SqlServer 某时间段在该月份中统计出多少天

本文介绍如何使用SQLServer编写查询,以统计指定时间段内的每个月份出差总天数。通过设置开始和结束日期,利用DATEDIFF函数计算总天数,再通过DATEADD函数生成每天的日期,最后按月份分组并计数。

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1.之前在需求中接触到一个统计本月出差总天数的报表,刚开始接到这个思路还不明确,其实细分下来还挺简单

2.用sqlserver写时间段,并且统计出该时间段在某月份出现多少天
模拟数据:

declare @days int,
		@date_start date,
		@date_end date;
set @date_start='2020-02-01';  --开始时间 2020-02-01
set @date_end='2020-05-01';    --结束时间  2020-05-01
set @days=datediff(day,@date_start,@date_end); 

select convert(varchar(7),A.days,120) as 年月份,count(A.days) 天数 
from 
   (select DATEADD(dd,number,@date_start) as days
	from master.dbo.spt_values
	where type='p' and number<=@days)A
	group by convert(varchar(7),days,120)

输出的结果为:在这里插入图片描述

### 实现指定时间段的数据统计 为了在 SQL Server 中实现指定时间段内的数据统计,可以采用多种方法来满足不同的业务需求。对于需要填充缺失日期并显示零值的情况,可以通过创建一个包含所需日期范围的日历表来进行左连接操作。 #### 创建日历表 首先定义一个临时表或公共表表达式(CTE),用于生成目标时间段内的每一记录: ```sql WITH DateRange AS ( SELECT CAST('2023-01-01' AS DATE) AS dt UNION ALL SELECT DATEADD(DAY, 1, dt) FROM DateRange WHERE dt < '2023-12-31' ) SELECT * FROM DateRange; ``` 此查询会生成从 `2023-01-01` 到 `2023-12-31` 的每日列表[^1]。 #### 进行数据统计 假设有一个名为 `Sales` 的销售记录表,其中包含字段 `SaleDate` 和 `Amount` 。要统计每个月份的总销售额,并且当某个月没有发生任何交易时返回金额为零,则可执行如下命令: ```sql WITH MonthlySales AS ( WITH DateRange AS ( SELECT CAST('2023-01-01-01' AS DATE)) AS MonthEnd UNION ALL SELECT DATEADD(MONTH, 1, MonthStart), EOMONTH(DATEADD(MONTH, 1, MonthStart)) FROM DateRange WHERE MonthStart < '2023-12-01' ) SELECT d.MonthStart, ISNULL(SUM(s.Amount), 0) TotalSales FROM DateRange d LEFT JOIN Sales s ON s.SaleDate BETWEEN d.MonthStart AND d.MonthEnd GROUP BY d.MonthStart ) SELECT * FROM MonthlySales ORDER BY MonthStart; ``` 这段脚本不仅实现了对特定年份各月度销售总额的汇总,还通过外键关联确保即使某些月份没有任何订单也能正确展示其对应的数值为零。 #### 使用窗口函数进行更复杂的分析 如果希望进一步扩展功能,比如找同一中有多少名新入职员工的例子,可以根据给定的时间间隔应用窗口函数完成此类任务。下面是一个基于星期几和具体日子筛选重复雇佣事件的小例子: ```sql SELECT e.ename, e.hiredate, TO_CHAR(e.hiredate,'mon day') AS hire_weekday, COUNT(*) OVER(PARTITION BY FORMAT(e.hiredate,'MMM dd')) AS same_day_hires_count FROM emp e WHERE same_day_hires_count > 1; ``` 这里利用了 `FORMAT()` 函数代替原始示例中的 `TO_CHAR()` 来格式化日期字符串;同时注意这里的子查询被简化成了单条语句的形式[^2]。
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