快速定位时间范围内数据
数据是信息时代的核心，对于企业来说，数据的价值非常巨大。但是数据的增长同样也给企业带来了困扰，特别是在数据越来越大的情况下，如何快速定位需要的数据，成为了重中之重。
1. 时间范围查询
对于需要查询某个时间范围内的数据，最直接的方式就是使用SQL语句中的where子句配合时间函数进行筛选。以下是查询时间范围内数据的示例 SQL 代码：
SELECT *
FROM tablename
WHERE createtime >= 'start_time' AND createtime <= 'end_time';
其中，start_time 和 end_time 分别代表需要查询的起始时间和结束时间。
除了 where 子句之外，还有一个比较常见的使用时间函数的场景是在 order by 子句中，以时间作为排序条件：
SELECT *
FROM tablename
ORDER BY createtime DESC;
上述 SQL 代码将返回按照 createtime 逆序排序的全部数据。
2. 索引优化
对于单表数据量较大的场景，单纯的时间函数过滤可能会出现查询缓慢的情况，这时候就可以考虑使用索引进行优化。
针对时间范围查询，可以使用 MySQL 中的索引类型 b+tree，提高查询效率。以下是在 createtime 字段上建立 b+tree 索引的示例 SQL 代码：
CREATE INDEX idx_createtime ON tablename(createtime);
在建立好索引后，之前的查询语句可以直接使用如下代码来提高查询效率：
SELECT *
FROM tablename
WHERE createtime >= 'start_time' AND createtime <= 'end_time';
对于类似于时间戳的字段，需要注意存储空间。可以选择使用 Unix 时间戳存储，使用整型字段存放，存储空间相比于 date 类型要小，同时查询效率也会提高。
3. 分区表处理
针对极大数据量的场景，可以考虑使用分区表来存储。对于按时间分区的分区表能够有效地提高查询效率，同时也能够更好的管理数据。
以下是建立按照 createtime 进行分区的示例 SQL 代码：
CREATE TABLE tablename (
id INT,
createtime DATETIME,
...
) PARTITION BY RANGE(TO_DAYS(createtime)) (
PARTITION p_2017_01 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2017-02-01')),
PARTITION p_2017_02 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2017-03-01')),
PARTITION p_2017_03 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2017-04-01')),
...
PARTITION p_max VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
以上 SQL 代码将按照 createtime 字段进行每月一分区存储，最后一个分区为 MAXVALUE 表示分区设置结束。
在建立好分区表后，查询可以直接使用如下代码，并且查询效率更高：
SELECT *
FROM tablename PARTITION (p_2017_10)
WHERE createtime >= '2017-10-01' AND createtime <= '2017-10-30';
总结
在 SQL 查询时间范围内数据时，可以通过 where 子句配合时间函数进行筛选，或者使用索引优化提高查询效率。同时，为了更好地管理极大数据，可以使用分区表进行存储和查询。