按周,显示每天(只是出现了有记录的天数)近半年,显示每月(只是出现了有记录的天数)按月,显示每周(只是出现了有记录的天数)

本文提供了一系列SQL查询示例,用于按周、月、半年等不同时间维度分析数据,包括每天、每周、每月及近半年的数据统计,适用于权限ID为4的用户数据。通过这些查询,可以了解不同时间段内用户注册数量的变化趋势。

-- 按周,显示每天(只是出现了有记录的天数)
select to_char(REGISTERTIME,'yyyy-mm-dd') years ,count(ACCOUNTID) counts from T_ACCOUNT where REGISTERTIME > sysdate - (to_char(sysdate,'D')) and PERMISSIONID=4
group by to_char(REGISTERTIME,'yyyy-mm-dd')
order by to_char(REGISTERTIME,'yyyy-mm-dd');

--貌似这个才是正确的显示每天
select to_char(REGISTERTIME,'yyyy-mm-DD') weekyears ,count(REGISTERTIME) weekcounts
from T_ACCOUNT
where to_date(REGISTERTIME)>=to_date(sysdate-to_number(to_char(sysdate-1,'D')+1)) and PERMISSIONID=4
group by to_char(REGISTERTIME,'yyyy-mm-DD')
order by to_char(REGISTERTIME,'yyyy-mm-DD');



--近半年,显示每月(只是出现了有记录的天数)
select to_char(t.REGISTERTIME,'MM') hrefMonths,count(0) hrefCounts from T_ACCOUNT t where t.REGISTERTIME>trunc(add_months(sysdate,-6),'mm')  and PERMISSIONID=4 group by to_char(REGISTERTIME,'MM') order by to_char(REGISTERTIME,'MM');


--按月,显示每周(只是出现了有记录的天数)
select to_char(t.REGISTERTIME,'YYYY') YEAR,TO_CHAR(t.REGISTERTIME,'IW') TIME,COUNT(*) COUNT from T_ACCOUNT t where  PERMISSIONID=4                                                                                   AND T.REGISTERTIME>TRUNC(ADD_MONTHS(SYSDATE,0),'mm')
GROUP BY TO_CHAR(t.REGISTERTIME,'IW'),to_char(t.REGISTERTIME,'YYYY');





作业一 MapReduce对环境大数据进行统计分析 1. 需求说明 近年来,由于雾霾问题的持续发酵,越来越多的人开始关注城市相关的环境数据,包括空气质量数据、天气数据等等。 如果每小时记录一次城市的天气实况和空气质量实况信息,则每个城市每天都会产生24条环境数据,全国所有2500多个城市如果均如此进行记录,那每天产生的数据量将达到6万多条,每年则会产生2190万条记录,已经可以称得上环境大数据。 对于这些原始监测数据,我们可以根据时间的维度来进行统计,从而得出与该城市相关的日度及度平均气温、空气质量优良及污染天数等等,从而为研究空气污染物扩散条件提供有力的数据支持。 本项目中选取了北京2016年1到6这半年间的每小时天气和空气质量数据(未取到数据的字段填充"N/A"),利用MapReduce来统计度平均气温和半年内空气质量为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染的天数,其中部分北京空气质量数据如下文件所示。 2. 作业要求 要求每位学生编写MapReduce程序,分别从气温和空气质量这2个维度分析天气情况,从北京2016年1到6这半年间的历史天气和空气质量数据文件中分析出的环境统计结果,并在已搭建好的伪分布式集群或完全分布式集群的master服务器上运行,最后输出程序运行结果。具体实现功能如下: (1)统计城市度平均气温,输出年每月平均气温。 源代码: 运行结果: (2)统计城市每日空气质量,输出年日和每日空气。 源代码: 运行结果: (3)统计城市各空气质量的天数,输出空气质量和总天数。 源代码: 运行结果:
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05-28
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