本文目录一览：
- 1、mysql如何查询时间间隔大于5分钟的数据(时间从现在往前推)
- 2、mysql中的慢查询会不会影响速度
- 3、mysql主从热备中怎么测试数据同步的延时时间
- 4、mysql数据库千万级得表一下查询超时怎么优化?
- 5、如果mysql里面的数据过多,查询太慢怎么办?
select 时间 from 表 where 时间 〉= 开始时间 and 时间〈= 结束时间 如果能查出来数据 ， 就说明时间在你规定的时间段内 。你可以判断，返回一个true 。
如果是date类型，你可以直接比较 select * from table where post_time 2009-01-20如果是varchar你就哭吧，不能比较 。
Mysql中经常用来存储日期的数据类型有三种：Date、Datetime、Timestamp 。Date数据类型：用来存储没有时间的日期 。Mysql获取和显示这个类型的格式为“YYYY-MM-DD” 。支持的时间范围为“1000-00-00”到“9999-12-31” 。
mysql中如何查看函数创建时间？方法：查看数据库表的创建时间可以在information_schema中查看 information_schema数据库表说明：SCHEMATA表：提供了当前mysql实例中所有数据库的信息 。是showdatabases的结果取之此表 。
但是，当出现MyISAM存储引擎之后 ， 也就是从MySQL 23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示） 。
mysql中的慢查询会不会影响速度1、mysql慢日志切换对性能有影响 。因为在亿级数据mysql场景中，开启慢查询日志后mysql切换数据慢了三倍以上，所以mysql慢日志切换对性能有影响 。
2、显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询 。我们希望 MySQL 能先缓存子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快 ， 我们就需要给予 MySQL 一定指导 。
3、也会变成慢查询 。若CPU负载过高，也会导致CPU过于繁忙去执行别的任务，没时间执行你的SQL 。
4、MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大 ， 崩溃恢复时间越长 。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢 。
5、让MySql再次成为耀眼的明星！而优化数据的重要一步就是索引的建立 ， 对于mysql中出现的慢查询，我们可以通过使用索引来提升查询速度 。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行 。
mysql主从热备中怎么测试数据同步的延时时间1、最简单的减少slave同步延时的方案就是在架构上做优化，尽量让主库的DDL快速执行 。
2、看你的业务能承受的范围吧，实时性同步要求很高的话，一般来说最好在内一个局域网 ， 百M和或千M交换机，延迟在1ms左右 。掉包率也是一个要考虑的范围 。这个很难通过设置提高的，只能通过优化网络接入质量提升 。
3、还好mysql数据库提供了一种主从备份的机制 ， 其实就是把主数据库的所有的数据同时写到备份数据库中 。实现mysql数据库的热备份 。
mysql数据库千万级得表一下查询超时怎么优化?也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的 。一般是表中的字段较多，将不常用的，数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“ 。
此时你一个正常SQL执行下去 ， 短时间内一定会慢查询，类似问题，优化手段更多是控制你导致MySQL负载过高的那些行为 ， 比如灌入大量数据，最好在业务低峰期灌入，别影响高峰期的线上系统运行 。
在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作 ， SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异 。这里主要介绍下select查询优化的要点 。
如果mysql里面的数据过多,查询太慢怎么办?1、应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描 。对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
2、查看建立索引前面的返回的结果 。假如没有索引的话 ， explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了 。
3、利用表分区：这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度 。
【mysql时间查询条件 mysql数据延时查询】4、如慢尝试更换网线 。网络连接速度正常 ， 则尝试更换调用的驱动包，重新下一个或换一个版本 。mysql支持几十万的数据，响应速度应该是毫秒级的 。看了下你的语句，不要用IN了，改INNER JOIN吧 ， 套那么多层IN，肯定没效率 。
