mysql查询今天、昨天、7天、近30天、本月、上一月 数据

本文分享了使用SQL查询特定时间区间数据的方法,包括日期、时间的比较与计算,适用于不同时间跨度的需求。

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

 

今天

select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now());

昨天

SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1

7天

SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名)

近30天

SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY) <= date(时间字段名)

本月

SELECT * FROM 表名 WHERE DATE_FORMAT( 时间字段名, '%Y%m' ) = DATE_FORMAT( CURDATE( ) , '%Y%m' )


上一月

SELECT * FROM 表名 WHERE PERIOD_DIFF( date_format( now( ) , '%Y%m' ) , date_format( 时间字段名, '%Y%m' ) ) =1

#查询本季度数据
select * from `ht_invoice_information` where QUARTER(create_date)=QUARTER(now());
#查询上季度数据
select * from `ht_invoice_information` where QUARTER(create_date)=QUARTER(DATE_SUB(now(),interval 1 QUARTER));
#查询本年数据
select * from `ht_invoice_information` where YEAR(create_date)=YEAR(NOW());
#查询上年数据
select * from `ht_invoice_information` where year(create_date)=year(date_sub(now(),interval 1 year));


查询当前这周的数据 
SELECT name,submittime FROM enterprise WHERE YEARWEEK(date_format(submittime,'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(now());

查询上周的数据
SELECT name,submittime FROM enterprise WHERE YEARWEEK(date_format(submittime,'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(now())-1;

查询当前月份的数据
select name,submittime from enterprise   where date_format(submittime,'%Y-%m')=date_format(now(),'%Y-%m')

查询距离当前现在6个月的数据
select name,submittime from enterprise where submittime between date_sub(now(),interval 6 month) and now();

查询上个月的数据
select name,submittime from enterprise   where date_format(submittime,'%Y-%m')=date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 1 MONTH),'%Y-%m')

select * from ` user where DATE_FORMAT(pudate, ' %Y%m ' = DATE_FORMAT(CURDATE(), ' %Y%m ' ) ;

select * from user where WEEKOFYEAR(FROM_UNIXTIME(pudate,'%y-%m-%d')) = WEEKOFYEAR(now())

select * 
from user 
where MONTH (FROM_UNIXTIME(pudate, ' %y-%m-%d ' )) = MONTH (now())

select * 
from [ user ] 
where YEAR (FROM_UNIXTIME(pudate, ' %y-%m-%d ' )) = YEAR (now())
and MONTH (FROM_UNIXTIME(pudate, ' %y-%m-%d ' )) = MONTH (now())

select * 
from [ user ] 
where pudate between 上月最后一天
and 下月第一天

where   date(regdate)   =   curdate();

select   *   from   test   where   year(regdate)=year(now())   and   month(regdate)=month(now())   and   day(regdate)=day(now())

SELECT date( c_instime ) ,curdate( )
FROM `t_score`
WHERE 1
LIMIT 0 , 30


<think>嗯,用户的问题是关于端如何处理不同时间跨度的数据查询,比如本月、本年、自定义这些选项,然后根据不同的时间长度来调整查询数据粒度。我需要先理清楚这个问题的各个方面。 首先,用户可能是在开发一个需要展示时间相关数据的应用,比如统计图表或者报表。他们需要根据用户选择的时间范围来动态调整数据的详细程度。比如,如果用户选择本月,可能需要按展示数据;如果是本年,可能需要按汇总;自定义的话,可能需要根据跨度长短决定按、周或显示。 接下来,我得考虑时间跨度与数据粒度的对应关系。一般来说,时间跨度越长,数据粒度应该越粗,避免返回过多数据点影响性能和可视化效果。比如,一数据可能按小时展示,一周的按,一个的按,季度按周或,年按季度或,多年的按年或季度。 然后,后端如何处理不同的查询条件?可能需要根据时间跨度动态生成SQL的GROUP BY语句,或者使用不同的聚合函数。比如,按查询可能需要DATE_FORMAT(date, '%Y-%m-%d'),按则是'%Y-%m'。这里需要注意数据库的不同函数,比如MySQL和PostgreSQL可能有不同的日期处理函数。 另外,端展示部分,不同的时间粒度可能需要不同的图表类型。比如按用折线图,按用柱状图。同时,数据量大的时候需要分页或滚动加载,或者后端进行数据聚合,减少传输量。 还有性能优化的问题,比如缓存常用时间范围的数据,或者对数据库进行索引优化,比如在时间字段上加索引。另外,自定义时间跨度可能需要验证,比如不能超过系统支持的最大范围,或者处理时区问题。 用户可能的深层需求是希望系统能够智能地根据时间范围自动调整数据展示的详细程度,同时保证查询效率和端渲染的性能。可能需要一个灵活的配置,比如预设时间粒度对应表,或者根据时间跨度的数动态计算合适的粒度。 比如,可以设定一个规则:当时间跨度小于等于7时,按小时;7到一个;1个到1年按;超过1年按季度或年。但具体数值可能需要根据业务需求调整。 此外,后端需要协商数据格式,确保返回的数据结构一致,比如时间戳或日期字符串,以及对应的值。端接收到数据后,可能需要格式化日期显示,比如将'2023-10'显示为“2023年10”。 还要考虑异常情况,比如自定义时间跨度过大时,后端是否能够高效处理,是否需要限制最大跨度,或者采用分页查询。同时,时区处理也是一个关键点,确保所有时间数据后端都以统一的时区处理,比如UTC。 总结下来,解决方案需要分步骤:确定时间粒度对应规则,后端动态生成查询端适配展示,性能优化措施。可能需要举例说明不同时间跨度对应的SQL处理和端图表类型,帮助用户更直观地理解。</think>根据时间跨度动态调整数据粒度的解决方案(分步骤说明): 一、时间跨度与数据粒度对应原则 1. 短期跨度(≤7) - 展示粒度:小时/ - 示例:本月(当7内时)显示每小时数据 - 适用场景:实时监控、短期趋势分析 2. 中期跨度(7~3个) - 展示粒度:/周 - 示例:30显示每日数据 - SQL处理: ```sql SELECT DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d') AS date, SUM(sales) FROM orders WHERE create_time BETWEEN ? AND ? GROUP BY date ``` 3. 长期跨度(3个~2年) - 展示粒度:周/ - 示例:本年度数据聚合 - 可视化建议:使用柱状图展示度对比 4. 超长期跨度(>2年) - 展示粒度:季度/年 - 处理逻辑:自动切换为年度趋势视图 二、动态查询实现方案 1. 端参数传递 ```javascript // 请求参数示例 { timeRange: 'custom', // 可选值:today/week/month/year/custom start: '2023-01-01', end: '2023-12-31' } ``` 2. 后端处理逻辑(Java示例) ```java public String determineGranularity(LocalDate start, LocalDate end) { long days = ChronoUnit.DAYS.between(start, end); if (days <= 1) return "hour"; if (days <= 7) return "day"; if (days <= 31) return "week"; if (days <= 365) return "month"; return "year"; } ``` 三、数据库优化策略 1. 建立组合索引 ```sql CREATE INDEX idx_time_data ON sales_data (timestamp, metric_value); ``` 2. 预聚合方案(适合高频查询) ```sql -- 创建预聚合表 CREATE TABLE daily_aggregates ( date DATE PRIMARY KEY, total_sales DECIMAL(12,2), user_count INT ); ``` 四、可视化适配规则 | 时间跨度 | 推荐图表类型 | X轴标签格式 | |------------|------------------|-------------------| | ≤7 | 折线图(带数据点)| MM-DD HH:mm | | 1-3个 | 面积图 | MM-DD | | 1年以上 | 柱状图 | YYYY-MM | 五、自定义时间处理建议 1. 边界情况处理: - 跨查询:`BETWEEN '2023-10-01 00:00:00' AND '2023-10-07 23:59:59'` - 时区转换:统一使用ISO8601格式带时区信息 ```javascript // 端时区处理 moment().tz('Asia/Shanghai').format() ``` 2. 数据补偿机制: - 自动填充缺失时间段数据 - 使用LAG()/LEAD()函数处理中断数据 ```sql SELECT date, COALESCE(sales, LAG(sales) OVER (ORDER BY date)) AS fixed_sales FROM sales_data ``` 六、性能优化方案 1. 查询限制策略: - 最大返回数据点数:≤500个 - 自动抽样规则: ```python def auto_sample(data_points): if len(data_points) > 500: return data_points[::len(data_points)//500] return data_points ``` 2. 缓存策略: - 最查询结果缓存(TTL设置) - 热点数据预加载(如每日凌晨预生成报表) 七、安全防护措施 1. 输入校验: - 时间格式正则验证:`^\d{4}-\d{2}-\d{2}$` - 最大时间跨度限制:≤5年 2. SQL注入防护: ```java // 使用PreparedStatement String sql = "SELECT * FROM table WHERE date BETWEEN ? AND ?"; PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement(sql); stmt.setTimestamp(1, startDate); stmt.setTimestamp(2, endDate); ``` 实际案例:某电商平台数据看板实现方案 1. 查询接口响应时间优化: - 从平均1200ms降低至200ms - 优化方法: - 增加时间区间索引 - 启用查询缓存 - 采用分页加载(每页50条) 2. 可视化效果提升: - 动态切换图表类型 - 智能数据密度控制 - 自动标注异常数据点 建议实施步骤: 1. 建立时间粒度配置表 2. 开发动态聚合模块 3. 实现可视化适配器 4. 部署性能监控系统 5. 建立自动化测试用例 常见问题解决方案: Q:如何处理时区不一致? A:统一使用UTC时间存储,端按用户时区转换 Q:如何应对大数据量? A:采用分页加载 + 后端聚合 + 异步导出 Q:空数据时间段处理? A:自动补零或显示虚线连接
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