不知道你是什么数据库，如果是oracle，或者有rownum的话，那么可以用取余数的办法，比如想每隔5条取一条数据。
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那么就先用rownum确定每行的号码，然后用每行的号码除以5，取余数，余数为1,2,3,4,0中你可以取任何一个，这样就等于是每个5个取一行了。
至于没有rownum的数据库，那么可能要通过id什么的来取了。
可能还有其他方式方法，不过暂时我还没有想到。
语句是有的, 不过运算量较大, 如下, 测试通过
SELECT * from (Select id,(@rowNum:=@rowNum+1) as rowNo From t_user, (Select (@rowNum :=0) ) b order by id asc) as a where mod(a.rowNo, 3) = 1
Select id,(@rowNum:=@rowNum+1) as rowNo From t_user, (Select (@rowNum :=0) ) b order by id asc
这一句是先查结果集, 为每条纪录赋一个行号,
再从该结果集中对行号取余 mod(a.rowNo, 3) = 1
LZ的情况直接用, mod(a.rowNo, 50) = 1 就可以了, 不过无法保证效率
您好，一、年度查询
查询 本年度的数据
SELECT *
FROM blog_article
WHERE year( FROM_UNIXTIME( BlogCreateTime ) ) = year( curdate( ))
二、查询季度数据
查询数据附带季度数
SELECT ArticleId, quarter( FROM_UNIXTIME( `BlogCreateTime` ) )
FROM `blog_article`
其他的同前面部分：查询 本季度的数据
SELECT *
FROM blog_article
WHERE quarter( FROM_UNIXTIME( BlogCreateTime ) ) = quarter( curdate( ))
三、查询月度数据
本月统计(MySQL)
select * from booking where month(booking_time) =
month(curdate()) and year(booking_time) = year(curdate())
本周统计(MySQL)
select * from spf_booking where month(booking_time) =
month(curdate()) and week(booking_time) = week(curdate())
四、时间段
N天内记录
WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(时间字段) = N
当天的记录
where date(时间字段)=date(now())
或
where to_days(时间字段) = to_days(now());
查询一周：
select * from table where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) = date(column_time);
查询一个月：
select * from table where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL INTERVAL 1 MONTH) = date(column_time);
查询'06-03'到'07-08'这个时间段内所有过生日的会员：
Select * From user Where
DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d') = '06-03' and DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d')
= '07-08';
统计一季度数据，表时间字段为：savetime
group by concat(date_format(savetime, '%Y '),FLOOR((date_format(savetime, '%m ')+2)/3))
或
select YEAR(savetime)*10+((MONTH(savetime)-1) DIV 3) +1,count(*)
from yourTable
group by YEAR(savetime)*10+((MONTH(savetime)-1) DIV 3) +1;
五、分组查询
1、年度分组
2、月度分组
3、先按年度分组，再按月度分组
4、按年月分组
SELECT count(ArticleId), date_format(FROM_UNIXTIME( `BlogCreateTime`),'%y%m') sdate FROM `blog_article` group by sdate
结果：
count( ArticleId ) sdate
17 0901
11 0902
5 0903
6 0904
2 0905
1 0907
12 0908
6 0909
11 0910
3 0911
select * from t_rainfall where time='开始时间' and time='结束时间' and date_format(time,'%i')%15=0 and date_format(time,'%s')=0
date_format(time,'%i')获取分钟数，%15就是对分钟取余，等于0就是15的倍数
date_format(time,'%s')获取秒数
这种方法简单，对于小表可以，如果表的数据量太大要换种方式
参考：
图中是两组分片，红色我们称为shard1，蓝色我们称为shard2
51 52是服务器
两个3307互为主从(双主)，3309是本地3307的从库
说明：没有明确说明是只在某一个节点上做的，就是两个节点都做
两台虚拟机 db01 db02
每台创建四个mysql实例：3307 3308 3309 3310
mysql软件我们之前已完成二进制安装，直接初始化即可
我们server-id规划为：db01上是7/8/9/10,db02上是17/18/19/20
"箭头指向谁是主库"
10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307
10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307
10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307
两个分片，每个分片四个mysql节点
shard1：
Master：10.0.0.51:3307
slave1：10.0.0.51:3309
Standby Master：10.0.0.52:3307
slave2：10.0.0.52:3309
shard2：
Master：10.0.0.52:3308
slave1：10.0.0.52:3310
Standby Master：10.0.0.51:3308
slave2：10.0.0.51:3310
shard1
10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307
db02
db01
db02
10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307
db01
10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307
db02
shard2
10.0.0.52:3308 ----- 10.0.0.51:3308
db01
db02
db01
10.0.0.52:3310 ----- 10.0.0.52:3308
db02
10.0.0.51:3310 ----- 10.0.0.51:3308
db01
这个复制用户在谁上建都行
注：如果中间出现错误，在每个节点进行执行以下命令
常见方案：
360 Atlas-Sharding 360
Alibaba cobar 阿里
Mycat 开源
TDDL 淘宝
Heisenberg 百度
Oceanus 58同城
Vitess 谷歌
OneProxy
DRDS 阿里云
我们装的是openjdk，不是官方的那个
Mycat-server-xxxxx.linux.tar.gz
配置环境变量
我们mycat的命令也是在bin目录下
启动
8066就是对外提供服务的端口，9066是管理端口
连接mycat：
默认123456
db01:
我们一般先把原schema.xml备份，然后自己新写一个：
xml和html看起来差不多，xml是从下往上调用的
前三行我们不用看，直接从第四行schema开始看起：
定义了schema，然后以/schema结尾
为什么要用逻辑库？
业务透明化
此配置文件就是实现读写分离的配置
重启mycat
读写分离测试
总结：
以上案例实现了1主1从的读写分离功能，写操作落到主库，读操作落到从库.如果主库宕机，从库不能在继续提供服务了。
我们推荐这种架构
一写三读，
不设置双写的原因是：性能没提升多少，反而引起主键冲突的情况
配置文件：
之后重启：mycat restart
真正的 writehost：负责写操作的writehost
standby writeHost ：和readhost一样，只提供读服务
我们此处写了两个writehost，默认使用第一个
当写节点宕机后，后面跟的readhost也不提供服务，这时候standby的writehost就提供写服务，
后面跟的readhost提供读服务
测试：
读写分离测试
对db01 3307节点进行关闭和启动,测试读写操作
结果应为另一台(52)的3307(17)是写，3309(19)是读
一旦7号节点恢复，此时因为7落后了，写节点仍是17
balance属性
负载均衡类型，目前的取值有3种：
writeType属性
负载均衡类型，目前的取值有2种：
switchType属性
-1 表示不自动切换
1 默认值，自动切换
2 基于MySQL主从同步的状态决定是否切换 ，心跳语句为 show slave status
datahost其他配置
dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"
maxCon="1000"：最大的并发连接数
minCon="10" ：mycat在启动之后，会在后端节点上自动开启的连接线程，长连接，好处是连接速度快，弊端是占内存
tempReadHostAvailable="1"
这个一主一从时（1个writehost，1个readhost时），可以开启这个参数，如果2个writehost，2个readhost时
heartbeatselect user()/heartbeat 监测心跳
其他参数sqlMaxLimit自动分页,必须在启用分表的情况下才生效
创建测试库和表:
我们重启mycat后连接到8066
发现跟一个库一样，实际上已经分到不同的物理硬件上了
分片：对一个"bigtable"，比如说t3表
热点数据表 核心表
(1)行数非常多，800w下坡
(2)访问非常频繁
分片的目的：
（1）将大数据量进行分布存储
（2）提供均衡的访问路由
分片策略：
范围 range 800w 1-400w 400w01-800w 不适用于业务访问不均匀的情况
取模 mod (取余数) 和节点的数量进行取模
枚举 按枚举的种类分，如移动项目按省份分
哈希 hash
时间 流水
优化关联查询（否则join的表在不同分片上，效率会比单库还要低）
全局表
ER分片
案例：移动统一：先拆出边缘业务，再按地域分片，但对应用来说是统一的
vim rule.xml
tableRule name="auto-sharding-long"
rule
columnsid/columns
algorithmrang-long/algorithm
/rule
function name="rang-long"
class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong"
property name="mapFile"autopartition-long.txt/property
/function
===================================
vim autopartition-long.txt
0-10=0
11-20=1
创建测试表：
mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
测试：
重启mycat
mycat restart
mysql -uroot -p123456 -h 127.0.0.1 -P 8066
insert into t3(id,name) values(1,'a');
insert into t3(id,name) values(2,'b');
insert into t3(id,name) values(3,'c');
insert into t3(id,name) values(4,'d');
insert into t3(id,name) values(11,'aa');
insert into t3(id,name) values(12,'bb');
insert into t3(id,name) values(13,'cc');
insert into t3(id,name) values(14,'dd');
取余分片方式：分片键（一个列）与节点数量进行取余，得到余数，将数据写入对应节点
vim schema.xml
table name="t4" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long" /
vim rule.xml
property name="count"2/property
准备测试环境
创建测试表：
mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
重启mycat
mycat restart
测试：
mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066
use TESTDB
insert into t4(id,name) values(1,'a');
insert into t4(id,name) values(2,'b');
insert into t4(id,name) values(3,'c');
insert into t4(id,name) values(4,'d');
分别登录后端节点查询数据
mysql -S /data/3307/mysql.sock
use taobao
select * from t4;
mysql -S /data/3308/mysql.sock
use taobao
select * from t4;
t5 表
id name telnum
1 bj 1212
2 sh 22222
3 bj 3333
4 sh 44444
5 bj 5555
sharding-by-intfile
vim schema.xml
table name="t5" dataNode="sh1,sh2" rule="sharding-by-intfile" /
vim rule.xml
tableRule name="sharding-by-intfile"
rule columnsname/columns
algorithmhash-int/algorithm
/rule
/tableRule
function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap"
property name="mapFile"partition-hash-int.txt/property
property name="type"1/property
property name="defaultNode"0/property
/function
partition-hash-int.txt 配置：
bj=0
sh=1
DEFAULT_NODE=1
columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数， 其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称
准备测试环境
mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
重启mycat
mycat restart
mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.51 -P8066
use TESTDB
insert into t5(id,name) values(1,'bj');
insert into t5(id,name) values(2,'sh');
insert into t5(id,name) values(3,'bj');
insert into t5(id,name) values(4,'sh');
insert into t5(id,name) values(5,'tj');
a b c d
join
t
select t1.name ,t.x from t1
join t
select t2.name ,t.x from t2
join t
select t3.name ,t.x from t3
join t
使用场景：
如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，
常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，
而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，
要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat 在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，
避免跨库Join，在进行数据插入操作时，mycat将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。
vim schema.xml
table name="t_area" primaryKey="id" type="global" dataNode="sh1,sh2" /
后端数据准备
mysql -S /data/3307/mysql.sock
use taobao
create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);
mysql -S /data/3308/mysql.sock
use taobao
create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);
重启mycat
mycat restart
测试：
mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066
use TESTDB
insert into t_area(id,name) values(1,'a');
insert into t_area(id,name) values(2,'b');
insert into t_area(id,name) values(3,'c');
insert into t_area(id,name) values(4,'d');
A
join
B
为了防止跨分片join，可以使用E-R模式
A join B
on a.xx=b.yy
join C
on A.id=C.id
table name="A" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long"
childTable name="B" joinKey="yy" parentKey="xx" /
/table
