在数据库里统计--按时间分组(每天)

最新推荐文章于 2023-03-31 11:45:11 发布
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分类专栏： sql server数据库
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dotnet25/article/details/18602547
本文介绍了一种使用SQL进行日期格式转换及分组统计的方法，具体实现为：通过CONVERT函数将时间字段转换为指定格式的字符串，并按日期进行分组统计记录数。

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

select count(*),substring(CONVERT(char(10),t.XXXTime,120),1,10)  from dbo.XXtable t  group by substring(CONVERT(char(10),t.XXXTime,120),1,10)


CONVERT(char(10),t.XXXTime,120) --将时间格式转成字符串,取10位, 120代表中文时间格式 如:1900-01-01,
t.XXXTime表示 dbo.XXtable里面的时间字段








                

        

    

  



    



                



	

		

			

				
					
MySQL统计函数记录——时间段统计

				
			

			

				

					tbkken的专栏
				

				

					11-12
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
按年汇总，统计：
select sum(mymoney) as totalmoney, count(*) as sheets from mytable group by date_format(col, '%Y');
按月汇总，统计： 
select sum(mymoney) as totalmoney, count(*) as sheets from mytable group by da

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
C# 按照天，周，年，月，日对集合分组方法

				
			

			

				

					qq_21209307的博客
				

				

					06-13
					
					2152
					
				

			

		

		

			
				
有个简单的按照字符串分组的方法，供参考

                        switch (queryCondition)
                        {
                            case "Day": //天
                                groups = from item  in items
                                    group plan by plan..

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
mysql数据库时间操作(二)查询统计

				
			

			

				

					laisean的专栏
				

				

					01-24
					
					421
					
				

			

		

		

			
				
#查询一天中，每个小时数据的数量
SELECT HOUR(e.time) as Hour,count(*) as Count 
FROM error_log e 
WHERE e.date = '2017-09-02' 
GROUP BY HOUR(e.time) ORDER BY Hour(e.time);

#查询一天中每半小时记录的数量
SELECT HOUR(e.time)as Hour,...

			
		

	





	

		

			

				
					
一个有序的时间数组，如何按照每一天分组？

				
			

			

				

					xiannverhaha的博客
				

				

					01-19
					
					782
					
				

			

		

		

			
				
思路：


由于时间都是按照顺序排列的，所以，就顺着这条时间线来判断每一个item的时间是否在这个每一组里；
翠花，上图~！


 // [ {key:当天零点时间戳, value:[每一条历史纪录,]} ]
 const _processedHistory = [];
 // 判断是否生成新的一组（用时间戳）
 let _createdAtFlag;
 // 存每一组
 let _currentProcessedItem = {};
 
 _data.forEach((historyItem, inde.

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
sql 日期分组查询

				
			

			

				

					asdl86的博客
				

				

					03-31
					
					2045
					
				

			

		

		

			
				
select GETDATE() 得到  2023-03-31 11:15:32.570。select GETDATE() 得到  2023-03-31 11:15:32.570。得到 2023-03-26 00:00:00.000 这应该可以。要的应该是整天吧，这出来 11点前的就不算了，不对头。从数据库查询最近N天的数量进行统计。这里还有个 datediff…小白不懂，好像还有问题。

			
		

	





	

		

			

				
					
Oracle数据库按时间进行分组统计数据的方法

				
			

			

				

					01-19
				

			

		

		

			
				
Oracle按不同时间分组统计的sql 如下表table1：    日期(exportDate) 数量(amount) -------------- ----------- 14-2月 -08 20 10-3月 -08 2 14-4月 -08 6 14-6月 -08 75 24-10月-09 23 14-11月-09 45 04-8月 -10 5 ...

			
		

	





	

		

			

				
					
PHP实现数据库统计时间戳按天分组输出数据的方法

				
			

			

				

					12-20
				

			

		

		

			
				
本篇文章将探讨如何利用PHP实现对数据库中时间戳字段按天进行分组统计的方法，以此来解决如用户注册数量等按日统计的需求。这里以用户注册表为例，表中`register_time`字段存储了每个用户的注册时间戳。  首先，我们...

			
		

	





	

		

			

				
					
laravel实现按时间日期进行分组统计方法示例

				
			

			

				

					10-17
				

			

		

		

			
				
Laravel框架在Web开发中非常流行，它提供了一套丰富的功能来处理数据库操作，其中就包括了如何按照时间日期对数据进行分组统计的功能。在处理时间日期的分组统计时，开发者往往需要根据不同的时间粒度（如按天、按月...

			
		

	





	

		

			

				
					
SQLserver 实现分组统计查询（按月、小时分组）

				
			

			

				

					09-11
				

			

		

		

			
				
在SQL Server中，分组统计查询是数据分析和报表制作中常用的一种技术，它允许我们根据一个或多个字段对数据进行汇总。在这个例子中，我们将探讨如何按照月和小时对访问记录进行分组统计。  首先，我们需要创建一个...

			
		

	





	

		

			

				
					
分组计算[按时间]通用[sql分组;C#分组]

				
			

			

				

					12-01
				

			

		

		

			
				
通过SQL分组计算。
通过c#分组计算
c#分组计算通过的方法，大家可以参考

			
		

	





	

		

			

				
					
mysql按日期分组（group by）查询统计的时候，没有数据补0的解决办法。

					
热门推荐

				
			

			

				

					星雨晴空
				

				

					03-14
					
					5万+
					
				

			

		

		

			
				
写博客真实个费时费力的差事，好佩服那些博客阅读几十上百万的人。今天研究了半天按照日期分组统计，没有数据就为空了，我要让他显示0呀。想了办法，都没有找到一个好的，解决方案，然后用了一个很low的方法实现了，还是把它记录下来。方法是用于mysql，与开发语言无关。
1、案例中的数据结构和数据如下 
2、在没有解决的时候，是这样的SELECT date(downtime) AS dday, count(*

			
		

	





	

		

			

				
					
mysql查询数据按时间分组

				
			

			

				

					zhouzzz000的博客
				

				

					09-14
					
					2157
					
				

			

		

		

			
				
很多时候想获取数据库中某个时间段得数据数量，这时候就需要对数据进行按时间分组，通常有按分钟分组，按小时分组，按天分组，按月分组
按分钟分组

select DATE_FORMAT(FLOOR(updated_at),'%Y-%m-%d %H:%i') time, COUNT(1) count
                                  from table
        ...

			
		

	





	

		

			

				
					
MySQL按天，按周，按月，按时间段统计【转载】

				
			

			

				

					有情怀的程序员的博客
				

				

					10-21
					
					4万+
					
				

			

		

		

			
				
自己做过MySQL按天，按周，按月，按时间段统计，但是不怎么满意，后来找到这位大神的博客，转载一下，谢谢这位博主的分享


知识点：DATE_FORMAT

使用示例

select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%m%d') days,count(caseid) count from tc_case group by days;
select DATE_F

			
		

	





	

		

			

				
					
SQL 按照时间段分组  求分组内的数量

				
			

			

				

					zq爱生活爱代码的博客
				

				

					03-27
					
					546
					
				

			

		

		

			
				
思路

比如获取一天内，每个小时的数量



可以 以 00:00 为起点，用Hour 获取 时间的 小时，并向下取证，这样今天的每一条数据 都有一个时间整数

然后按照这个整数 分组，就可以获得每个小时内的数量
...

			
		

	





	

		

			

				
					
sql按日期分组

				
			

			

				

					笑看人生的博客
				

				

					01-14
					
					2697
					
				

			

		

		

			
				
<select id="selectDayStatistics" resultType="java.util.Map">
    SELECT COUNT(1) AS num,DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d') AS time FROM t_feedback t
    WHERE t.company_id=#{companyId} AND t....

			
		

	





	

		

			

				
					
MySql按周/月/日分组统计数据的方法

				
			

			

				

					design321的专栏
				

				

					01-02
					
					3143
					
				

			

		

		

			
				
转自：http://www.2cto.com/database/201204/126711.html

知识关键词：DATE_FORMAT 
select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%u') weeks,count(caseid) count from tc_case group by weeks;  
select DATE_FORMAT(create_tim

			
		

	





	

		

			

				
					
mysql指定时间段统计_MySql按日期时间段进行统计（前一天、本周、某一天、某个时间段）...

				
			

			

				

					weixin_30418225的博客
				

				

					01-19
					
					1420
					
				

			

		

		

			
				
在mysql数据库中，常常会遇到统计当天的内容。例如，在user表中，日期字段为：log_time统计当天sql语句为：select * from user where date(log_time) = curdate();curdate()表示当天日期统计前一天如果表示前一天的数据，则不能使用curdate()-1，因为当日期为月初时，curdate()-1 日期就不是上一个月的月末日期。例如：...

			
		

	





	

		

			

				
					
[Mysql] GroupBy 分组，按天、周、月

				
			

			

				

					weixin_30648587的博客
				

				

					07-27
					
					2808
					
				

			

		

		

			
				
简单说明：
　　最近在做报表功能的时候，需要将数据按天、周和月进行合并展示（数据记录都是按天20190701）。
　　
正文：
　　说明：数据表中date都是int类型：如 20190701
　　一、按天
　　　　

SELECT `date`, SUM(`a`)
FROM tb
WHERE 1
GROUP BY `date`


　　
　　二、按周
　　...

			
		

	





	

		

			

				
					
C#实现DataTable按天分组并计数

				
			

			

				

					那人那事的博客
				

				

					12-11
					
					1081
					
				

			

		

		

			
				
使用LINQ语句进行查询
var value = from data in dataSet.Tables[0].AsEnumerable()
		//where before <= data.Field<DateTime>("alarmTime") &&
		//      data.Field<DateTime>("alarmTime") <=...

			
		

	





	

		

			

				
					
用数据库语言统计每天人均听音乐时长

					
最新发布

				
			

			

				

					10-05
				

			

		

		

			
				
在使用数据库语言（如SQL）统计每天人均听音乐时长时，你需要先确保你有一个记录用户活动的表，其中包含用户的ID、听歌的时间戳以及可能的歌曲时长信息。假设有个名为`music_activity`的表，有以下字段：

- `user_id`: 用户ID
- `start_time`: 听音乐开始时间
- `end_time`: 听音乐结束时间 (如果有的话，如果没有则可以假设一首歌听完即结束)
- `song_duration`: 歌曲时长

要计算每天的人均听音乐时长，你可以使用以下SQL查询（这里假设`end_time`字段不存在，即歌曲时长固定）：

```sql
SELECT DATE(start_time) AS music_day, AVG(song_duration) AS avg_music_duration_per_user
FROM music_activity
GROUP BY music_day;
```

这个查询会按天分组(`GROUP BY DATE(start_time)`)，然后对每一天的歌曲总时长取平均值(`AVG(song_duration)`)，得到的就是平均每人每天的听音乐时长。

如果你的数据中有`end_time`并且需要准确计算每个用户当天的实际听音乐时长，那么可以用`TIMESTAMPDIFF`函数（MySQL）或者类似功能（SQL Server、PostgreSQL等）来计算时间差：

```sql
SELECT DATE(start_time) AS music_day, SUM(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, end_time)) / COUNT(*) * 60 AS avg_music_duration_per_user
FROM music_activity
GROUP BY music_day;
```
这将计算每个用户在给定日期内实际花费在听音乐上的分钟数，并转换为小时。



			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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