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MySQL 时间范围查询效率对比分析

在实际项目中，时间范围查询是非常常见的SQL操作之一。针对 end_rec 表和 games_record 表中的 time_str 字段进行查询优化，本文将详细分析几种常见的查询方式及其性能表现。

时间字段说明

需求

方式一：使用 TO_DAYS() 函数

SELECT COUNT(*) FROM end_rec WHERE TO_DAYS(time_str) = TO_DAYS(NOW());

这种方法通过将时间字符串转换为天数来进行比较。由于 time_str 已建立索引，这种方法的查询时间为 0.15秒。

方式二：使用 date_format() 函数

SELECT COUNT(*) FROM end_rec WHERE date_format(time_str, '%Y%m%d') = '20200229';

这种方法将时间字符串格式化为 YYYYMMDD，并进行字符串比较。尽管索引存在，但由于格式化操作可能会影响性能，这种方法的查询时间为 0.27秒。

方式三：使用 >= 和 <= 运算符进行时间范围查询

SELECT COUNT(*) FROM end_rec WHERE time_str >= '2020-02-29' AND time_str <= '2020-03-01';

这种方法直接使用时间字符串进行范围查询，并充分利用了 B-tree 索引的优势。查询时间仅为 0.02秒，效率非常高。

方式四：使用 SUBSTRING() 函数

SELECT COUNT(*) FROM end_rec WHERE SUBSTRING(time_str, 1, 10) = '2020-02-29';

这种方法通过提取时间字符串的前10个字符进行比较。虽然索引存在，但由于函数操作可能会影响性能，查询时间为 0.22秒，与方式二差不多。

方式五：使用 BETWEEN 和 AND 语句

SELECT COUNT(*) FROM end_rec WHERE time_str BETWEEN '2020-02-29' AND '2020-03-01';

这种方法与方式三类似，直接使用时间范围进行查询。由于 BETWEEN 语句在大多数数据库中优化良好，查询时间同样为 0.02秒，效率非常高。

方式六：使用 UNIX_TIMESTAMP() 转换时间字符串为时间戳后查询

SELECT COUNT(*) FROM end_rec WHERE UNIX_TIMESTAMP(time_str) > 1582904600 AND UNIX_TIMESTAMP(time_str) < 1582992000;

这种方法将时间字符串转换为时间戳后进行查询。尽管索引存在，但由于时间戳转换操作可能会增加计算开销，查询时间达到 0.99秒，性能明显不如方式三和方式五。

总结