mysql日期索引相关知识
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[mysql日期转换函数]MYSQL格式化时间函数本文通过举例的方式着重讲述MySql格式化时间函数的使用方法:①下面的查询选择了所有记录,其date_col的值是在最后30天以内:mysql> SELECT * FROM table WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(date_col) <= 30;②DAYOFWEEK(date):返回日期date的星期索引(1=星期天,2=星期一, ……7=星期六)。这些索引值对应于ODBC标准。mysql> select DAYOFWEEK('1998-02-03');-> 3③WEEKDAY(date):返回date的星期索引(0=星期一,1=星期二, ……6= 星期天)。mysql> select WEEKDAY('1997-10-04 22:23:00');-> 5mysql> select WEEKDAY('1997-11-05');-> 2④DAYOFMONTH(date):返回date的月份中日期,在1到31范围内。mysql&g
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mysql 日期和时间格式转换实现语句 这里是一个使用日期函数的例子。下面的查询选择了所有记录,其date_col的值是在最后30天以内: mysql> SELECT something FROM table WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(date_col) <= 30; DAYOFWEEK(date) 返回日期date的星期索引(1=星期天,2=星期一, ……7=星期六)。这些索引值对应于ODBC标准。 mysql> select DAYOFWEEK('1998-02-03'); -> 3 WEEKDAY(date) 返回date的星期索引(0=星期一,1=星期二, ……6= 星期天)。 mysql> select WEEKDAY('1997-10-04 22:23:00'); -> 5 mysql> select WEEKDAY('1997-11-0
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Mysql中日期和时间函数应用不用求人 对于每个类型拥有的值范围以及并且指定日期何时间值的有效格式的描述见7.3.6 日期和时间类型。 这里是一个使用日期函数的例子。下面的查询选择了所有记录,其date_col的值是在最后30天以内: mysql> SELECT something FROM table WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(date_col) <= 30; DAYOFWEEK(date) 返回日期date的星期索引(1=星期天,2=星期一, ……7=星期六)。这些索引值对应于ODBC标准。 mysql> select DAYOFWEEK('1998-02-03'); -> 3 WEEKDAY(date) 返回date的星期索引(0=星期一,1=星期二, ……6= 星期天)。 mysql> select WEEKDAY('1997-10-04 22:23:00');
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MySQL的万字总结(缓存,索引,Explain,事务,redo日志等)目录开局一张图查询缓存概念原理生产如何设置MySQL Query Cache索引例子聚簇索引(主键索引)非聚簇索引(二级索引)联合索引一些原则万年面试题(为什么索引用B+树)优化器什么是成本?单表查询的成本多表查询的成本index diveExplain产品来索命idselect_typetabletype:访问方法possible_keyskeyrowsfilteredredo日志(物理日志)log buffer(日志缓冲区)redo日志刷盘时机redo日志文件组checkpointundo日志(这部分不是很明白,所以大概说了)基本概念存储方式事务引言事务并发执行的问题四种隔离级别MVCC求个关注参考文献【原创】面试官:讲讲mysql表设计要注意啥【原创】杂谈自增主键用完了怎么办hello,小伙伴们,好久不见,MySQL系列停更了差不多两个月了,也有小伙伴问我为啥不更了呢?其实我去看了MySQL的全集,准备憋个大招,更新篇长文(我不会告诉你是因为我懒的)。好了,话不多说,直接开始吧。这篇文章将从查询缓存,
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- MySQL 索引详细解读 索引是数据库中用来提高性能的常用工具。本节主要介绍 MySQL 索引的概念,及其优点。
- 2.3 时期索引 Period 中的索引类型为 PeriodIndex,我们可以通过函数 period_range () 生成时期序列,作为其他数据集的索引。# 导入 pandas 数据包import pandas as pdperiod_index_res = pd.period_range('2020-02-22', '2020-03-04', freq='2D')print(period_index_res)# --- 输出结果 ---PeriodIndex(['2020-02-22', '2020-02-24', '2020-02-26', '2020-02-28', '2020-03-01', '2020-03-03'],dtype='period[2D]', freq='2D')# 结果解析:这里可以看到生成的 PeriodIndex 序列值,我们下面将用他作为索引生成生产 DataFrame 数据集。value_dateDataFrame = [["aa","bb"],["aa","bb"],["aa","bb"],["aa","bb"],["aa","bb"],["aa","bb"]]res = pd.DataFrame(value_dateDataFrame, index = period_index_res)print(res)# --- 输出结果 --- 0 12020-02-22 aa bb2020-02-24 aa bb2020-02-26 aa bb2020-02-28 aa bb2020-03-01 aa bb2020-03-03 aa bb# 结果解析:这里可看到 时期序列作为索引的数据结果,可以方便的通过年、月去获取数据。
- 1.索引概念 索引在 MySQL 中也叫“键(Key)”,是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构,这也是索引的基本功能。MySQL 索引的工作原理,类似一本书的目录,如果要在一本书中找到特定的知识点,先通过目录找到对应的页码。在 MySQL 中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引找到对应值,再根据索引记录找到对应的数据行。简单总结,索引就是为了提高数据查询的效率,跟一本书的目录一样。以下查询假设字段 c2 上建有索引,则存储引擎将通过索引找到 c2 等于 测试01 的行。也就是说,存储引擎先在索引按值进行查找,再返回所有包含该值的数据行。mysql> select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row ***************************c1: 1c2: 测试011 row in set (0.00 sec)从执行计划的角度,也可以看出索引 idx_c2 被使用:mysql> create table t1( -> c1 int not null auto_increment, -> c2 varchar(10) default null, -> primary key(c1) -> ) engine = innodb;Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> insert into t1() values(1,'测试01');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> create index idx_c2 on t1(c2);Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> explain select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_c2 key: idx_c2 key_len: 33 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)常见的索引类型主要有 B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引(R-Tree)、全文索引,在后续小节将详细介绍。InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引,单列或多列都可以创建索引;Memory 存储引擎可以创建哈希索引,同时也支持 B-Tree 索引;从 MySQL5.7 开始,InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引;InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引(FULLTEXT),该索引可以用于全文搜索,仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。
- 2. 索引优点 索引最大的作用是快速查找数据,除此之外,索引还有其他的附加作用。B-Tree 是最常见的索引,按照顺序存储数据,它可以用来做 order by 和 group by 操作。因为 B-Tree 是有序的,将相关的值都存储在一起。因为索引存储了实际的列值,某些查询仅通过索引就可以完成查询,如覆盖查询。总的来说,索引三个优点如下:索引可以大大减少 MySQL 需要扫描的数据量;索引可以帮助 MySQL 避免排序和临时表;索引可以将随机 IO 变为顺序 IO。但是,索引是最好的解决方案吗?任何事物都是有两面性的,索引同样如此。索引并不总是最好的优化工具对于非常小的表,大多数情况,全表扫描会更高效;对于中大型表,索引就非常有效;对于特大型表,建索引和用索引的代价是日益增长,这时候可能需要和其他技术结合起来,如分区表。总的来说,只有当使用索引利大于弊时,索引才是最好的优化工具。
- 4. 覆盖索引 如果一个索引包含所有需要查询的字段,称之为覆盖索引。由于覆盖索引无须回表,通过扫描索引即可拿到所有的值,它能极大地提高查询效率:索引条目一般比数据行小的多,只通过扫描索引即可满足查询需求,MySQL 可以极大地减少数据的访问量。表 customer 有一个多列索引 (first_name,last_name),以下查询只需要访问 first_name 和last_name,这时就可以通过这个索引来实现覆盖索引。mysql> explain select last_name, first_name from customer\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: indexpossible_keys: NULL key: idx1_customer key_len: 186 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)当查询为覆盖索引查询时,在 explain 的 extra 列可以看到 Using index。
- 1. B-Tree 索引 B-Tree 索引是最常见的索引之一,当大家在谈论索引的时候,如果没有特别说明,那多半说的就是 B-Tree 索引。在 MySQL 中,大多数的存储引擎都支持 B-Tree 索引。
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