MySQL函數(shù)sysdate()與now()的區(qū)別測試用例對比
更新時間：2023年12月18日 14:27:35 作者：愛可生開源社區(qū)
這篇文章主要為大家介紹了MySQL函數(shù)sysdate()與now()的區(qū)別測試用例對比詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪
背景
在客戶現(xiàn)場優(yōu)化一批監(jiān)控 SQL 時，發(fā)現(xiàn)一批 SQL 使用 sysdate() 作為統(tǒng)計數(shù)據(jù)的查詢范圍值，執(zhí)行效率十分低下，查看執(zhí)行計劃發(fā)現(xiàn)不能使用到索引，而改為 now() 函數(shù)后則可以正常使用索引，以下是對該現(xiàn)象的分析。
內(nèi)心小 ps 一下：sysdate() 的和 now() 的區(qū)別這是個?問題了。
函數(shù) sysdate 與 now 的區(qū)別
下面我們來詳細了解一下函數(shù) sysdate() 與 now() 的區(qū)別，我們可以去官方文檔 查找他們兩者之間的詳細說明。
根據(jù)官方說明如下：
now()函數(shù)返回的是一個常量時間，該時間為語句開始執(zhí)行的時間。即當存儲函數(shù)或觸發(fā)器中調(diào)用到now()函數(shù)時，now()會返回存儲函數(shù)或觸發(fā)器語句開始執(zhí)行的時間。sysdate()函數(shù)則返回的是該語句執(zhí)行的確切時間。
下面我們通過官方提供的案例直觀展現(xiàn)兩者區(qū)別。
mysql> SELECT NOW(), SLEEP(2), NOW(); +---------------------+----------+---------------------+ | NOW() | SLEEP(2) | NOW() | +---------------------+----------+---------------------+ | 2023-12-14 15:13:09 | 0 | 2023-12-14 15:13:09 | +---------------------+----------+---------------------+ 1 row in set (2.00 sec) mysql> SELECT SYSDATE(), SLEEP(2), SYSDATE(); +---------------------+----------+---------------------+ | SYSDATE() | SLEEP(2) | SYSDATE() | +---------------------+----------+---------------------+ | 2023-12-14 15:13:19 | 0 | 2023-12-14 15:13:21 | +---------------------+----------+---------------------+ 1 row in set (2.00 sec)
通過上面的兩條 SQL 我們可以發(fā)現(xiàn)，當 SQL 語句兩次調(diào)用 now() 函數(shù)時，前后兩次 now() 函數(shù)返回的是相同的時間，而當 SQL 語句兩次調(diào)用 sysdate() 函數(shù)時，前后兩次 sysdate() 函數(shù)返回的時間在更新。
到這里我們根據(jù)官方文檔的說明加上自己的推測大概可以知道，函數(shù)sysdate() 之所以不能使用索引是因為 sysdate() 的不確定性導致索引不能用于評估引用它的表達式。
測試示例
以下通過示例模擬客戶類似場景。
我們先創(chuàng)建?張測試表，對 create_time 字段創(chuàng)建索引并插入數(shù)據(jù)，觀測函數(shù) sysdate() 和 now() 使?索引的情況。
mysql> create table t1(
-> id int primary key auto_increment,
-> create_time datetime default current_timestamp,
-> uname varchar(20),
-> key idx_create_time(create_time)
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql> insert into t1(id) values(null),(null),(null);
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> insert into t1(id) values(null),(null),(null);
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from t1;
+----+---------------------+-------+
| id | create_time | uname |
+----+---------------------+-------+
| 1 | 2023-12-14 15:34:30 | NULL |
| 2 | 2023-12-14 15:34:30 | NULL |
| 3 | 2023-12-14 15:34:30 | NULL |
| 4 | 2023-12-14 15:34:37 | NULL |
| 5 | 2023-12-14 15:34:37 | NULL |
| 6 | 2023-12-14 15:34:37 | NULL |
+----+---------------------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)先來看看函數(shù) sysdate() 使?索引的情況?？梢园l(fā)現(xiàn) possible_keys 和 key 均為 NULL，確實使?不了索引。
mysql> explain select * from t1 where create_time<sysdate()\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 6
filtered: 33.33
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)再來看看函數(shù) now() 使?索引的情況，可以看到 key 使?到了 idx_create_time 這個索引。
mysql> explain select * from t1 where create_time<now()\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
partitions: NULL
type: range
possible_keys: idx_create_time
key: idx_create_time
key_len: 6
ref: NULL
rows: 6
filtered: 100.00
Extra: Using index condition
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)示例詳解
下面我們進一步通過 trace 去分析優(yōu)化器對于函數(shù) now() 和 sysdate() 具體是如何去優(yōu)化的。
函數(shù) sysdate() 部分關(guān)鍵 trace 輸出
"rows_estimation": [
## 估算使用各個索引進行范圍掃描的成本
{
"table": "`t1`",
"range_analysis": {
"table_scan": {
"rows": 6,
"cost": 2.95
},
"potential_range_indexes": [
{
"index": "PRIMARY",
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
},
{
"index": "idx_create_time",
"usable": true,
"key_parts": [
"create_time",
"id"
............................................
"setup_range_conditions": [
],
"group_index_range": {
"chosen": false,
"cause": "not_group_by_or_distinct"
},
"skip_scan_range": {
"chosen": false,
"cause": "disjuntive_predicate_present"
}
............................................
"considered_execution_plans": [
## 對比各可行計劃的代價，選擇相對最優(yōu)的執(zhí)行計劃
{
"plan_prefix": [
],
"table": "`t1`",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"rows_to_scan": 6,
"access_type": "scan",
"resulting_rows": 6,
"cost": 0.85,
"chosen": true
}
]
},
"condition_filtering_pct": 100,
"rows_for_plan": 6,
"cost_for_plan": 0.85,
"chosen": true
............................................函數(shù) now() 部分關(guān)鍵 trace 輸出
"rows_estimation": [
## 估算使用各個索引進行范圍掃描的成本
............................................
"analyzing_range_alternatives": {
"range_scan_alternatives": [
{
"index": "idx_create_time",
"ranges": [
"NULL < create_time < '2023-12-14 15:48:39'"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_ordered": false,
"using_mrr": false,
"index_only": false,
"in_memory": 1,
"rows": 6,
"cost": 2.36,
"chosen": true
}
],
............................................
},
"chosen_range_access_summary": {
"range_access_plan": {
"type": "range_scan",
"index": "idx_create_time",
"rows": 6,
"ranges": [
"NULL < create_time < '2023-12-14 15:48:39'"
]
},
"rows_for_plan": 6,
"cost_for_plan": 2.36,
"chosen": true
.............................................
"considered_execution_plans": [
## 對比各可行計劃的代價，選擇相對最優(yōu)的執(zhí)行計劃
{
"plan_prefix": [
],
"table": "`t1`",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"rows_to_scan": 6,
"access_type": "range",
"range_details": {
"used_index": "idx_create_time"
},
"resulting_rows": 6,
"cost": 2.96,
"chosen": true
}
]
},
"condition_filtering_pct": 100,
"rows_for_plan": 6,
"cost_for_plan": 2.96,
"chosen": true
.............................................通過上述 trace 輸出，我們可以發(fā)現(xiàn)對于函數(shù) now()，優(yōu)化器在 rows_estimation 時即估算使用各個索引進行范圍掃描的成本這一步時可以將 now() 的值轉(zhuǎn)換為一個常量，最終在 considered_execution_plans 這一步去對比各可行計劃的代價，選擇相對最優(yōu)的執(zhí)行計劃。而通過函數(shù) sysdate() 時則無法做到該優(yōu)化，因為 sysdate() 是動態(tài)獲取的時間。
總結(jié)
通過實際驗證執(zhí)行計劃和 trace 記錄并結(jié)合官方文檔的說明，我們可以做以下理解。
- 函數(shù)
now()是語句一開始執(zhí)行時就獲取時間（常量時間），優(yōu)化器進行 SQL 解析時，已經(jīng)能確認now()的具體返回值并可以將其當做一個已確定的常量去做優(yōu)化。 - 函數(shù)
sysdate()則是執(zhí)行時動態(tài)獲取時間（為該語句執(zhí)行的確切時間），所以在優(yōu)化器對 SQL 解析時是不能確定其返回值是多少，從而不能做 SQL 優(yōu)化和評估，也就導致優(yōu)化器只能選擇對該條件做全表掃描。
以上就是MySQL函數(shù)sysdate()與now()的區(qū)別測試用例對比的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于MySQL函數(shù)sysdate now區(qū)別的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了MySQL自定義函數(shù)簡單用法,結(jié)合實例形式分析了mysql自定義函數(shù)的基本定義、使用方法及操作注意事項,需要的朋友可以參考下2018-12-12
mysql5.7.19 winx64安裝配置方法圖文教程(win10)
這篇文章主要為大家詳細介紹了mysql5.7.19 winx64安裝配置教程，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-07-07
這篇文章主要介紹了MySQL中一些常用的數(shù)據(jù)表操作語句筆記,其中重點講解了刪除關(guān)聯(lián)表的方法,需要的朋友可以參考下2016-03-03
本篇文章是對where 1=1的用處進行了詳細的分析介紹，需要的朋友參考下2013-06-06
這篇文章主要介紹了MySQL不支持INTERSECT和MINUS情況下的替代方法,需要的朋友可以參考下2014-03-03
這篇文章主要介紹了mysql中ROW_FORMAT的選擇問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-10-10
MySQL(基于GTID方式)實現(xiàn)主從復制和單主復制詳細教程
在分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,主從復制是實現(xiàn)高可用性和數(shù)據(jù)冗余的重要手段,基于GTID的復制模式可以提供更強的復制一致性和簡化故障轉(zhuǎn)移過程,本文將詳細介紹如何配置單主復制的GTID模式,以便在MySQL數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)復制,需要的朋友可以參考下2024-07-07
MySQL執(zhí)行update語句和原數(shù)據(jù)相同會再次執(zhí)行嗎
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于MySQL執(zhí)行update語句和原數(shù)據(jù)相同是否會再次執(zhí)行的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家學習或者使用MySQL具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面來一起學習學習吧2019-04-04
mac下安裝mysql8.0.11時要求輸入密碼之后想修改密碼。接下來通過本文給大家介紹mac下重置mysl8.0.11密碼的方法,需要的朋友可以參考下2018-06-06
mysql數(shù)據(jù)被誤刪的恢復方案以及預防措施
這篇文章主要介紹了幾種常見的MySQL數(shù)據(jù)恢復方法,包括使用備份、二進制日志、InnoDB表空間恢復以及第三方工具,每種方法都有其優(yōu)缺點,文中通過代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下2025-02-02