应朋友的要求，帮他采集的一些数据，直接使用的pandas进行的处理，直接入了库，由于比较懒，表结构之前没有进行设计。有一个日期的字段直接是默认以text的方式进行录入的，这个太占用空间了，后面改成了int(8)，虽然相对好一些，不过总感觉还是别扭，空下来的时候重新设计了表结构，也顺带把这个数据处理。

mysql-date
mysql-date

上图上可以看出，当前时间格式是YYYYMMDD的格式，而mysql不是按此格式存的，mysql中的date格式是YYYY-MM-DD，占用3 bytes，比上面int(8)少了5个bytes。在处理之前需要先把老的数据进行格式转换，转换处理的SQL语句如下：

1select code,price,name,CONCAT(SUBSTRING(date,1,4),'-',SUBSTRING(date,5,2),'-',SUBSTRING(date,7,2))as date from stock;

使用该语句转换后的格式如下：

convert-date-mysql
convert-date-mysql

接下来使用create table as select语名创建一张新的表，把原来的数据导过去，后面再修改表名：

1CREATE table newstock as (select code,price,name,CONCAT(SUBSTRING(date,1,4),'-',SUBSTRING(date,5,2),'-',SUBSTRING(date,7,2))as date from stock) ;

注：这里需要注意下，使用CREATE TABLE A AS SELECT x,x,x,xx FROM B语句，不会把索引复制过来（CREATE TABLE A LIKE B语句可以复制表和索引），还需要使用alter增加下原有的索引信息。

修改完成后，去修改下date列的格式：

1----有以下两种方式修改数据格式
2alter table newstock change `date`  `date` date NOT NULL;
3alter table newstock modify column `date`  date NOT NULL;
4---- alter table 旧名 rename (to)新名,下面2种方式都可以
5alter table newstock rename stock;
6alter table newstock  rename to stock;

操作结果如下：

 1mysql> desc newstock;
 2+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
 3| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
 4+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
 5| code  | varchar(10) | NO   |     | NULL    |       |
 6| price | float(8,2)  | YES  |     | NULL    |       |
 7| name  | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
 8| date  | varchar(10) | YES  |     | NULL    |       |
 9+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
104 rows in set (0.01 sec)
11mysql>
12mysql> alter table newstock modify column `date`  date NOT NULL;
13Query OK, 11114 rows affected (0.19 sec)
14Records: 11114  Duplicates: 0  Warnings: 0
15mysql> desc newstock;
16+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
17| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
18+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
19| code  | varchar(10) | NO   |     | NULL    |       |
20| price | float(8,2)  | YES  |     | NULL    |       |
21| name  | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
22| date  | date        | NO   |     | NULL    |       |
23+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
244 rows in set (0.00 sec)

后面的date已经变成date格式了。