mysql如何分别按年/月/日/周分组统计数据详解
作者:冰冷的希望 发布时间:2024-01-17 14:28:01
标签:mysql,分组,统计
1.统计
我们可以使用date_format()函数格式化时间,然后进行分组操作
例如有一个学生表,结构如下
id | name | age | height | gender | create_time |
---|---|---|---|---|---|
1 | pan | 27 | 169 | 1 | 2022-01-13 10:20:22 |
2 | yang | 18 | 177 | 1 | 2022-03-14 09:16:42 |
3 | daisy | 25 | 156 | 2 | 2022-07-19 19:58:03 |
-- 按年
select date_format(create_time, '%Y') years,avg(age),count(gender) from student where create_time > "2022-01-01 00:00:00" and create_time < "2022-07-19 19:58:03" group by years;
-- 按月
select date_format(create_time, '%Y-%m') months,avg(age),count(gender) from student where create_time > "2022-01-01 00:00:00" and create_time < "2022-07-19 19:58:03" group by months;
-- 按周
select date_format(create_time, '%Y-%u') weeks,avg(age),count(gender) from student where create_time > "2022-01-01 00:00:00" and create_time < "2022-07-19 19:58:03" group by weeks;
-- 按日
select date_format(create_time, '%Y-%m-%d') days,avg(age),count(gender) from student where create_time > "2022-01-01 00:00:00" and create_time < "2022-07-19 19:58:03" group by days;
如果不想用date_format函数,可以使用对应的year()/month()/week()/day()函数替代
2.占位符
date_format()需要传入一个特定的占位符,mysql常用的占位符可参考下表
占位符 | 说明 |
---|---|
%Y | 年(4位) |
%y | 年(2位) |
%M | 月(英文名,如January) |
%m | 月(数字,如01) |
%D | 日(英文名,如1st) |
%d | 日(数字,如01) |
%e | 日(数字,如1) |
%U | 一年中的第几周,从0开始 ,周日是第一天 |
%u | 一年中的第几周,从0开始,周一是第一天 |
%H | 时,24小时制,例如15 |
%h | 时,12小时制,例如01 |
%i | 分 |
%s | 秒 |
补充:Mysql如何指定日期按周分组,并按次数分类统计
需要统计今年以来,每周用户的提问次数,并按提问次数进行分类统计,格式如下:
需求不能按自然周算,所以不适合用week()函数计算周数,只能根据提问时间和指定日期的时间差相除
第几周 =floor((提问时间-指定日期)/7)+1
确定了计算方式,首先按周和用户ID分组,查询周,提问次数,然后通过case when对查询结果按提问次数分类,sql如下:
SELECT weeks,
CONCAT(LEFT(MIN(create_time),10),"至",LEFT(MAX(create_time),10)) AS date_range,
SUM(CASE WHEN nums <= 5 THEN 1 ELSE 0 END) AS '提问次数<=5',
SUM(CASE WHEN nums > 5 AND nums<=10 THEN 1 ELSE 0 END) AS '5<提问次数<=10',
SUM(CASE WHEN nums > 10 THEN 1 ELSE 0 END) AS '提问次数>10'
FROM
(SELECT FLOOR(DATEDIFF(create_time,'2021-01-01')/7)+1 weeks,
create_time,uid,COUNT(*) AS nums
FROM `youTable`
WHERE create_time > "2021-01-01"
GROUP BY weeks,uid ORDER BY create_time ASC LIMIT 100000)
AS topic_table GROUP BY weeks
来源:https://blog.csdn.net/qq_39147299/article/details/125767255
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