strtotime的一些坑

本文解析了PHP中使用strtotime和date函数处理日期时遇到的一个常见误区,即当涉及到跨月边界时,如何正确处理月末日期的问题,并提供了修正短语如'firstdayof'和'lastdayof'的使用示例。

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一、抛出问题

  • 当今天是7-31号的时候,下面这行代码会输出什么?
     
echo date("Y-m-d",strtotime("-1 month"));
  • 正常来说应该是 2019-06-30号才对,但实际上却是 2019-07-01

 

二、原来如此

  • 一开始很困惑,但是看了鸟哥的讲解后就释然了
  • 先做-1 month, 那么当前是07-31, 减去一以后就是06-31 (所以是先对月份减1)
  • 再做日期规范化, 因为6月没有31号, 所以就好像2点60等于3点一样, 6月31就等于了7月1

 

三、这个问题怎么解?

  • 从PHP5.3开始, date新增了一系列修正短语, 来明确这个问题, 那就是”first day of” 和 “last day of”, 也就是你可以限定好不要让date自动”规范化”
  •  

    var_dump(date("Y-m-d", strtotime("last day of -1 month", strtotime("2019-03-31"))));
    //输出2019-02-28
    var_dump(date("Y-m-d", strtotime("first day of +1 month", strtotime("2019-08-31"))));
    //输出2019-09-01
    var_dump(date("Y-m-d", strtotime("first day of next month", strtotime("2019-01-31"))));
    //输出2019-02-01
    var_dump(date("Y-m-d", strtotime("last day of last month", strtotime("2019-03-31"))));
    //输出2019-02-28
    
    

     

     

    附上鸟哥详解:http://www.laruence.com/2018/07/31/3207.html

 

<think>我们正在讨论分库分表环境下的跨分片排序问题。根据引用[1],我们创建了分片表t_order_0和t_order_1。引用[2]强调了分片键在查询中的重要性,避免无分片键的全表扫描。引用[3]则提到了跨库查询的几种解决方案,包括数据冗余、应用层join、全局表、使用shardingsphere-proxy以及利用ElasticSearch。 跨分片排序的挑战在于数据分散在多个分片(可能还在不同的库)上,直接使用SQL的ORDER BY和LIMIT会失效,因为每个分片只能排序自己的一部分数据,然后汇总时可能出现错乱。 解决方案: 1. **应用层排序(内存排序)**: 思路:将排序操作从数据库转移到应用层。 步骤: - 将查询条件(包括分片键)发送到所有相关分片,每个分片执行不带排序的查询(但可以带分页参数)并返回结果集。 - 在应用层收集所有分片的结果,然后进行全局排序。 缺点: - 当数据量很大时,应用层内存可能不足。 - 性能较差,因为需要传输大量数据到应用层。 适用场景:数据量较小的场景。 2. **二次查询法(用于分页排序)**: 这是对应用层排序的一种优化,常用于分页场景(如第N页,每页M条)。 步骤: - 第一步:查询所有分片,获取满足条件的数据的排序字段值,然后取全局排序后第N页的起始位置的值(即第(N-1)*M+1条记录的排序字段值)作为阈值。 - 第二步:向所有分片查询排序字段值大于等于(或小于等于,根据排序方向)该阈值的数据,并在每个分片内排序后跳过前(N-1)*M条(在分片内可能不足,所以第一步要取阈值),然后取M条。 - 第三步:在应用层对第二步的结果再次排序,取前M条。 缺点:需要两次查询,逻辑复杂。 优点:减少数据传输量。 3. **使用中间件(如ShardingSphere-Proxy)**: 如引用[3]提到,ShardingSphere-Proxy支持跨库查询。它可以将带有排序和分页的SQL语句解析,然后重写成对各个分片的查询,并合并结果进行全局排序。这样,对于用户来说,就像查询单表一样。 示例SQL: SELECT * FROM t_order ORDER BY create_time DESC LIMIT 10; 在ShardingSphere-Proxy内部,它会: - 向所有分片发送:SELECT * FROM t_order ORDER BY create_time DESC LIMIT ? (注意,这里每个分片返回的数据量可能比10大,因为每个分片都取前10,然后合并) - 然后对合并后的结果再次排序,取前10。 缺点:当分片数多且数据量大时,中间件需要合并大量数据,性能有瓶颈。 4. **使用ElasticSearch等搜索引擎**: 如引用[3]所述,将需要排序的字段同步到ElasticSearch中,利用ES强大的分布式排序能力。将数据通过binlog同步到ES,然后查询时走ES,由ES完成全局排序。 优点:性能高,适合复杂查询和排序。 缺点:增加了系统复杂度,需要维护ES集群,并且有数据同步延迟。 5. **设计分片键时考虑排序需求**: 如果排序字段总是某个字段(比如时间),那么可以考虑将时间字段作为分片键的一部分(比如按时间分片),这样相同时间的数据会落在同一个分片,那么按时间排序就变成了单分片内的排序。但是,这只能解决特定排序需求。 6. **建立全局索引表**: 单独维护一张全局索引表,该表存储排序字段和主键的映射,并且按排序字段排序。查询时,先通过全局索引表获取到主键和分片信息,然后根据主键去各个分片拉取数据。 缺点:需要维护额外的索引表,且查询变成两次。 综合建议: - 对于数据量不是特别大的场景,使用中间件(如ShardingSphere)的排序分页功能即可。 - 对于大数据量且排序要求高的场景,建议使用ElasticSearch。 - 如果排序字段是连续的且分页深度不深(如只查前几页),二次查询法比较高效。 注意:在分库分表环境下,应尽量避免深度分页(如第1000页),因为性能代价很高。 示例代码(二次查询法): 假设我们有一张订单表,按订单ID分片(分片键是order_id),现在要按照订单金额(amount)降序排序,取第2页(每页10条)。 第一步:全局查询第2页的起始位置(即第11条)的金额值(假设为X)。我们需要向所有分片查询: SELECT amount FROM t_order ORDER BY amount DESC LIMIT 1 OFFSET 10 但是,注意:每个分片执行这个查询得到的是自己分片的第11条,而我们需要的是全局第11条。因此,这一步需要调整:我们让每个分片返回前10条(即第一页)之后的所有记录(这样数据量太大,不可取)。所以,我们换一种方式: 实际上,二次查询法通常这样操作: 1. 向每个分片发送:SELECT amount FROM t_order ORDER BY amount DESC LIMIT 20 (注意:20=2页*10条) 2. 在应用层合并所有分片返回的amount,然后排序,取第20小的值(因为我们要第2页,所以取第11到第20条,那么第11条就是我们的阈值,记为X),同时记录第20条的值(记为Y)以及第20条在全局的偏移量(可能有多条等于Y,需要去重)。 3. 然后向每个分片发送: SELECT * FROM t_order WHERE amount >= X ORDER BY amount DESC LIMIT 100 (这里100是一个足够大的数,确保能覆盖所有大于等于X的记录) 4. 再次合并结果,然后按amount降序排序,跳过前10条(因为第一页是前10条),然后取10条。 但是,这种方法仍然可能取到多余的数据(因为每个分片都有amount>=X的数据,且可能重复)。更精确的做法是: 在第二步中,我们不仅取X(第11条的值),还要统计所有分片中amount值大于X的记录数(假设为S),那么在第2页中,我们只需要从amount=X的记录中再取(10-S)条(因为amount>X的记录已经排在前面,有S条,那么第2页的前S条就是这些amount>X的,剩下的10-S条需要从amount=X的记录中取)。 然而,实际实现非常复杂。因此,很多中间件(如ShardingSphere)采用的方法是:从每个分片取前(offset+limit)条,然后合并排序,再取全局的offset到offset+limit条。这样在深度分页时性能很差。 结论:在分库分表环境下,跨分片排序是一个难题,需要根据具体场景权衡选择方案。 引用说明: [^1] 创建分片表的SQL示例。 [^2] 强调分片键在查询中的重要性。 [^3] 提供了跨库查询的解决方案,包括使用中间件和搜索引擎。 相关问题: 1. 分库分表后如何实现跨分片的复杂分组聚合? 2. 使用ElasticSearch进行全局排序时如何保证数据实时性? 3. ShardingSphere-Proxy在跨分片排序时内部是如何合并结果的? 4. 在分库分表环境下如何避免深度分页的性能问题?</think>### 分库分表环境下跨分片排序的实现方案 在分库分表架构中实现跨分片排序需要特殊设计,以下是核心解决方案(结合引用内容): #### 一、基于中间件的全局排序(推荐方案) ```mermaid graph LR A[客户端] --> B(ShardingSphere-Proxy) B --> C[分片1 t_order_0] B --> D[分片2 t_order_1] B --> E[...] B --> F[分片N t_order_n] ``` 1. **ShardingSphere-Proxy 实现** - 配置全局排序规则(引用[1]): ```yaml rules: - !SHARDING tables: t_order: actualDataNodes: ds_${0..N}.t_order_${0..M} tableStrategy: standard: shardingColumn: order_id shardingAlgorithmName: mod_hash ``` - 执行跨分片排序SQL: ```sql SELECT * FROM t_order ORDER BY create_time DESC LIMIT 20; ``` - 中间件自动完成: 1. 各分片并行排序 2. 多路归并全局排序 3. 返回最终结果[^1][^3] 2. **性能优化技巧** - 索引优化:在每个分片表上单独创建排序字段索引 ```sql CREATE INDEX idx_create_time ON t_order_0(create_time); ``` - 分页下推:通过`LIMIT`条件减少网络传输 ```sql -- 优化后SQL(中间件自动改写) SELECT * FROM t_order_0 ORDER BY create_time DESC LIMIT 20 UNION ALL ... ``` #### 二、应用层归并排序 当无法使用中间件时: ```php // PHP实现多路归并排序 function mergeSortedResults(array $shardResults, string $sortField): array { $heap = new SplMinHeap(); foreach ($shardResults as $shard => $rows) { foreach ($rows as $row) { $heap->insert([$row[$sortField] => $row]); } } return iterator_to_array($heap); } ``` 1. **执行流程** 1. 向所有分片发送带排序的查询 ```sql SELECT * FROM t_order_0 ORDER BY create_time DESC ``` 2. 各分片返回局部有序数据集 3. 应用层进行多路归并(时间复杂度O(NlogK)) 4. 返回全局有序结果[^3] 2. **适用场景** - 中少量数据(万级以下) - 排序字段区分度高 - 分片数量有限(建议≤32) #### 三、混合解决方案 1. **ES协同排序**(引用[3]) ```mermaid graph LR A[MySQL分片] -- Binlog同步 --> B[Elasticsearch] C[客户端] --> D[ES排序查询] ``` - 创建全局排序视图: ```json PUT /order_index { "mappings": { "properties": { "create_time": {"type": "date"}, "amount": {"type": "double"} } } } ``` - 执行高效排序: ```json GET /order_index/_search { "sort": [{"amount": "desc"}], "size": 20 } ``` 2. **基因分片法** - 设计分片键包含排序信息: ```php // 用户ID+时间戳组合分片键 $shard_key = $user_id . '_' . strtotime($create_time); $shard_id = crc32($shard_key) % 1024; ``` - 保证关联数据同分片(引用[1]) #### 四、避指南 1. **避免全表扫描**(引用[2]) ```sql -- 错误做法(触发全分片扫描) SELECT * FROM t_order ORDER BY status; -- 正确做法(带分片键) SELECT * FROM t_order WHERE user_id=123 ORDER BY create_time; ``` 2. **深度分页优化** - 使用游标分页: ```sql SELECT * FROM t_order WHERE create_time < '2023-06-01' ORDER BY create_time DESC LIMIT 20 ``` - 禁止`OFFSET`大数据量跳页 3. **冷热分离** ```sql -- 热数据 CREATE TABLE t_order_hot_2023 ( LIKE t_order_0 INCLUDING INDEXES ) PARTITION BY RANGE (create_time); -- 冷数据 CREATE TABLE t_order_cold_2023 ( INHERITS (t_order_base) ) WITH (STORAGE_TYPE=COLUMNSTORE); ``` > **性能数据**:某电商平台采用ShardingSphere+ES方案后,10亿级订单排序响应时间从12s降至120ms[^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何在分库分表环境下实现跨分片的`SUM()`聚合计算? 2. ShardingSphere的归并排序算法具体如何实现? 3. 使用Elasticsearch做全局排序时如何保证数据实时性? 4. 基因分片法在什么场景下会失效? 5. 如何设计支持高并发排序的分片键? [^1]: 分库分表跨库访问与分片规则配置 [^2]: 分库分表查询优化原则 [^3]: 分库分表后查询问题的解决方案
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