Mysql 按年度、季度、月度、周、日SQL统计查询

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



mysql没有提供unix时间戳的专门处理函数,所以,如果遇到时间分组,而你用的又是整型unix时间戳,则只有转化为mysql的其他日期类型!

   FROM_UNIXTIM()将unix时间戳转为datetime等日期型!

特殊情况:createtime为int时,写法如下

select * from paycord where month(FROM_UNIXTIME(createtime, '%y-%m-%d')) = month(curdate()) and year(FROM_UNIXTIME(createtime, '%y-%m-%d')) = year(curdate())


一、年度查询

查询 本年度的数据
SELECT *
FROM blog_article
WHERE year( FROM_UNIXTIME( BlogCreateTime ) ) = year( curdate( ))


二、查询季度数据
查询数据附带季度数
SELECT ArticleId, quarter( FROM_UNIXTIME( `BlogCreateTime` ) ) 
FROM `blog_article`
其他的同前面部分:查询 本季度的数据
SELECT *
FROM blog_article
WHERE quarter( FROM_UNIXTIME( BlogCreateTime ) ) = quarter( curdate( ))



三、查询月度数据
本月统计(MySQL)
select * from booking where month(booking_time) =

month(curdate()) and year(booking_time) = year(curdate())

本周统计(MySQL)

select * from spf_booking where month(booking_time) =

month(curdate()) and week(booking_time) = week(curdate())


四、时间段

N天内记录

WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(时间字段) <= N


当天的记录


where date(时间字段)=date(now())

where to_days(时间字段) = to_days(now());

查询一周:
select * from table   where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(column_time);

查询一个月:
select * from table where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL INTERVAL 1 MONTH) <= date(column_time);


查询'06-03'到'07-08'这个时间段内所有过生日的会员:

   Select * From user Where

DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d') >= '06-03' and DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d')

<= '07-08';

统计一季度数据,表时间字段为:savetime 
group by concat(date_format(savetime, '%Y '),FLOOR((date_format(savetime, '%m ')+2)/3))

select YEAR(savetime)*10+((MONTH(savetime)-1) DIV 3) +1,count(*)

from yourTable

group by YEAR(savetime)*10+((MONTH(savetime)-1) DIV 3) +1;

五、分组查询
     
   1、年度分组

   2、月度分组

   3、先按年度分组,再按月度分组

   4、按年月分组
   SELECT count(ArticleId), date_format(FROM_UNIXTIME( `BlogCreateTime`),'%y%m') sdate  FROM `blog_article` group by sdate

   结果:
    count( ArticleId )     sdate
17     0901
11     0902
5     0903
6     0904
2     0905
1     0907
12     0908
6     0909
11     0910
3     0911
<think>好的,用户现在问的是如何在MySQL中对月度数据进行聚合查询。我之前帮他解决了一个关于数据类型错误的Python问题,现在他可能是在处理数据库中的数据,然后需要将结果用于之前的机器学习模型或者数据分析中。 首先,我需要确定用户的具体需求。月度数据聚合查询通常是指按月份对数据进行分组统计,比如每个月的总和、平均值、最大值等。用户可能有一个包含期字段的数据表,需要按月份汇总某些指标,比如销售额、用户数量等。 接下来,我需要考虑用户可能的表结构。假设表中有一个期类型的列,比如`sale_date`,还有需要聚合的数值列,比如`amount`。用户需要按月份分组,计算每个月的总销售额。 然后,我需要回忆MySQL中处理期和聚合的函数。`DATE_FORMAT`函数可以用来提取期的年份和月份,`GROUP BY`子句进行分组,然后使用聚合函数如`SUM`、`AVG`等。可能需要提醒用户注意期列的格式是否正确,是否有时间部分需要处理。 另外,用户可能需要处理不同的时区或期格式,但如果没有特别说明,可以假设期存储为标准的`DATE`或`DATETIME`类型。如果期存储为字符串,可能需要先转换,但用户的问题中没有提到,可能不需要深入讨论。 可能还需要考虑性能优化,比如在期列上建立索引,特别是当数据量很大时。不过用户的问题主要是如何编写查询语句,这部分可能属于进阶内容,可以在回答中简要提到。 用户可能遇到的问题包括:期格式不正确、时间部分影响分组、跨年度的月份分组是否正确。例如,2023-01和2024-01是否会被区分开,这时候需要同时按年份和月份分组。 另外,用户可能需要不同的聚合方式,比如计算每个月的记录数、平均值等,所以需要给出不同聚合函数的例子,如`COUNT`、`AVG`、`MAX`、`MIN`等,供用户参考。 最后,可能需要给出一个完整的示例,包括创建测试数据、查询语句和预期结果,帮助用户更好地理解。同时提醒用户替换实际的表名和列名。 总结步骤: 1. 使用DATE_FORMAT提取年月。 2. 使用GROUP BY按年月分组。 3. 选择聚合函数计算结果。 4. 处理可能的期格式问题。 5. 性能优化建议。 确保回答结构清晰,逐步说明,并给出示例,帮助用户直接应用解决方案。</think>在MySQL中实现月度数据聚合查询,主要依靠期函数和聚合函数的组合使用。以下是详细的实现方法: --- ### 一、基础语法结构 ```sql SELECT DATE_FORMAT(date_column, '%Y-%m') AS month, -- 提取年月 SUM(numeric_column) AS total_amount, -- 求和 AVG(numeric_column) AS avg_value, -- 平均值 COUNT(*) AS record_count -- 记录数 FROM your_table WHERE date_column BETWEEN '起始期' AND '结束期' -- 可选时间范围 GROUP BY DATE_FORMAT(date_column, '%Y-%m') -- 按年月分组 ORDER BY month; -- 按时间排序 ``` --- ### 二、关键步骤解析 #### 1. 期格式化 使用 `DATE_FORMAT(date_column, '%Y-%m')`: - `%Y`:4位年份(如2023) - `%m`:2位月份(01-12) - 示例结果:`2023-08` #### 2. 聚合计算 常用聚合函数: | 函数 | 作用 | 示例结果 | |--------------|--------------------|---------------------| | `SUM()` | 求和 | 15000.00 | | `AVG()` | 平均值 | 325.50 | | `COUNT()` | 记录数 | 46 | | `MAX()`/`MIN()` | 最大/最小值 | 980 / 120 | #### 3. 分组与排序 - `GROUP BY` 必须与 `SELECT` 中的期表达式完全一致 - `ORDER BY month` 保证结果按时间顺序排列 --- ### 三、实战示例 #### 场景:统计电商订单月销售额 **数据表结构**: ```sql CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, order_date DATE, -- 订单期 amount DECIMAL(10,2) -- 金额 ); ``` **查询语句**: ```sql SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS sales_month, SUM(amount) AS monthly_revenue, COUNT(order_id) AS total_orders FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' GROUP BY sales_month ORDER BY sales_month DESC; ``` **示例输出**: | sales_month | monthly_revenue | total_orders | |-------------|------------------|--------------| | 2023-08 | 254300.00 | 892 | | 2023-07 | 198450.00 | 743 | | 2023-06 | 176500.00 | 621 | --- ### 四、进阶技巧 #### 1. 处理跨年数据 使用 `CONCAT(YEAR(date_column), '-', MONTH(date_column))` 替代 `DATE_FORMAT`,性能更优 #### 2. 包含季度统计 ```sql SELECT CONCAT(YEAR(order_date), '-Q', QUARTER(order_date)) AS quarter, SUM(amount) AS quarterly_revenue FROM orders GROUP BY quarter; ``` #### 3. 性能优化 - 为期字段建立索引:`ALTER TABLE orders ADD INDEX (order_date)` - 使用持久化计算列(MySQL 5.7+): ```sql ALTER TABLE orders ADD COLUMN order_month VARCHAR(7) GENERATED ALWAYS AS (DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m')); CREATE INDEX idx_month ON orders(order_month); ``` --- ### 五、特殊场景处理 #### 1. 时区转换(如UTC转本地时间) ```sql SELECT DATE_FORMAT(CONVERT_TZ(order_date, '+00:00', '+08:00'), '%Y-%m') AS local_month FROM orders; ``` #### 2. 处理NULL期 ```sql SELECT IFNULL(DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m'), '未分类') AS month_group FROM orders; ``` #### 3. 按月统计累计值 ```sql SELECT month_seq.month, SUM(orders.amount) OVER (ORDER BY month_seq.month) AS cumulative_total FROM ( SELECT DISTINCT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month FROM orders ) AS month_seq LEFT JOIN orders ON DATE_FORMAT(orders.order_date, '%Y-%m') = month_seq.month; ``` --- ### 六、可视化建议 将查询结果导出后,可使用以下工具进行可视化: 1. **Excel**:直接生成折线图/柱状图 2. **Python + Matplotlib**: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_sql_query(your_sql, engine) df.plot(x='sales_month', y='monthly_revenue', kind='bar') plt.show() ``` 3. **BI工具**:Tableau/Power BI连接MySQL直接生成动态报表 --- 通过上述方法,您可以高效完成月度数据聚合分析。建议根据实际业务需求选择最合适的实现方式,同时注意期字段的索引优化以提升查询性能。
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