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SELECT MAX(login_time) AS login_time,user_id
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FROM(
SELECT MAX(login_time) AS login_time,user_id FROM user_login_record GROUP BY user_id
UNION
SELECT MAX(login_time) AS login_time,user_id FROM user_login_record_20170101 GROUP BY user_id
UNION
SELECT MAX(login_time) AS login_time,user_id FROM user_login_record_20180101 GROUP BY user_id
)TMP GROUP BY user_id
my.ini 里面有设置
另外如果你的表记录大于 100万条，考虑横向拆表。
如果你很多字段为空值，考虑纵向拆表。
先把导出表的框架 然后在分表导入数据 数据多的表 吧数据生成脚本来导入～～～～
觉得你还是应该用php去写。非要用mysql本身的话给个参考：
mysql select * from a;
+------+--------+------+----+
| id | name | num1 | bb |
+------+--------+------+----+
| 1 | a, | 2 | 3 |
| 2 | b,c, | 2 | 4 |
| 3 | d,e,f, | 2 | 5 |
+------+--------+------+----+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql delimiter //
mysql create procedure `strsplit1`(in str3 varchar(2))
- begin
- declare i int(10);
- declare j int(10);
- declare k int(10);
- declare str1 varchar(100);
- declare str4 varchar(1000);
- declare str5 varchar(100);
-
- select count(*) into i from a;
- if i!=0 then
- drop table if exists tmp_table1;
- CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table1 like a;
- end if;
-
- set j=0;
- while ji do
- select id,name into str1,str4 from a limit j,1;
- select instr(str4,str3) into k from dual;
- if k=0 then
- insert into tmp_table1(id,name) values(str1,str4);
- end if;
- while k!=0 do
- select substring_index(str4,str3,1) into str5 from dual;
- insert into tmp_table1(id,name) values(str1,str5);
- select mid(str4,k+1) into str4 from dual;
- select instr(str4,str3) into k from dual;
- end while;
- set j=j+1;
- end while;
-
- select * from tmp_table1;
- end
- //
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql delimiter ;
最后结果：
mysql call strsplit1(',');
+------+------+------+----+
| id | name | num1 | bb |
+------+------+------+----+
| 1 | a | NULL | 1 |
| 2 | b | NULL | 2 |
| 2 | c | NULL | 3 |
| 3 | d | NULL | 4 |
| 3 | e | NULL | 5 |
| 3 | f | NULL | 6 |
+------+------+------+----+
6 rows in set (0.25 sec)
Query OK, 0 rows affected (0.30 sec)
1、做分区表，（哪个字段分区很重要，分错会影响性能）。
2、拆表，
可以将历史数据放到 其他表中，例如 abc表中，2013年的数据，拆到 abc_2013表中，2014年的数据拆到abc_2014表中。