MySQL按时间统计数据的方法总结
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2022-03-27 12:02:04
在做数据库的统计时,经常会需要根据年、月、日来统计数据,然后配合echarts来制作可视化效果。
数据库:mysql
思路
按照时间维度进行统计的前提是需要数据库中有...
在做数据库的统计时,经常会需要根据年、月、日来统计数据,然后配合echarts来制作可视化效果。
数据库:mysql
思路
按照时间维度进行统计的前提是需要数据库中有保留时间信息,建议是使用mysql自带的datetime类型来记录时间。
`timestamp` datetime default null,
在mysql中对于时间日期的处理的函数主要是date_format(date,format)。可用的参数如下
格式 | 描述 |
---|---|
%a | 缩写星期名 |
%b | 缩写月名 |
%c | 月,数值 |
%d | 带有英文前缀的月中的天 |
%d | 月的天,数值(00-31) |
%e | 月的天,数值(0-31) |
%f | 微秒 |
%h | 小时 (00-23) |
%h | 小时 (01-12) |
%i | 小时 (01-12) |
%i | 分钟,数值(00-59) |
%j | 年的天 (001-366) |
%k | 小时 (0-23) |
%l | 小时 (1-12) |
%m | 月名 |
%m | 月,数值(00-12) |
%p | am 或 pm |
%r | 时间,12-小时(hh:mm:ss am 或 pm) |
%s | 秒(00-59) |
%s | 秒(00-59) |
%t | 时间, 24-小时 (hh:mm:ss) |
%u | 周 (00-53) 星期日是一周的第一天 |
%u | 周 (00-53) 星期一是一周的第一天 |
%v | 周 (01-53) 星期日是一周的第一天,与 %x 使用 |
%v | 周 (01-53) 星期一是一周的第一天,与 %x 使用 |
%w | 星期名 |
%w | 周的天 (0=星期日, 6=星期六) |
%x | 年,其中的星期日是周的第一天,4 位,与 %v 使用 |
%x | 年,其中的星期一是周的第一天,4 位,与 %v 使用 |
%y | 年,4 位 |
%y | 年,2 位 |
注:当涉及到按日统计是,需要使用%j,而如果使用%d, %e, %w的话,那么不同月份/周里的相同值会统计在一起。
涉及到获取当前时间,则可以通过now()或者sysdate()来获取。
select sysdate() from dual; select now() from dual;
按照实际需求使用group by查询即可。
结论
需统计的表结构如下:
create table `apilog` ( `id` int(11) not null auto_increment, `username` varchar(64) default null, `action` varchar(64) default null, `params` text, `result` text, `timestamp` datetime default null, primary key (`id`) )
统计时间范围内不同分类action的数量
# 当日 select action, count(id) count from apilog where date_format(`timestamp`,'%j') = date_format(now(),'%j') order by count desc; # 当周 select action, count(id) count from apilog where date_format(`timestamp`,'%u') = date_format(now(),'%u') order by count desc; # 当月 select action, count(id) count from apilog where date_format(`timestamp`,'%m') = date_format(now(),'%m') order by count desc; # 当年 select action, count(id) count from apilog where date_format(`timestamp`,'%y') = date_format(now(),'%y') order by count desc;
统计某分类action的时间维度数量
# 按日 select action, date_format(`timestamp`,'%j'), count(id) count from apilog where action = 'xxx' group by date_format(`timestamp`,'%j') # 按周 select action, date_format(`timestamp`,'%u'), count(id) count from apilog where action = 'xxx' group by date_format(`timestamp`,'%u') # 按月 select action, date_format(`timestamp`,'%m'), count(id) count from apilog where action = 'xxx' group by date_format(`timestamp`,'%m') # 按年 select action, date_format(`timestamp`,'%y'), count(id) count from apilog where action = 'xxx' group by date_format(`timestamp`,'%y')
同时按action和时间维度统计
# 按日 select action, date_format(`timestamp`,'%j'), count(id) count from apilog group by action, date_format(`timestamp`,'%j') # 按周 select action, date_format(`timestamp`,'%u'), count(id) count from apilog group by action, date_format(`timestamp`,'%u') # 按月 select action, date_format(`timestamp`,'%m'), count(id) count from apilog group by action, date_format(`timestamp`,'%m') # 按年 select action, date_format(`timestamp`,'%y'), count(id) count from apilog group by action, date_format(`timestamp`,'%y')
以上就是比较常用的时间统计了,更多的时间维度,可以参考上面的参数表类似处理即可。
上一篇: SQL和NoSQL之间的区别总结