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．假设数据库中有一个名为TestTest的表。表格内容如下图所示。2．Select＊fromTesttestwhereMonth（date）＝＇9＇；，它表示对TestTest表中的9月份记录的查询。
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现在mysql可视化工具。如图所示，打开后的页面。将他关闭掉。选择一个数据库。点击进去，选择新建查询。编写sql查询语句，查询结果。导出查询结果。
时间段统计，可以采用 hour(subscribe_time) 取出小时然后分层。
1、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
2、使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。
3、写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。将用户数据存入内存，再次读取避免从数据库查找。分布式，搞集群，扩大配置。
4、应该使用oracle，10万条以上的数据频繁读写就应该使用oracle，还应该使用服务器集群技术。
1、首先通过运行数据库客户端管理软件SQLyogEnt进行查询，第一步运行SQLyogEnt，在桌面找到SQLyogEnt的软件图标，用户双击这个图标。然后输入数据库的信息，在界面左下角点击【连接】按钮，连接数据库。
2、现在mysql可视化工具。如图所示，打开后的页面。将他关闭掉。选择一个数据库。点击进去，选择新建查询。编写sql查询语句，查询结果。导出查询结果。
3、首先要考虑给数据库减压，意思就是让数据库做最简单的事情。
1、．假设数据库中有一个名为TestTest的表。表格内容如下图所示。2．Select＊fromTesttestwhereMonth（date）＝＇9＇；，它表示对TestTest表中的9月份记录的查询。
2、可以看到 termsql 将 timeline 报告的每一行，整理成了一条数据，放在 SQLite 中。下面就可以尽情使用 SQL 获取分时报告：用一个复杂一点慢日志，获得如下结果：可以轻松定位到慢查询的热点时段，也便于发现业务的周期性规律。
3、时间段统计，可以采用 hour(subscribe_time) 取出小时然后分层。
4、现在mysql可视化工具。如图所示，打开后的页面。将他关闭掉。选择一个数据库。点击进去，选择新建查询。编写sql查询语句，查询结果。导出查询结果。
DATETIME字符串、一个 TIMESTAMP或一个当地时间的YYMMDD 或YYYMMDD格式的数字。然后计算你想要查询的最近那几天的数据就好。
通过对比，可以清楚的发现以上3种sql语句所对应的查询结果均不相同。 若自己想只以日期为查询条件而忽略时间，则需要对sql语句做进一步的处理操作。 数据库中数据存储情况： 由此可见SQL语句1为满足条件的查询语句。
：15：00‘；这几条语法都没有问题，TIMESTAMP类型支持时分秒，DATE类型第一条和第二条输出结果相同（估计是忽略了后面的时分秒），但是第三条和第四条语句就会报错。应该是不支持。
打开电脑，打开mysql数据库，点击数据库，在右上角输入查询，点击新查询下面的zd查询。如图。然后可以通过gmt_create从crew_1中输入SELECT*，表中的所有记录都将按时间排序，如图所示。
时间段统计，可以采用 hour(subscribe_time) 取出小时然后分层。
用 sed 将 timeline 报告滤出 安装 termsql 使用 termsql，将报告导入，并使用 SQL 查询一条记录，以展示 termsql 的效果 可以看到 termsql 将 timeline 报告的每一行，整理成了一条数据，放在 SQLite 中。
．假设数据库中有一个名为TestTest的表。表格内容如下图所示。2．Select＊fromTesttestwhereMonth（date）＝＇9＇；，它表示对TestTest表中的9月份记录的查询。
DATE_SUB函数的帮助，一看就会明白的，例如查询10分钟内的数据的WHERE这样写：WHERE 字段=DATE_SUB（NOW()，INTERVAL 10 MINUTE）这表示字段的数值在当前时间前10分钟的时刻之后，另外1 HOUR表示1小时，1 DAY表示1天。
也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。
