//数据库保存的为时间戳select * from 表名 where FROM_UNIXTIME(存时间字段名,'%Y-%m-%d')='2017-12-12' //数据库保存的为日期格式时间SELECT * FROM 表名 where DATE_FORMAT(存时间字段名,'%Y-%m-%d')='2017-12-11'; //sql语句查出时间戳转化为日期格式 select *,from_unixtime(reg_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') as datetime f

mysql 按年.月.周.日分组查询 1.按照年份分组查询 SELECT DATE_FORMAT(t.bill_time,'%Y') month_time,sum(t.pay_price) total FROM f_bill t GROUP BY month_time; 查询结果 2.按照月份分组查询 SELECT DATE_FORMAT(t.bill_time,'%Y-%m') month_time,sum(t.pay_price) total FROM f_bill t GROUP BY m

表TESTER 字段:id -- INT    date  -- TIMESTAMP 1.如何按年.月.日分组查询? select DATE_FORMAT(date,'%Y-%m-%d') time, count(*) count from TESTER group by year(date), month(date), day(date); 其中year().month().day()分别是提取date中的年.月.日字段. 2.时间分组查询的效率? 在不建立索引时,我100W行数据进行测试,用

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

Mysql按时间段分组查询来统计会员的个数,mysql个数 Mysql按时间段分组查询来统计会员的个数,mysql个数 1.使用case when方法(不建议使用)- 代码如下 复制代码SELECT COUNT(DISTINCT user_id) user_count, CASE WHEN create_time>1395046800 AND create_time<1395050400 THEN '17:00-18:00' WHEN create_time>1395050400 AND

转自http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问 2

一: mysql体系结构 1)Connectors 不同语言与 SQL 的交互 2)Management Serveices & Utilities 系统管理和控制工具 备份和恢复的安全性,复制,集群,管理,配置,迁移和元数据 3)Connection Pool 连接池进行身份验证.线程重用,连接限制,检查内存,数据缓存:管理用户的连接,线程处理等需要缓存的需求 4)SQL Interface SQL 接口进行 DML.DDL,存储过程.视图.触发器等操作和管理:用户通过 SQL 命令来查询所需

今天看到一个博客园的一篇关于MySQL的IN子查询优化的案例,一开始感觉有点半信半疑(如果是换做在SQL Server中,这种情况是绝对不可能的,后面会做一个简单的测试.)随后动手按照他说的做了一个表来测试验证,发现MySQL的IN子查询做的不好,确实会导致无法使用索引的情况(IN子查询无法使用所以,场景是MySQL,截止的版本是5.7.18) MySQL的测试环境 测试表如下 create table test_table2 ( id int auto_increment primary ke

一.优化概述二.查询与索引优化分析a.性能瓶颈定位show命令慢查询日志explain分析查询profiling分析查询b.索引及查询优化三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache max_heap_t

Mysql优化_慢查询开启说明及Mysql慢查询分析工具mysqldumpslow用法讲解   Mysql慢查询开启 Mysql的查询讯日志是Mysql提供的一种日志记录,它用来记录在Mysql中响应时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值得SQL,则会被记录到慢查询日志中.long_query_time的默认为10,意识是运行10秒以上的语句.由它来看那些SQL语句超出了我们的最大忍耐值,比如一条SQL执行超过了5秒,我们就算慢查询,我们就可以结合Explain进

目录 datetime和timestamp区别: timestamp类型字段特殊性: Mysql获取日期时间函数: now() curdate() curtime() Extract() last_day() Mysql日期时间计算函数: date_add() date_sub() datediff(),timediff() str_to_date() date_format(),time_format() MySQL 时区(timezone)转换函数: 参考: datetime和timesta

一. 优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

最近项目上遇到点问题,服务器出现连接超时.上次也是超时,问题定位到mongodb上,那次我修改好了,这次发现应该不是这个的问题了. 初步怀疑是mysql这边出问题了,写的sql没经过压力测试,导致用户量多的时候,出现拥堵. 好,那就来看看mysql方便的慢查询吧,来看看具体的哪些sql查询慢,从这里开始来优化下. 一:开启慢查询 先来看看慢查询日志设置的时间长度: show VARIABLES LIKE 'long%' 返回,long_query_time 指定了慢查询的阈值,即如果执行语句的时

1 查询 事务 超时时间: SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_lock_wait_timeout'; (默认innodb引擎事务的超时时间) 2 查询事务隔离级别 select @@global.tx_isolation,@@tx_isolation; 3 .查看最大连接数 show variables like '%max_connections%';4 修改最大连接数 set GLOBAL max_connections = 200; 5 查询  连接 列

mysql之多表查询 1.合并结果集 作用:合并结果集就是把两个select语句查询的结果连接到一起! /*创建表t1*/ CREATE TABLE t1( a INT PRIMARY KEY , b VARCHAR(10) ) INSERT INTO t1 VALUES(1,'a'); INSERT INTO t1 VALUES(2,'b'); INSERT INTO t1 VALUES(3,'c'); /*创建t2*/ CREATE TABLE t2( c INT PRIMARY KEY ,

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

这篇笔记主要记录mysql的基础架构,一条查询语句是如何执行的. 比如,在我们从student表中查询一个id=2的信息 select * from student where id=2; 在解释这条语句执行流程之前,我们看看mysql的基础架构. 图来自极客时间的mysql实践,该图是描述的是MySQL的逻辑架构. server层包括连接器.查询缓存.分析器.优化器.执行器涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程.触发器.视等.

要求:centOS7上部署的mysql和spring boot服务,要求,mysql的时间.java程序服务的时间和宿主机的时间完全保持一致: =============================================================================== 一共五步: 前提:修改宿主机的localtime和timezone文件的内容 1.查看宿主机时间 2.修改mysql时区[有临时和永久修改两种方式] 3.修改spring boot配置,增加时区设

首先我们看一下关于mysql中的日志,主要包含:错误日志.查询日志.慢查询日志.事务日志.二进制日志: 日志是mysql数据库的重要组成部分.日志文件中记录着mysql数据库运行期间发生的变化:也就是说用来记录mysql数据库的客 户端连接状况.SQL语句的执行情况和错误信息等.当数据库遭到意外的损坏时,可以通过日志查看文件出错的原因,并且可以通过日志文件进行数据恢复. 先看一下日志参数 mysql> show variables like '%log%'; +-----------------

这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:) [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer