时间戳，mysql 秒数，毫秒数与时间之间的相互转换 时间戳是指格林威治时间自1970年1月1日（00:00:00 GMT）至当前时间的总秒数。...时间转换为时间戳 select now(),unix_timestamp(now()); ##输出 2023-10-15 00:06:22 1697299582 ##时间戳转换为时间 10位秒数...select from_unixtime(1697299582); ##输出 2023-10-15 00:06:22 # 13位秒数，需要除以1000 select from_unixtime(1697299582000
-05-24 00:00:00 4 2019-05-24 00:00:00 5 2019-05-23 23:59:59 但是在开发库没有出现这种现象，部署到测试环境就出现这种现象了,其中开发库mysql5.6...初步推断是由于数据库版本不一样，对时间处理的不一样导致的，但是具体细节是什么，最终决定去翻阅一下mysql官方的说明文档，终于找到了答案。 ?...从这篇Fractional Seconds in Time Values中我们看到5.6.4之前的版本中是不保存毫秒数的，那么高版本中是如何处理的？ ?...，只需要设置一下日期的毫秒数就能得到有效解决，修改如下： public static Date getDateInDay(Date date, int hour, int minute, int second...hour); c.set(Calendar.MINUTE, minute); c.set(Calendar.SECOND, second); //设置毫秒数
update h5perf_task set run_state = 0 where id in (SELECT t.id from (SELECT * FR...
总体来说，切换后的读延迟比原本降低了0.4毫秒左右，对于一个延迟季度敏感的业务来说，0.4毫秒是一个很高的比例，按照既定的比例规则，差不多是优化了25-30%的比例。...那么这省下来的0.4毫秒到底优化在哪个环节了呢？我们做了一些讨论和分析，不仅暗暗感叹，幸亏是优化了，如果延迟变大30%，要快速分析还是压力很大的。
背景 今天在进行后台数据监控操作时 需要获取时间段内不同价格区间的商品订单量 而商品价格各个数值的都有，选用使用 FLOOR（）、GROUP 处理 在此，整理一下，还请指教… PHP 实现源码...,1]]) ->group('price') ->order('price','asc') ->select(); 对应生成的 mysql...附录： 参考文章：mysql中floor函数的作用是什么?
大多是1970年1月1日（UTC）以来的秒数和毫秒数。...则wall的2-34（闭区间）位记录了从1885-1-1到现在的秒数，最后30位记录了纳秒数。而ext记录了从程序开始运行到现在经过的单调时钟数。...则wall的2-34（闭区间）位全部为0（最后30位记录了纳秒数）。而ext记录了从1-1-1 00:00:00到现在经过的秒数。...那么问题来了，当我们用golang驱动写mysql和从mysql查数据的时候，精度是什么样子的呢？.../mysql/commit/fe2230a8b20cee1e48f7b75a9b363def5f950ba0 就导致了一个有趣的现象，在mysql的各个版本中，因为mysql在处理时间参数的时候做了精度的元整
当前毫秒数：1184=>xxx2 当前毫秒数：1219=>xxx1 当前毫秒数：1219=>xxx2 总耗时：1219毫秒 HMset复杂度 1.5s左右， 有时候会3s甚至6s的，不稳定 比for循环...：0=>1 当前毫秒数：3503=>xxx2 总耗时：3503毫秒 当前毫秒数：0=>1 当前毫秒数：2196=>xxx2 总耗时：2196毫秒 当前毫秒数：0=>1 当前毫秒数：1303=>2 当前毫秒数...：1972=>2.5 当前毫秒数：1973=>2.8 当前毫秒数：1975=>3 当前毫秒数：2879=>4 总耗时：2879毫秒 当前毫秒数：0=>1 当前毫秒数：1335=>2 当前毫秒数：3337...=>2.5 当前毫秒数：3337=>2.8 当前毫秒数：3348=>3 当前毫秒数：6296=>4 总耗时：6296毫秒 Hset public List UpdateOrAddUser...：0=>1 当前毫秒数：1656=>2 当前毫秒数：3877=>2.5 当前毫秒数：3883=>2.8 当前毫秒数：3886=>3 当前毫秒数：8681=>4 总耗时：8681毫秒 ---- 版权属于：
测试环境中速度提升10毫秒左右 优化慢查询三sql测试小结：在InnoDB存储引擎下，比较bigint的效率高于datetime 完成三步优化以后生产环境中请求耗时： ?...速度又快了200毫秒左右。...通过给查询的数据加10s缓存，响应速度最快平均为20ms explain使用介绍 通过explain，可以查看sql语句的执行情况（比如查询的表，使用的索引以及mysql在表中找到所需行的方式等） 用explain...查询mysql查询计划的输出参数有 ?...出现慢查询的原因 在where子句中使用了函数操作 出现慢查询的sql语句中使用了unix_timestamp函数统计出自'1970-01-01 00:00:00'的到当前时间的秒数差。
意思：现在的请求的毫秒数到之前的3000毫秒之间的数，算是一个范围把。 任何处于 [t - 3000, t] 时间范围之内的 ping 都将会被计算在内，包括当前（指 t 时刻）的 ping。...意思：现在请求的毫秒数到之前的3000毫秒之间的范围。 保证每次对 ping 的调用都使用比之前更大的 t 值。 意思：是逐渐增大。...问题： 核心思想： 它求的是一个范围，一个现在的请求毫秒数到之前3000毫秒的这个范围内的请求。如果包括了之前的几个请求就有几个请求啊。...while(this.q[0]<t-3000) { this.q.shift(); } t-3000代表现在请求的到之前3000毫秒到请求，这个范围内。...第一个请求1毫秒那一个，大于范围的开始几次的请求的（1-3000=-2999，100-3000=2900，3001-3000=1，3002-3000=2）的话，范围的结束是(1,100,3001,3002
它的存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大，而且 MySQL 官方也明确建议，主键要尽量越短越好，作为数据库主键 UUID 的无序性还会导致数据位置频繁变动，严重影响性能。...spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.props.worker.id=0000 序列号位（12bit） 同一毫秒内生成不同的...currentMilliseconds = timeService.getCurrentMillis(); } /** * 如果最后一次毫秒与 当前系统时间毫秒相同，即还在同一毫秒内...= waitUntilNextTime(currentMilliseconds); } } else { /** * 上一毫秒已经过去...waitTolerateTimeDifferenceIfNeed(final long currentMilliseconds) { /** * 如果获取ID时的最后一次时间毫秒数小于等于当前系统时间毫秒数
关于setTimeout和setInterval执行时间问题 setTimeout：在指定的毫秒数后，将定时任务处理的函数添加到执行队列的队尾。...etInterval：按照指定的周期(以毫秒数计时)，将定时任务处理函数添加到执行队列的队尾。 但是setTimeout()时间设置成0，方法也不会立马执行的。...HTML5标准规定 setTimeout的最短时间间隔是4毫秒； setInterval的最短间隔时间是10毫秒。 也就是说，小于10毫秒的时间间隔会被调整到10毫秒
goodsOne; } 作用：先从redis中得到数据，如果找不到则从数据库中访问， 注意做了redis1enabled是否==1的判断，即：redis全局生效时， 才使用redis,否则直接访问mysql...goodsid=3 查看控制台的输出: get data from redis get data from mysql costtime aop 方法doafterreturning:毫秒数:395 因为...caffeine/redis中都没有数据，可以看到程序从mysql中查询数据 costtime aop 方法doafterreturning:毫秒数:0 再次刷新时，没有从redis/mysql中读数据...，直接从caffeine返回，使用的时间不足1毫秒 get data from redis costtime aop 方法doafterreturning:毫秒数:8 本地缓存过期后，可以看到数据在从redis...中获取，用时8毫秒 具体的缓存时间可以根据自己业务数据的更新频率来确定 ，原则上：本地缓存的时长要比redis更短一些，因为redis中的数据我们通常会采用同步机制来更新， 而本地缓存因为在各台web服务内部
专栏持续更新中：MySQL详解 前言 MySQL出现的性能问题 表数据量过大 sql查询太复杂 sql查询没走索引 数据库服务器的性能过低等 Mysql常见的优化手段 增加索引，索引是直观也是最快速优化检索效率的方式...数据范围，比如根据某个字段的数据区间来进行划分。 如图所示，表示按照数据范围进行拆分。 分库分表实战 假设存在一个用户表，用户表的字段如下。 该表主要提供注册、登录、查询、修改等功能。...第二部分， 占41 个 bit：表示的是时间戳，是系统时间的毫秒数，但是这个时间戳不是当前系统的时间，而是当前 系统时间-开始时间 ，更大的保证这个ID生成方案的使用的时间！...优点： 毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。 作为DB表的主键，索引效率高。 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。...依然依赖机器时钟，如果时钟回拨范围较小，如几十毫秒，可以等到时间回到正常；如果流量不大，前几百毫秒或者几秒的序列号肯定有剩余，可以将前几百毫秒或者几秒的序列号缓存起来，如果发生时钟回拨，就从缓存中获取序列号自增
image.png 速度又快了200毫秒左右。...查询mysql查询计划的输出参数有: 列名 说明 id 执行编号，标识select所属的行。...当主键放入where子句时，mysql把这个查询转为一个常量（高效） system 这是const连接类型的一种特例，表仅有一行满足条件。...函数统计出自'1970-01-01 00:00:00'的到当前时间的秒数差。...一共耗时1068毫秒，提高100毫秒左右，效果并不是特别明显 查看执行计划： ? extra字段已经没有Using filesort了，filesort表示通过对返回数据进行排序。
SQL执行的耗时区间分布。什么是耗时区间分布呢？...比如说，某个SQL执行了1000次，其中0-1毫秒区间50次，1-10毫秒800次，10-100毫秒100次，100-1000毫秒30次，1-10秒15次，10秒以上5次。...通过耗时区间分布，能够非常清楚知道SQL的执行耗时情况。 监控连接池的物理连接创建和销毁次数、逻辑连接的申请和关闭次数、非空等待次数、PSCache命中率等。...url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds0?...在mysql下建议关闭。
参考链接： Python sleep() Python Sleep休眠函数 Python 编程中使用 time 模块可以让程序休眠，具体方法是time.sleep(秒数)，其中"秒数"以秒为单位，可以是小数...，0.1秒则代表休眠100毫秒。 ...import time i = 1 while i <= 3: print i # 输出i i += 1 time.sleep(1) # 休眠1秒 # 例1：循环输出休眠100毫秒
SQL的执行是串行化的所以导致,在高并发的情况下,从库的数据比主库慢一些,是有延时的.基本上写1000/s 会产生十几毫秒的延时问题,2000/s 会出现几十毫秒的延时....就会强制此时立即同步数据库,所有从库可以将bin-log写入自己本地的relay-log,只有有一个从库写成功,就会给主库返回一个ack,主库接受到ack才会认为写操作完成,否则将进行回滚从新写入. mysql...主从同步延时问题 使用下面的语句可以看到从库落后主库的秒数 show status，Seconds_Behind_Master 解决方案: 分库:将主库拆分为4个主库,减少主库的写压力,此时主从延时可以忽略.... mysql的并行复制,多个库并行复制，如果说某个库的写入并发就是特别高，单库写并发达到了2000/s，并行复制还是没意义。
编写一个 SQL 查询得到 Logs 表中的连续区间的开始数字和结束数字。 将查询表按照 start_id 排序。...| 8 | | 10 | 10 | +------------+--------------+ 结果表应包含 Logs 表中的所有区间...[1, 1], # 连续的做差相等 [2, 2], [3, 3], [7, 4], [8, 5], [10, 6]]} # Write your MySQL
也许有人会担心UniqueIdentifier减少到10字节会造成数据出现重复，其实不用担心，后6字节的时间精度可以达到1毫秒，时间4095年，两个COMB类型数据完全相同的可能性是在这1毫秒内生成的两个...首先，MySQL时间戳timestamp是采用int存储，4个字节，最多32位，可以从1970年1月1日00:00:00一直到2037年，精度为一秒，其值作为数字显示。 ...其实可以直接用System.currentTimeMillis()获取当前时间距离1970年1月1日0点0分0秒的毫秒数，然后转化为16进制，可以表示到10889年， `import java.util.UUID
只选电子产品销售数据 ★切块：维区间数据（剩余维三个）。eg. 第一季度到第二季度销售数据 ★旋转：维位置互换（数据行列互换），通过旋转可以得到不同视角的数据。...扩展性强，支持 PB 级数据、千亿级事件快速处理，支持每秒数千查询并发。 极高的高可用保障，支持滚动升级。 应用场景 实时数据分析是 Apache Druid 最典型的使用场景。...大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少...) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行） 事务不是必须的 对数据一致性要求低...ADB（AnalyticDB for MySQL） 分析型数据库MySQL版（AnalyticDB for MySQL），是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务
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