在项目中要查询用户最近登录的一条记录的 ip 直接写如下 SQL: SELECT ip,MAX(act_time) FROM users_login GROUP BY login_id; 但是这样是取不出用户登录记录中时间最大的那个 ip , 仅仅只是查到了最大时间,和 ip 没关系 找了相当多的文章,经过自己测试,发现一个比较好的方式处理这个问题,举例如下: 现在假设有一张数据表 A , 字段和数据如下: 姓名(name) 身份证(唯一标识)(id) 购买产品(pro) 价格(price) 数

查看本月数据 SELECT *FROMcontent_publishWHERE date_format(publish_time, '%Y %m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 0 MONTH),'%Y %m') 查看上个月数据 SELECT*FROMcontent_publishWHEREdate_format(publish_time, '%Y %m') = date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERV

表数据: mysql查询根据时间排序,如果有相同时间则只查询出来一个 所以需要再判断,如果时间相同,则根据id进行降序排序

转自:https://blog.csdn.net/haleyliu123/article/details/70927668/ MySQL查询系统时间 第一种方法:select current_date: MySQL> select current_date as Systemtime; 第二种方法:select now() mysql> select now() as Systemtime; 第三种方法:select sysdate() mysql> select sysdate() a

mysql查询过程: 客户端发送查询请求. 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行. 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划. Mysql调用存储引擎API执行优化器生成的执行计划进行查询. 返回结果. 优化数据访问: 只获取必要的数据: 是否查询了多余的记录: 多表关联时是否返回了全部列: 是否总是取出全部列(避免select *): 是否重复查询相同的数据(缓存代替). 避免额外的记录扫描:查询开销衡量标准(响应时间.扫描行数.返回行数) 响应时间:服务时

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度. 测试数据量:10407608     Num Docs: 10407608 这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间. 在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右 SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21

MySQL支持的分区类型一共有四种:RANGE,LIST,HASH,KEY.其中,RANGE又可分为原生RANGE和RANGE COLUMNS,LIST分为原生LIST和LIST COLUMNS,HASH分为原生HASH和LINEAR HASH,KEY包含原生KEY和LINEAR HASH.关于这些分区之间的差别,改日另写文章进行阐述. 最近,碰到一个需求,要对表的时间字段(类型:datetime)基于天进行分区.于是遍历MySQL官方文档分区章节,总结如下: 实现方式 主要是以下几种: 1.

MySQL查询的方式很多,下面为您介绍的MySQL查询实现的是查询本周.上周.本月.上个月份的数据,如果您对MySQL查询方面感兴趣的话,不妨一看. 查询当前今天的数据 SELECT name,submittime FROM enterprise WHERE YEARWEEK(date_format(submittime,'%Y-%m-%d')) =date_format(now(),'%Y-%m-%d'); 查询当前这周的数据 SELECT name,submittime FROM enter

第一次值班,报警打电话给我说,数据库复制延时一个多小时,那个时候是半夜啊,但我还是很清醒的起来,开机.vpn.登录.show processlist,结果发现情况是这样的: 红线框表示的是当前每个线程已经执行.等待的时间,最长的3962其实已经超过一个小时,再看其它的操作都是查询,另外还有一个线程在做flush table操作 从每个线程的状态可以看出,第一个线程为Copying to tmp table,可以看出这个线程正在做操作,这是一个查询操作. 现在的问题是数据库复制延时,那么在这个图片

MySQL查询本周.上周.本月.上个月份数据的sql代码 作者: 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2012-11-29我要评论 MySQL查询的方式很多,下面为您介绍的MySQL查询实现的是查询本周.上周.本月.上个月份的数据,如果您对MySQL查询方面感兴趣的话,不妨一看   今天sql and TO_DAYS( now() ) - TO_DAYS(subscribeTime) = 0 昨天sql  and TO_DAYS( now() ) - TO_DAYS(subscribeTim

mysql查询今天,昨天,近7天,近30天,本月,上一月数据的方法分析总结: 话说有一文章表article,存储文章的添加文章的时间是add_time字段,该字段为int(5)类型的,现需要查询今天添加的文章总数并且按照时间从大到小排序,则查询语句如下: select * from `article` where date_format(from_UNIXTIME(`add_time`),'%Y-%m-%d') = date_format(now(),'%Y-%m-%d'); 或者: selec

启用MySQL查询缓存能够极大地减低数据库server的CPU使用率,实际使用情况是:开启前CPU使用率120%左右,开启后降到了10%. 查看查询缓存情况: mysql> show variables like '%query_cache%';  (query_cache_type 为 ON 表示已经开启) +------------------------------+----------+ | Variable_name                | Value    | +-----

mysql查询本季度 今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); 昨天 SELECT *FROM表名WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) – 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) 近30天 SELECT *FROM表名 where DATE_SUB(CURDA

为了给高并发情况下的mysql进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制. 一.概述 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级.MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking):BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁:InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁. MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加

MySQL查询执行路径 1. 客户端发送一条查询给服务器: 2. 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段: 3. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划: 4. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询: 5. 将结果返回给客户端. 查询缓存(query cache) 在解析一个查询语句之前,如果查询缓存是打开的,那么MySQL会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据.这个检查是通过一个对大小写敏感

参考百度知道 关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重

Mysql 查询缓存 查询缓存的作用就是当查询接收到一个和之前同样的查询,服务器将会从查询缓存种检索结果,而不是再次分析和执行上次的查询.这样就大大提高了性能,节省时间. 1.配置查询缓存 修改配置文件,修改[mysqld]下的query_cache_size和query_cache_type(如果没有则添加).其中query_cache_size表示缓存的大小,而query_cache_type有3个值,表示缓存那种类  型的select结果集,query_cache_type各个值如下: 0

Mysql 查询缓存总结 MySQL查询缓存解释 缓存完整的SELECT查询结果,也就是查询缓存.保存查询返回的完整结果.当查询命中该缓存,mysql会立刻返回结果,跳过了解析.优化和执行阶段, 查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表,如果这些表发生变化,那么和这个表相关的所有数据都将失效 命中条件 Mysql判断缓存命中的方法很简单:缓存存放在一个引用表中,通过一个哈希值引用,这个哈希值包括如下因素,即查询本身.当前要查询的数据库.客户端协议的版本等一些都有可能影响返回结果信息. 当判断查询缓存

mysql查询当天的所有信息: select * from test where year(regdate)=year(now()) and month(regdate)=month(now()) and day(regdate)=day(now())这个有一些繁琐,还有简单的写法: select * from table where date(regdate) = curdate();另一种写法没测试过查询当天的记录 select * from hb_article_view where TO

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

mysql查询今天.昨天.上周 今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); 昨天 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - 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) 近30天 SELECT * FROM 表名 where DA