php中写入mysql的数据精确到秒，写查询语句的时候只要按天查，怎么写？

如果时间格式在mysql是datatime型,名字叫add_time

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AND

LEFT(`add_time`,10) = '2012-03-28'

mysql按照每天/每月等统计数据（连续不间断，当天/月没有数据为0）

   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去操作的，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。

求助：MySQL如何按天分区

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()