECT DATE_FORMAT(now(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')); --格式化当前日期和时间...25 SELECT TIME(@dt); --14:33:50 SELECT DATE(NOW()); --只输出当前日期 2018-07-25 SELECT TIME(NOW()); --只输出当前时间...43:54 0 14:43:54 SELECT time(SYSDATE()) time1,sleep(3),time(SYSDATE()) time2; --中间睡眠3s钟 time1和time2的时间相差...（hh:mm:ss） %r 12 小时的时间形式（hh:mm:ss AM 或hh:mm:ss PM） %p AM或PM %W 一周中每一天的名称（Sunday, Monday, …, Saturday）
POSTGRESQL 在 DDL DML DQL 都可以并行，之前MYSQL 在并行方面一直是软肋，MYSQL 8 已经提供了DQL的并行， DDL 的并行也支持了，从MYSQL5.X 升级到8 是必然了...注意版本必须是8.027 ，对写这篇文字的MYSQL 最新的可以工作的版本。...首先我们先要弄清楚到底那些操作会使用DDL 并行的操作， 1 索引操作 2 主键操作 3 column 字段的操作 4 分区表，表空间，表的维护操作 针对索引的操作本身只有全文索引和空间索引是不能使用并行的能力...3.68秒 2 调整DDL 操作的buffer 加大到目前的默认的配置的8倍 在添加索引时间变为 2.93秒 3 将并行开到 8 在建立索引， 时间为2.78秒 4 将并行关闭，在建立所以...默认值 4 ， 可以设置的值从1 -64 ，对于MYSQL 使用多核心CPU越来越有意义。
mysql–varchar类型时间排序和查询某一个时间段信息 背景： 在实际操作中会经常将时间数据以 varchar 类型存入数据库，因为业务要求需要查询最近时间内的数据，所以需要根据时间排序 排序实例...SELECT * FROM 表名 ORDER BY 时间字段名 DESC; 降序 SELECT * FROM 表名 ORDER BY 时间字段名 ASC; 升序 SELECT * FROM 表名...ORDER BY 时间字段名; 升序 查询介于一个时间段之间的信息实例 SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE STR_TO_DATE(时间字段名, '%Y-%m-%d...') BETWEEN STR_TO_DATE(起始时间, '%Y-%m-%d') AND STR_TO_DATE(结束时间, '%Y-%m-%d') ORDER BY STR_TO_DATE(时间字段名
不能分别创建分区；同时也不能对部分数据进行分区； 分区在创建完成之后，管理员也无法动态更改； mysql分区的优点主要包括： 和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据 优化查询。...对于已经过期或者不需要保存的数据，可以通过删除与这些数据有关的分区来快速删除数据 跨多个磁盘来分散数据查询，以获得更大的查询吞吐量 分区键：partition key 查看是否支持分区： mysql>...(name),如下面例子：按时间分区； PARTITION BYRANGE COLUMNS (TIME) ( PARTITION p0VALUES LESS THAN (‘1996-01-01’),...对于上百万条记录的表来说，删除分区要比运行一个delete 语句有效得多 经常运行包含分区键的查询，mysql可以很快地确定只有某一个或某些分区需要扫描。...例如，上述例子中检索store_id ，大于10的记录，mysql只需要扫描p1 ； 可以使用explain 来检测，查询使用的是哪个分区； List分区： list 分区是建立离散的值列表告诉数据库特定的值属于哪个分区
本文标题:mysql时间查询sql总结整理 原始链接:https://shuibo.cn/mysql-common.html 许可协议: 署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际 转载请保留原文链接及作者...) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1 #7天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名...PERIOD_DIFF( date_format( now( ) , '%Y%m' ) , date_format( 时间字段名, '%Y%m' ) ) =1 #查询本季度数据 select * from...查询距离当前现在6个月的数据 ... 查询上个月的数据 ... mysql数据库查询带有某个字段的所有表名 ......更多 移步：https://shuibo.cn/mysql-common.html
1、要求查询中要区分大小写 比如：select * from demo_users where u_name = ‘Joyous’ 这样会查询出来u_name = Joyous和u_name = joyous
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分， 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。...：以下SQL 直接走分区p0008，查询时间0.91秒， 这个时间不算短，后期可以增加过滤条件来减少查询时间。...，如果基于字段表达式来过滤，MySQL 不确定走哪个分区，会扫描所有分区，处理方法和单表查询一样。...比如语句： select count(*) from ytt_pt1 where year(log_date) = '2018' ; 看下执行情况: MySQL扫描所有分区，查询执行时间9秒多。...2020年前半个月的记录：查询限定在分区p0001里，但是时间不太理想，得0.66秒。
而分区是将数据分段划分在多个位置存放，分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。...分区类型主要有range、list、hash、key 以常规hash举例说明分区是如何创建的 常规hash是取模运算 创建一个雇员表，根据id分成4个区,根据取模结果分别分成0,1,2,3四个区CREATE...` int(10) NOT NULL ) partition by hash (id) partitions 4; 创建成功之后查看数据文件，数据文件和索引文件单独存放 然后插入数据测试数据是否已经分区存在...按照预定的结果，id为1应该放在分区1,2放在分区2,3放在分区3,4放在分区0 查看分区的分布情况SELECT PARTITION_NAME,PARTITION_METHOD,PARTITION_EXPRESSION...，然后查看数据如何存储 ALTER TABLE `partitions` COALESCE PARTITION 2 然后查看分布情况 发现数据重新取模存储到新的分区 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
MySQL分区的优点： 1、和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据； 2、优化查询。...在Where字句中包含分区条件时，可以只扫描必要的一个或多个分区来提高查询效率；同时在涉及 SUM() 和 COUNT() 等聚合函数的查询时，可以容易地在每个分区上并行处理，最终只需要汇总所有分区得到的结果...3、对于已经过期或者不需要保存的数据，可以通过删除与这些数据有关的分区来快速删除数据。 4、跨多个磁盘来分散数据查询，以获得更大的查询吞吐量。...MySQL分区类型主要包括：range分区、list分区、hash分区、key分区； 无论是那种MySQL分区类型，要么分区表上没有主键/唯一键，要么分区表的主键/唯一键都必须包含分区键，也就是说不能使用主键...2、经常运行包含分区间的查询，MySQL 可以很快地确定只有一个或者某些分区需要扫描，因为其他分区不可能包含有该 WHERE 字句的任何记录。
，但是EXPLAIN PARTITIONS跟踪发现都是全区扫描的,条件里加入WEEKDAY(visittime)这样的也不行 但是如果你插入的datetime字段是不带时间只有日期的话，where条件里没出现函数只用...=来判断日期，是可以分区搜索的 分区应该和索引一样，一但where中出现函数，就会全区扫描 下面的表PARTITION BY LIST (month(create_time))，Explain结果不太乐观...NULL | NULL | 2517770 | Using where | +—-+————-+———+——————————————-+——+—————+——+———+——+———+————-+ 各个分区行数查询...在不损失精确性的情况下，长度越短越好 5 ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数 6 rows：MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数 7 type：这是最重要的字段之一，显示查询使用了何种类型...(通常在联接时出现，查询使用的索引为主键或惟一键) ref：访问索引,返回某个值的数据.
场景：mysql的数据库目录为/data随着数据量的增加，该分区不够用了，准备添加一块ssd硬盘，扩容该分区!...下面是测试环境的整个过程： 测试环境：在原有LVM卷标上添加一块50G的新硬盘对LVM进行扩容 1、将添加的新硬盘进行分区： fdisk /dev/sda WARNING: DOS-compatible
最近经常有小伙伴留言，核心问题都比较类似，就是虽然接触Spark有一段时间了，但是搞不明白一个问题，为什么我从HDFS上加载不同的文件时，打印的分区数不一样，并且好像spark.default.parallelism...其实笔者之前的文章已有相关介绍，想知道为什么，就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分。...其实之前的文章《Spark的分区》、《通过spark.default.parallelism谈Spark并行度》已有所介绍，笔者今天再做一次详细的补充，建议大家在对Spark有一定了解的基础上，三篇文章结合一起看...2）极端情况减少分区数，比如将分区数减少为1 调整分区数为1，此时数据处理上游stage并行度降，很影响性能。...此时repartition的优势即不改变原来stage的并行度就体现出来了，在大数据量下，更为明显。
前言 查询的分区情况 程序 Jupyter # 导入信息 from pyspark.sql import SparkSession, Row from pyspark import SQLContext...spark.driver.maxResultSize","4g")\ .appName("test") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 查询语句...spark.sql(""" show partitions 表名 """).show() Hive中 # 显示表分区： hive> show partitions table_name; 数据库中 show
以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。...分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。...2)查看当前数据库是否支持分区 MySQL 5.6之前，使用下面的参数查看当前配置是否支持分区(如果为yes则表示支持分区)： mysql> SHOW VARIABLES LIKE ‘%partition...where table_schema=’test1′ and table_name=’user’\G 8)从分区中查询数据 9)添加及合并分区(需要先合并分区再新增分区) 1.添加分区： 注意：由于在创建表的时候...本地表文件如下： 查询新增分区中的数据如下： 2.合并分区 将p0、p1、p2、p3四个分区合并为p02： mysql> alter table user reorganize partition
使用Mysql进行数据查询时，如果在SQL语句中出现范围查询，类似如下语句： select * from logs where create_time >= '2020-01-01' ; 此时，虽然在create_time...如果根据查询条件查询到数据的结果数量小于总数量的五分之一，则会走索引，否则会走全表扫描。...因此，在进行范围查询时，比如>、=、<=等，如果数据量过大的话where语句的条件虽然添加了索引，但也有可能会进行全表扫描。所以，在查询时查询的范围要考虑进行限制或其他方式进行拆分。
对执行计划进行多线程改造，每个子线程执行计划与MySQL原始执行计划一致，但每个子线程只需扫描表的部分数据，子线程扫描完成后再进行结果汇总。通过多线程改造，可以充分利用多核资源，提升查询性能。...默认off，关闭并行查询特性。可在线动态修改。 force_parallel_execute = ON #global级别，设置系统中总的并行查询线程数。...| ON 那么默认所有的SQL只要符合条件，即可自动采用并行查询，通过查看执行计划确认： mysql> EXPLAIN SELECT...一条SQL若不想启用并行查询，加上相应的HINT即可： mysql> SELECT /*+ NO_PQ */ ... FROM ... WHERE ......也可以动态调整并行线程数为最高64线程： mysql> SELECT /*+ PQ(64) */ ... FROM ... WHERE ...
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