strtotime的一些坑

最新推荐文章于 2023-10-08 13:07:24 发布
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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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

 

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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、避坑指南 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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