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mysql快照备份 MySQL的快照数据

快照生活百科

sql语句查询mysql怎么取前几天的数据MySql查询前10条数据sql语句为：select * from table_name limit 0，10。通常0是可以省略的，直接写成 limit 10 。0代表从第0条记录后面开始，也就是从第一条开始 。
SELECT * FROM 表 LIMIT 0，3 LIMIT 接受一个或两个数字参数 。参数必须是一个整数常量 。如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目 。
-01-01 00：00：00 GMT后的秒数的形式返回 。date 可以是一个DATE 字符串、一个 DATETIME字符串、一个 TIMESTAMP或一个当地时间的YYMMDD 或YYYMMDD格式的数字 。然后计算你想要查询的最近那几天的数据就好 。
MYSQL 查询语句+LIMIT+10 取查询记录的前十条 。如：SELECT * FROM Test LIMIT 10 查询语句+LIMIT+2，10 取查询语句，从第二条记录，取十条记录 。
常用几种数据库，取前10条记录的sql语句写法 。
update 表名 set 列名=date_add（列名，interval 10 day） where 条件mssql里时间类型是可以直接加的，不知道mysql行不行，这样保险点 ， 希望能够帮助到你 。。
mysql如何进入数据库查看所有表【mysql快照备份 MySQL的快照数据】使用show tables语句就可以显示当前数据库中所有的表 。
第一步：在百度搜索“N11 数据程式管理工具专业版”并下载，然后打开这个软件 。第二步：鼠标点击左上角的“连接”，这时会出现一个下拉项，选择“MySQL” 。
步骤一：运行NavicatforMySQL软件，选择需要进行查询的数据库的链接地址 。在数据库链接地址中，找到需要查询的数据库 ， 双击将其数据库打开，可以看到数据库的颜色会由灰色变成彩色 。
mysql怎么查一个数据库下有哪些表 show tables即为显示当前资料库中所有的表 。
五大常见的MySQL高可用方案(最全)1、基于共享存储的方案SAN 方 案介绍：SAN（Storage Area Network）简单点说就是可以实现网络中不同服务器的数据共享，共享存储能够为数据库服务器和存储解耦 。
2、存储复制技术： 传统IOE架构下，常用高可用方案 ， 靠存储底层复制技术实现数据的一致性，优点数据安全性有保障，限制在于是依赖存储硬件，实施成本较高 。
3、准备一个 MGR 集群和单实例 ， 模拟复制链路切换，当 primary 故障，slave 自动切换到其他节点 。
4、MySQL主从复制现在常用的MySQL高可用方案，十有八九是基于 MySQL的主从复制（replication）来设计的，包括常规的一主一从、双主模式，或者半同步复制（semi-sync replication） 。
5、MHA manage：289 mysql主：271 mysql从1：2131 mysql从2：2132 vip：277 （3）将mharepo.tar.gz上传四台需要安装的服务器解压 。
6、MGR是MySQL Group Replication的缩写，即MySQL组复制 。
MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化1、这种长事务的运行会导致你删除时，仅只是对数据加了一个删除标记，事实上并没有彻底删除 。此时你若和长事务同时运行的其它事务里再查询 ， 他在查询时可能会把那上千万被标记为删除的数据都扫描一遍 。
2、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 。
3、另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度 。2．避免或简化排序 应当简化或避免对大型表进行重复的排序 。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤 。
4、案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示 ， 而工作以来，对数据库优化方面所知甚少 。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问 ， 但是性能上需要优化 。
5、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 。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100 ， 1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了 。
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度应尽量避免在 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 。
处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度（转） 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 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 。
比如常见查询为：select*fromfactdatawhereuser=aandmodule=banddtimebetween2012-11-0100：10：00and2012-11-0100：11：10；那么你这时候需要在factdata表上建立（user，module，dtime）的联合索引 。
但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题 。可以使用where in的方式解决：带条件的查询：如果在分页查询中添加了where条件例如 type = a’这样的条件，sql变成 ：这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢 。

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