我來說一下資料寫入的跟進過程，可以在資料庫test中建立一張表test_data

create table test_data(id int primary key,name varchar(30)) engine=innodb;

我們寫入一條資料：

mysql> insert into test_data values(1,"aa");

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

檢視資料字典informationschema.tables的欄位update_time可以看到發生了變化。

mysql> select * from information_schema.tables where table_schema="test" and table_name="test_data"\G

*************************** 1. row ***************************

TABLE_CATALOG: def

TABLE_SCHEMA: test

TABLE_NAME: test_data

TABLE_TYPE: BASE TABLE

ENGINE: InnoDB

VERSION: 10

ROW_FORMAT: Dynamic

TABLE_ROWS: 1

AVG_ROW_LENGTH: 16384

DATA_LENGTH: 16384

MAX_DATA_LENGTH: 0

INDEX_LENGTH: 0

DATA_FREE: 0

AUTO_INCREMENT: NULL

CREATE_TIME: 2019-10-08 12:29:05

UPDATE_TIME: 2019-10-08 12:29:40

CHECK_TIME: NULL

TABLE_COLLATION: utf8_general_ci

CHECKSUM: NULL

CREATE_OPTIONS:

TABLE_COMMENT:

1 row in set (0.00 sec)

如果繼續寫入一條資料：

mysql> insert into test_data values(2,"bb");

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

檢視字典裡的資料，就會發現時間戳開始變化（遞增），當然你可以在寫入前記錄下時間戳。

mysql> select * from information_schema.tables where table_schema="test" and table_name="test_data"\G

*************************** 1. row ***************************

TABLE_CATALOG: def

TABLE_SCHEMA: test

TABLE_NAME: test_data

TABLE_TYPE: BASE TABLE

ENGINE: InnoDB

VERSION: 10

ROW_FORMAT: Dynamic

TABLE_ROWS: 2

AVG_ROW_LENGTH: 8192

DATA_LENGTH: 16384

MAX_DATA_LENGTH: 0

INDEX_LENGTH: 0

DATA_FREE: 0

AUTO_INCREMENT: NULL

CREATE_TIME: 2019-10-08 12:29:05

UPDATE_TIME: 2019-10-08 12:29:58

CHECK_TIME: NULL

TABLE_COLLATION: utf8_general_ci

CHECKSUM: NULL

CREATE_OPTIONS:

TABLE_COMMENT:

1 row in set (0.00 sec)

所以你的問題可以轉換一個思路來實現，即一段時間內沒有變化的表，可以透過information_schema.tables的欄位來進行查詢，這樣就可以得到資料庫裡的熱表和冷表了。

比如檢視2019-10-08之前沒有DML資料變化的表，可以使用如下的SQL:

select table_name,update_time from information_schema.tables where update_time <="2019-10-08" ;

| xxxx1 | 2019-09-02 23:49:42 |

| xxxx2 | 2019-09-03 23:45:21 |

| xxxx3 | 2019-09-04 23:59:31 |

| xxxx4 | 2019-09-05 23:41:25 |

| xxxx5 | 2019-09-06 21:44:40 |

| xxxx6 | 2019-09-07 23:46:17 |

+-------------------------+---------------------+

1019 rows in set (1.66 sec)

補充下，資料庫版本建議是在MySQL 5.7+