在MySQL中，如果你想查询近一年的数据，你可以使用CURDATE()或NOW()函数来获取当前日期或时间，然后通过日期函数（如DATE_SUB()）来减去一年的时间。这取决于你的表中存储日期的字段类型（比如DATE、DATETIME或TIMESTAMP）以及你希望如何定义“近一年”。

假设你有一个表orders，里面有一个order_date字段，类型为DATE或DATETIME，你想查询这个表中近一年的所有订单。以下是一个基本的SQL查询示例：

使用DATE或DATETIME字段

如果你的order_date字段是DATE或DATETIME类型，你可以这样写：

这里，CURDATE()返回当前日期（没有时间部分），DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 YEAR)计算并返回当前日期前一年的日期。这个查询会返回从当前日期往回推一年（包括当天）的所有订单。

使用TIMESTAMP字段

如果你的order_date字段是TIMESTAMP类型，查询几乎是相同的，因为TIMESTAMP字段也可以与日期函数一起使用：

这里，NOW()返回当前的日期和时间。虽然对于只关心日期的查询来说，使用CURDATE()可能更直观，但NOW()同样有效，因为DATE_SUB()和比较操作会忽略时间部分（如果order_date是DATE类型的话）。

注意

• 确保你的order_date字段包含了你想要查询的数据的时间范围。
• 如果你的表非常大，考虑对order_date字段添加索引以加快查询速度。
• 如果你的应用需要考虑时区，确保你的数据库连接或查询中正确处理了时区设置，因为NOW()和CURDATE()返回的是数据库服务器的当前时间，这可能与你应用程序或用户的时区不同。

进一步的优化

如果你的查询仍然很慢，尽管已经对order_date字段添加了索引，考虑查询的其他部分是否可能影响了性能，比如是否有多余的列被选中（使用SELECT *），或者是否有复杂的连接（JOINs）和子查询。在这些情况下，优化查询的其他部分可能会进一步提高性能。

查询指定日期前近一年的数据

要查询指定日期前近一年的数据，你需要将CURDATE()或NOW()替换为那个特定的日期。但是，由于你不能直接在SQL查询中使用一个静态的日期字符串（如'2022-01-01'）并直接减去一年（因为SQL不直接支持这样的操作），你需要使用DATE_SUB()函数来从指定的日期中减去一年。

以下是一个查询指定日期前近一年数据的SQL示例，假设你的表名为orders，日期字段名为order_date，且该字段是DATE、DATETIME或TIMESTAMP类型，而你想查询的指定日期是2022-01-01：

在这个查询中，'2022-01-01'是你指定的日期，DATE_SUB('2022-01-01', INTERVAL 1 YEAR)计算并返回了这个日期前一年的日期，即2021-01-01。然后，查询会返回所有order_date大于或等于2021-01-01的记录，这实际上就是2022-01-01前近一年的数据。

请注意，如果你的order_date字段包含时间信息（即它是DATETIME或TIMESTAMP类型），并且你只关心日期部分，那么这个查询仍然有效，因为比较操作会忽略时间部分。但是，如果你想要确保时间部分也被考虑进来（比如，你只想要2021-01-01 00:00:00到2022-01-01 00:00:00之间的数据，但不包括2022-01-01的任何时间），你可能需要稍微调整查询，比如使用DATE()函数来仅比较日期部分，或者更精确地控制时间范围。

然而，对于大多数仅关心日期的场景，上面的查询就足够了。如果你想要确保查询结果中不包含2022-01-01当天的任何记录（即严格意义上的“前一年”），你可以稍微调整比较条件：

在这个修改后的查询中，我添加了一个额外的条件order_date < '2022-01-01'来确保不会包含指定日期的任何记录。

如果严格意义上的“前一年”

如果你想要查询的是严格意义上的“前一年”数据，即不包括指定日期（比如2022-01-01）当天的任何记录，并且只包括从该日期前一年的同一天（2021-01-01）开始到该日期前一天（2021-12-31）结束的数据，你可以这样写SQL查询：

这个查询做了两件事：

• order_date >= DATE_SUB('2022-01-01', INTERVAL 1 YEAR)：这部分确保了查询结果中的记录其order_date不会早于2021-01-01。
• order_date < '2022-01-01'：这部分确保了查询结果中的记录其order_date会早于2022-01-01，即不包括2022-01-01当天的任何记录。

注意，这里假设order_date字段是DATE、DATETIME或TIMESTAMP类型，但比较操作会忽略时间部分（如果你只关心日期）。如果你的order_date字段包含时间信息，并且你确实需要考虑到时间（比如，只想要2021-01-01 00:00:00到2021-12-31 23:59:59之间的数据），你可能需要使用更复杂的日期时间函数来精确控制时间范围，比如使用DATE_FORMAT()结合STR_TO_DATE()或者直接使用时间戳比较（如果适用）。

但是，在大多数情况下，上述查询应该已经足够满足你查询严格意义上“前一年”数据的需求。

order_date字段是时间戳类型

如果order_date字段是时间戳（TIMESTAMP）类型，你仍然可以使用与日期（DATE）或日期时间（DATETIME）类型相同的逻辑来查询近一年的数据，只是你不需要担心时间戳的时间部分（除非你确实需要它）。然而，为了确保只包括指定日期前一年的数据（不包括指定日期的任何时间），你应该只比较日期部分，或者确保时间戳比较时不会包括指定日期的任何时间。

以下是一个查询指定时间戳日期前近一年数据的SQL示例，这里我们使用DATE()函数来从时间戳中提取日期部分，以便进行比较：

但是，请注意，对时间戳字段使用DATE()函数可能会使查询无法利用到该字段上的索引（如果有的话），因为函数会在运行时对每一行数据执行，这可能导致查询性能下降。

如果你的表非常大，并且性能是一个考虑因素，你可能需要寻找一种方法来避免在查询中使用DATE()函数。这通常意味着你需要确保你的查询条件能够直接利用索引。

如果你的order_date字段上的索引是基于整个时间戳的，并且你确实需要包括时间戳的时间部分（尽管在这个特定情况下你可能不需要），你可能需要编写一个稍微复杂的查询，该查询直接比较时间戳，但确保时间戳在正确的日期范围内。然而，对于大多数只关心日期的场景，上述使用DATE()函数的查询应该是足够的。

但是，如果你想要避免使用DATE()函数，并且你确信order_date字段中的时间戳总是在当天的开始时间（比如00:00:00），你可以直接比较时间戳，如下所示：

注意：上面的查询假设你的时间戳是以毫秒为单位的（这是JavaScript中常见的做法，但在MySQL中通常不是）。如果你的时间戳是以秒为单位的（MySQL的TIMESTAMP类型通常是这样），你需要去掉乘以1000的部分。

然而，更常见的是直接使用日期时间字符串进行比较，如下所示（这仍然假设你的时间戳是在当天的开始时间）：

但是，请注意，这种方法假设order_date字段中的时间戳总是在午夜开始。如果时间戳可能包含一天中的任何时间，并且你只关心日期部分，那么使用DATE()函数或类似的方法（如上面第一个示例）可能更可靠。

这样写索引是否会失效

在MySQL中，当你对字段使用函数（如DATE()）时，确实可能会导致该字段上的索引失效，因为MySQL无法直接利用索引来加速带有函数调用的字段的比较。索引通常用于加速基于字段值的直接比较，而不是基于字段值的函数结果。

然而，是否索引会完全失效取决于MySQL查询优化器的具体实现和版本，以及查询的其他部分。在某些情况下，如果查询优化器认为使用索引的成本高于全表扫描，它可能会选择不使用索引，即使它可用。

对于TIMESTAMP或DATETIME类型的字段，如果你经常需要根据日期部分进行查询，并且关心性能，你可以考虑以下几种策略：

• 添加计算列：在某些MySQL版本中（如MySQL 5.7.6及更高版本），你可以添加一个持久化的计算列（也称为生成的列），该列仅包含日期部分，并在该列上创建索引。然后，你可以在查询中直接对这个计算列使用索引。

然后，你可以这样查询：

• 注意：在这个例子中，我使用了STORED关键字来创建一个持久化的计算列，这意味着该列的值将物理地存储在表中，并且可以在该列上创建索引。你也可以使用VIRTUAL（在MySQL 5.7.6及更高版本中可用），但这将不会物理地存储额外的数据，而是在查询时动态计算。然而，VIRTUAL列上的索引在查询时可能不如STORED列上的索引有效，因为每次查询时都需要重新计算列的值。

• 使用范围查询：如果你不想或不能添加额外的列，你可以尝试编写一个范围查询，该查询包括指定日期前一天的午夜开始时间和指定日期当天的午夜开始时间之前的时间戳。但是，这种方法需要你知道时间戳是以秒为单位还是以毫秒为单位，并且可能需要你处理时区问题。

• 重新考虑索引策略：如果你发现即使在没有使用函数的情况下，索引也没有按预期工作，那么可能需要重新考虑你的索引策略。确保你的查询条件能够直接利用索引，并且没有其他因素（如数据类型不匹配、查询条件中的类型转换等）阻碍索引的使用。

总之，对于基于日期部分的查询，如果性能是一个关键问题，并且你经常需要对这些查询进行优化，那么添加一个计算列并在该列上创建索引可能是一个值得考虑的策略。然而，请注意，这会增加表的存储空间需求，并可能需要在插入、更新或删除记录时执行额外的计算。