mysql根据日期查询！！

使用mysql的日期函数吧：

select * from A where DATE(data) = '2012-07-09'

这个可以准确的查询到7.9号这天的数据，而且效率很高。

所谓按天，不过是日期精确到天而已。

错误的按日期分区例子

最直观的方法，就是直接用年月日这种日期格式来进行常规的分区：

mysql>  create table rms (d date)  

    ->  partition by range (d)  

    -> (partition p0 values less than ('1995-01-01'),  

    ->  partition p1 VALUES LESS THAN ('2010-01-01'))

上面的例子中，就是直接用"Y-m-d"的格式来对一个table进行分区，可惜想当然往往不能奏效，会得到一个错误信息:

ERROR 1064 (42000): VALUES value must be of same type as partition function near '),

partition p1 VALUES LESS THAN ('2010-01-01'))' at line 3

上述分区方式没有成功，而且明显的不经济，老练的DBA会用整型数值来进行分区：

mysql> CREATE TABLE part_date1  

    ->      (  c1 int default NULL,  

    ->  c2 varchar(30) default NULL,  

    ->  c3 date default NULL) engine=myisam  

    ->      partition by range (cast(date_format(c3,'%Y%m%d') as signed))  

    -> (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (19950101),  

    -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (19960101) ,  

    -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (19970101) ,  

    -> PARTITION p3 VALUES LESS THAN (19980101) ,  

    -> PARTITION p4 VALUES LESS THAN (19990101) ,  

    -> PARTITION p5 VALUES LESS THAN (20000101) ,  

    -> PARTITION p6 VALUES LESS THAN (20010101) ,  

    -> PARTITION p7 VALUES LESS THAN (20020101) ,  

    -> PARTITION p8 VALUES LESS THAN (20030101) ,  

    -> PARTITION p9 VALUES LESS THAN (20040101) ,  

    -> PARTITION p10 VALUES LESS THAN (20100101),  

    -> PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE )

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

搞定？接着往下分析

mysql> explain partitions  

    -> select count(*) from part_date1 where  

    ->      c3> '1995-01-01' and c3 <'1995-12-31'\G  

*************************** 1. row ***************************  

           id: 1  

  select_type: SIMPLE  

        table: part_date1  

   partitions: p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11  

         type: ALL  

possible_keys: NULL  

          key: NULL  

      key_len: NULL  

          ref: NULL  

         rows: 8100000  

        Extra: Using where  

1 row in set (0.00 sec)

万恶的mysql居然对上面的sql使用全表扫描，而不是按照我们的日期分区分块查询。原文中解释到MYSQL的优化器并不认这种日期形式的分区，花了大量的篇幅来引诱俺走上歧路，过分。

正确的日期分区例子

mysql优化器支持以下两种内置的日期函数进行分区：

TO_DAYS()

YEAR()

看个例子：

mysql> CREATE TABLE part_date3  

    ->      (  c1 int default NULL,  

    ->  c2 varchar(30) default NULL,  

    ->  c3 date default NULL) engine=myisam  

    ->      partition by range (to_days(c3))  

    -> (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (to_days('1995-01-01')),  

    -> PARTITION p1 VALUES LESS THAN (to_days('1996-01-01')) ,  

    -> PARTITION p2 VALUES LESS THAN (to_days('1997-01-01')) ,  

    -> PARTITION p3 VALUES LESS THAN (to_days('1998-01-01')) ,  

    -> PARTITION p4 VALUES LESS THAN (to_days('1999-01-01')) ,  

    -> PARTITION p5 VALUES LESS THAN (to_days('2000-01-01')) ,  

    -> PARTITION p6 VALUES LESS THAN (to_days('2001-01-01')) ,  

    -> PARTITION p7 VALUES LESS THAN (to_days('2002-01-01')) ,  

    -> PARTITION p8 VALUES LESS THAN (to_days('2003-01-01')) ,  

    -> PARTITION p9 VALUES LESS THAN (to_days('2004-01-01')) ,  

    -> PARTITION p10 VALUES LESS THAN (to_days('2010-01-01')),  

    -> PARTITION p11 VALUES LESS THAN MAXVALUE )

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

以to_days()函数分区成功，我们分析一下看看：

mysql> explain partitions  

    -> select count(*) from part_date3 where  

    ->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31'\G  

*************************** 1. row ***************************  

           id: 1  

  select_type: SIMPLE  

        table: part_date3  

   partitions: p1  

         type: ALL  

possible_keys: NULL  

          key: NULL  

      key_len: NULL  

          ref: NULL  

         rows: 808431  

        Extra: Using where  

1 row in set (0.00 sec)

可以看到，mysql优化器这次不负众望，仅仅在p1分区进行查询。在这种情况下查询，真的能够带来提升查询效率么？下面分别对这次建立的part_date3和之前分区失败的part_date1做一个查询对比：

mysql> select count(*) from part_date3 where  

    ->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31'  

+----------+  

| count(*) |  

+----------+  

|   805114 |  

+----------+  

1 row in set (4.11 sec)  

   

mysql> select count(*) from part_date1 where  

    ->      c3> date '1995-01-01' and c3 <date '1995-12-31'  

+----------+  

| count(*) |  

+----------+  

|   805114 |  

+----------+  

1 row in set (40.33 sec)

可以看到，分区正确的话query花费时间为4秒，而分区错误则花费时间40秒（相当于没有分区），效率有90％的提升！所以我们千万要正确的使用分区功能，分区后务必用explain验证，这样才能获得真正的性能提升。

注意：

在mysql5.1中建立分区表的语句中，只能包含下列函数：

ABS()

CEILING() and FLOOR() （在使用这2个函数的建立分区表的前提是使用函数的分区键是INT类型），例如

mysql> CREATE TABLE t (c FLOAT) PARTITION BY LIST( FLOOR(c) )( -> PARTITION p0 VALUES IN (1,3,5), -> PARTITION p1 VALUES IN (2,4,6) -> ) ERROR 1491 (HY000): The PARTITION function returns the wrong type   mysql> CREATE TABLE t (c int) PARTITION BY LIST( FLOOR(c) )( -> PARTITION p0 VALUES IN (1,3,5), -> PARTITION p1 VALUES IN (2,4,6) -> ) Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)  

DAY()  

DAYOFMONTH()  

DAYOFWEEK()  

DAYOFYEAR()  

DATEDIFF()  

EXTRACT()  

HOUR()  

MICROSECOND()  

MINUTE()  

MOD()  

MONTH()  

QUARTER()  

SECOND()  

TIME_TO_SEC()  

TO_DAYS()  

WEEKDAY()  

YEAR()  

YEARWEEK()

---