⑴ 關於資料庫（MYsql）時間段的拆分問題，怎麼樣編程實現
可以看下時間函數
對日期時間進行加減法運算
(ADDDATE()和SUBDATE()是DATE_ADD()和DATE_SUB()的同義詞,也可以用運算符 和-而不是函數
date是一個DATETIME或DATE值,expr對date進行加減法的一個表達式字元串type指明表達式expr應該如何被解釋
[type值 含義 期望的expr格式]:
SECOND 秒 SECONDS
MINUTE 分鍾 MINUTES
HOUR 時間 HOURS
DAY 天 DAYS
MONTH 月 MONTHS
YEAR 年 YEARS
MINUTE_SECOND 分鍾和秒 "MINUTES:SECONDS"
HOUR_MINUTE 小時和分鍾 "HOURS:MINUTES"
DAY_HOUR 天和小時 "DAYS HOURS"
YEAR_MONTH 年和月 "YEARS-MONTHS"
HOUR_SECOND 小時, 分鍾， "HOURS:MINUTES:SECONDS"
DAY_MINUTE 天, 小時, 分鍾 "DAYS HOURS:MINUTES"
DAY_SECOND 天, 小時, 分鍾, 秒 "DAYS HOURS:MINUTES:SECONDS"
expr中允許任何標點做分隔符,如果所有是DATE值時結果是一個DATE值,否則結果是一個DATETIME值)
如果type關鍵詞不完整,則MySQL從右端取值,DAY_SECOND因為缺少小時分鍾等於MINUTE_SECOND)
如果增加MONTH、YEAR_MONTH或YEAR,天數大於結果月份的最大天數則使用最大天數)
mysql> SELECT "1997-12-31 23:59:59" INTERVAL 1 SECOND;
-> 1998-01-01 00:00:00
mysql> SELECT INTERVAL 1 DAY "1997-12-31";
-> 1998-01-01
mysql> SELECT "1998-01-01" - INTERVAL 1 SECOND;
-> 1997-12-31 23:59:59
mysql> SELECT DATE_ADD("1997-12-31 23:59:59",INTERVAL 1 SECOND);
-> 1998-01-01 00:00:00
mysql> SELECT DATE_ADD("1997-12-31 23:59:59",INTERVAL 1 DAY);
-> 1998-01-01 23:59:59
mysql> SELECT DATE_ADD("1997-12-31 23:59:59",INTERVAL "1:1" MINUTE_SECOND);
-> 1998-01-01 00:01:00
mysql> SELECT DATE_SUB("1998-01-01 00:00:00",INTERVAL "1 1:1:1" DAY_SECOND);
-> 1997-12-30 22:58:59
mysql> SELECT DATE_ADD("1998-01-01 00:00:00", INTERVAL "-1 10" DAY_HOUR);
-> 1997-12-30 14:00:00
mysql> SELECT DATE_SUB("1998-01-02", INTERVAL 31 DAY);
-> 1997-12-02
mysql> SELECT EXTRACT(YEAR FROM "1999-07-02");
-> 1999
mysql> SELECT EXTRACT(YEAR_MONTH FROM "1999-07-02 01:02:03");
-> 199907
mysql> SELECT EXTRACT(DAY_MINUTE FROM "1999-07-02 01:02:03");
-> 20102
TO_DAYS(date)
返回日期date是西元0年至今多少天(不計算1582年以前)
mysql> select TO_DAYS(950501);
-> 728779
mysql> select TO_DAYS('1997-10-07');
-> 729669
FROM_DAYS(N)
給出西元0年至今多少天返回DATE值(不計算1582年以前)
mysql> select FROM_DAYS(729669);
-> '1997-10-07'
本文來自CSDN博客，轉載請標明出處：http://www.cnblogs.com/zeroone/archive/2010/05/05/1727659.html
⑵ 如何將mysql資料庫分開導出
mysql資料庫分開導出
mysql是我們學習過程中經常要用到的資料庫，與此同時，如何導出數據也是一個必須要學習的技能
工具/原料
mysql
Navicat For MySql
連接資料庫
1
雙擊打開Navicat,點擊「連接」，在彈出框中輸入連接名（連接名可隨便定義，只要能識別清楚，例如conn），輸入用戶名，密碼，點擊「連接測試」，彈出「連接成功」，則表示用戶名，密碼輸入正確，點擊「確定」，創建連接
END
導出一個資料庫中所有表的數據
雙擊連接名conn，雙擊要打開的資料庫，在右邊看到該資料庫中的所有表
選中資料庫，右鍵選中「轉存Sql文件」，選擇「結構與數據」，（結構與數據導出的是表結構和表中數據，結構導出的則只是表結構）。再彈出框中選擇存儲文件的地方，以及重命名，點擊確定則可以導出數據，最後顯示successfully，則導出成功
⑶ mysql 如何拆分大資料庫表
看看別人家設計的規范
58到家資料庫30條軍規解讀
網頁鏈接
⑷ MySQL資料庫中如何把一個表中的某幾個欄位拆分幾條記錄，並存到一個子表當中去
1、維護數據
⑸ 實現MySQL資料庫裡面時間段的分割，一個時間欄位是跨小時的，現在要按照小時截取出來。
像這種拆分是有其他程序或者腳本去處理的處理完保存到mysql的，光靠mysql是處理不了的
⑹ 超詳細MySQL資料庫優化
資料庫優化一方面是找出系統的瓶頸,提高MySQL資料庫的整體性能,而另一方面需要合理的結構設計和參數調整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節約系統資源,以便讓系統提供更大的負荷.
1. 優化一覽圖
2. 優化
筆者將優化分為了兩大類,軟優化和硬優化,軟優化一般是操作資料庫即可,而硬優化則是操作伺服器硬體及參數設置.
2.1 軟優化
2.1.1 查詢語句優化
1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執行信息.
2.例:
顯示:
其中會顯示索引和查詢數據讀取數據條數等信息.
2.1.2 優化子查詢
在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統開銷,而連接查詢不會創建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.
2.1.3 使用索引
索引是提高資料庫查詢速度最重要的方法之一,關於索引可以參高筆者<MySQL資料庫索引>一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:
2.1.4 分解表
對於欄位較多的表,如果某些欄位使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,
2.1.5 中間表
對於將大量連接查詢的表可以創建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.
2.1.6 增加冗餘欄位
類似於創建中間表,增加冗餘也是為了減少連接查詢.
2.1.7 分析表,,檢查表,優化表
分析表主要是分析表中關鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 關鍵字,如ANALYZE TABLE user;
2. 檢查表: 使用 CHECK關鍵字,如CHECK TABLE user [option]
option 只對MyISAM有效,共五個參數值:
3. 優化表:使用OPTIMIZE關鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日誌.,優化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執行過程中會加上只讀鎖.
2.2 硬優化
2.2.1 硬體三件套
1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執行多個線程.
2.配置大內存,提高內存,即可提高緩存區容量,因此能減少磁碟I/O時間,從而提高響應速度.
3.配置高速磁碟或合理分布磁碟:高速磁碟提高I/O,分布磁碟能提高並行操作的能力.
2.2.2 優化資料庫參數
優化資料庫參數可以提高資源利用率,從而提高MySQL伺服器性能.MySQL服務的配置參數都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數.
2.2.3 分庫分表
因為資料庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統性能可能會降低，因為資料庫負載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的資料庫給搞掛了怎麼辦？所以此時你必須得對系統做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個資料庫服務上，這時作為主庫承載寫入請求。然後每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀請求。
2.2.4 緩存集群
如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統層面不停加機器，就可以承載更高的並發請求。然後資料庫層面如果寫入並發越來越高，就擴容加資料庫伺服器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果資料庫層面的讀並發越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題：資料庫其實本身不是用來承載高並發請求的，所以通常來說，資料庫單機每秒承載的並發就在幾千的數量級，而且資料庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高並發架構里通常都有緩存這個環節，緩存系統的設計就是為了承載高並發而生。所以單機承載的並發量都在每秒幾萬，甚至每秒數十萬，對高並發的承載能力比資料庫系統要高出一到兩個數量級。所以你完全可以根據系統的業務特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫資料庫的時候同時寫一份數據到緩存集群里，然後用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機器資源承載更高的並發。
一個完整而復雜的高並發系統架構中，一定會包含：各種復雜的自研基礎架構系統。各種精妙的架構設計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是資料庫優化的思想差不多就這些了.