⑴ 关于数据库（MYsql）时间段的拆分问题，怎么样编程实现
可以看下时间函数
对日期时间进行加减法运算
(ADDDATE()和SUBDATE()是DATE_ADD()和DATE_SUB()的同义词,也可以用运算符 和-而不是函数
date是一个DATETIME或DATE值,expr对date进行加减法的一个表达式字符串type指明表达式expr应该如何被解释
[type值 含义 期望的expr格式]:
SECOND 秒 SECONDS
MINUTE 分钟 MINUTES
HOUR 时间 HOURS
DAY 天 DAYS
MONTH 月 MONTHS
YEAR 年 YEARS
MINUTE_SECOND 分钟和秒 "MINUTES:SECONDS"
HOUR_MINUTE 小时和分钟 "HOURS:MINUTES"
DAY_HOUR 天和小时 "DAYS HOURS"
YEAR_MONTH 年和月 "YEARS-MONTHS"
HOUR_SECOND 小时, 分钟， "HOURS:MINUTES:SECONDS"
DAY_MINUTE 天, 小时, 分钟 "DAYS HOURS:MINUTES"
DAY_SECOND 天, 小时, 分钟, 秒 "DAYS HOURS:MINUTES:SECONDS"
expr中允许任何标点做分隔符,如果所有是DATE值时结果是一个DATE值,否则结果是一个DATETIME值)
如果type关键词不完整,则MySQL从右端取值,DAY_SECOND因为缺少小时分钟等于MINUTE_SECOND)
如果增加MONTH、YEAR_MONTH或YEAR,天数大于结果月份的最大天数则使用最大天数)
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(不计算1582年以前)
mysql> select TO_DAYS(950501);
-> 728779
mysql> select TO_DAYS('1997-10-07');
-> 729669
FROM_DAYS(N)
给出西元0年至今多少天返回DATE值(不计算1582年以前)
mysql> select FROM_DAYS(729669);
-> '1997-10-07'
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://www.cnblogs.com/zeroone/archive/2010/05/05/1727659.html
⑵ 如何将mysql数据库分开导出
mysql数据库分开导出
mysql是我们学习过程中经常要用到的数据库，与此同时，如何导出数据也是一个必须要学习的技能
工具/原料
mysql
Navicat For MySql
连接数据库
1
双击打开Navicat,点击“连接”，在弹出框中输入连接名（连接名可随便定义，只要能识别清楚，例如conn），输入用户名，密码，点击“连接测试”，弹出“连接成功”，则表示用户名，密码输入正确，点击“确定”，创建连接
END
导出一个数据库中所有表的数据
双击连接名conn，双击要打开的数据库，在右边看到该数据库中的所有表
选中数据库，右键选中“转存Sql文件”，选择“结构与数据”，（结构与数据导出的是表结构和表中数据，结构导出的则只是表结构）。再弹出框中选择存储文件的地方，以及重命名，点击确定则可以导出数据，最后显示successfully，则导出成功
⑶ mysql 如何拆分大数据库表
看看别人家设计的规范
58到家数据库30条军规解读
网页链接
⑷ MySQL数据库中如何把一个表中的某几个字段拆分几条记录，并存到一个子表当中去
1、维护数据
⑸ 实现MySQL数据库里面时间段的分割，一个时间字段是跨小时的，现在要按照小时截取出来。
像这种拆分是有其他程序或者脚本去处理的处理完保存到mysql的，光靠mysql是处理不了的
⑹ 超详细MySQL数据库优化
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
1. 优化一览图
2. 优化
笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.
2.1 软优化
2.1.1 查询语句优化
1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.
2.例:
显示:
其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.
2.1.2 优化子查询
在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.
2.1.3 使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:
2.1.4 分解表
对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,
2.1.5 中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.
2.1.6 增加冗余字段
类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.
2.1.7 分析表,,检查表,优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]
option 只对MyISAM有效,共五个参数值:
3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.
2.2 硬优化
2.2.1 硬件三件套
1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.
2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.
3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.
2.2.2 优化数据库参数
优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.
2.2.3 分库分表
因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。
2.2.4 缓存集群
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.