对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成,实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装,但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。
MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义, 没有全局索引 。
分区的意思是指将同一表中不同行的记录分配到不同的物理文件中 ,几个分区就有几个.idb文件。MySQL数据库的分区是局部分区索引,一个分区中既存了数据,又放了索引。也就是说,每个区的聚集索引和非聚集索引都放在各自区的(不同的物理文件)。
1、可以让单表 存储更多的数据 。
2、 分区表的数据更容易维护 ,可以通过删除与那些数据有关的分区,更容易删除数据,也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外,还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等 *** 作。
3、部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上, 查询速度会很快 。
4、通过跨多个磁盘来分散数据查询,来 获得更大的查询吞吐量 。
要使定时事件起作用,MySQL的常量GLOBAL event_scheduler必须为on或者是1。
1、查看scheduler的当前状态:
2、修改scheduler状态为打开(0:off , 1:on):
3、临时打开定时器(四种方法):
4、永久生效的方法,修改配置文件my.cnf
5、临时开启某个事件
6、临时关闭某个事件
在统计数据的需求中很容易出现按照天来统计数据的场景,有时某一列的维度在那天并没有产生数据,但是又没有一列是可以确保每天都是有数据的,由于mysql中并没有fulljoin这样的关联方式,在这种情况下关联查询就有些费劲,解决的办法也是多种多样,毕竟条条大路通罗马嘛,其他的就不说了,这里介绍一种相对方便的方法。
产生一个足够长的时间列,这个列要能够包含想要统计的所有日期。这个思路的实现很泛,可以创建一个日期的临时表,然后将想要查的日期插入,抛开创建表比较麻烦之外,一般在职能比较完善的公司,生产环境创建表或者修改数据是需要交给专门的DBA去 *** 作的,各种流程。。。相对这个较简单的一种方式就是创建存储过程,然后产生时间列,这也是一种解决办法。
我的思路是先定义一个时间变量并初始化,然后和某个数据足够多的表关联查询获取时间列,这个表一般选取某张要查的表即可,数据条数只要超过需要查询的条数即可,足够即可,太多就是浪费,降低查询效率。
比如说我要查询2018-01-10到2018-01-20每天的数据,那么就可以写成
其中,cdate是我定义的一个时间变量,初始化的值是2018-01-09,因为在外面那部分执行之后值已经加1了,已经不是2018-01-10了;data_t是我关联产生记录的实体表,这个表只有一个要求,就是能帮我们产生足够的时间列条数,后面的limit 15是帮助我产生15条时间记录,可以换成其他条件;生成的t0其实就是15条全为2018-01-09的记录,外面的查询在每扫描一条t0的记录就会加1天,这样就会产生连续的时间列;WHERE后面是最终查询的截止条件,换成其他的也可以。
关联其他表举例:
查询从2018-01-10到当前日期每天的统计数据
通过上面的例子我想大部分人应该可以灵活变化了,比如查询多少天内每天的统计数据,某几个月内每月的统计数据等等,通过修改上面给的例子里面的sql完全可以做到,可以说这种思路就是个‘万能模板’,希望本文能够帮到大家。
Mysql按月统计数据,当天没有数据补0CREATE TABLE num (i int)-- 创建一个表用来储存0-9的数字
INSERT INTO num (i) VALUES (0), (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9)-- 生成0-9的数字,方便以后计算时间
CREATE TABLE `calendar ` (
`datelist` varchar(255) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
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