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一，写在前面的话 最近公司需要按天，按小时查看数据，可以直观的看到时间段的数据峰值。接到需求，就开始疯狂百度搜索，但是搜索到的资料有很多都不清楚，需要自己去总结和挖掘其中的重要信息。现在我把分享出来了呢，希望大家喜欢。 针对sqlserver, 有几点需要给大家说清楚（不懂的自行百度）： •master..spt_values 是什么东西？能用来做什么？ 二，master..spt_values是什么东西？能用来做什么呢？ 相对固定通用的取数字的表，主要作用就是取连续数字，不过有个缺陷就是只能取到2047。可以执行下面语句就知道什么意思了。
三，如何产生连续的时间段（年， 月， 天，小时，分钟） 在实际的运用中，目前主要是产生连续的时间段。我准备了常用的操作，那下面的语句就分别展示出来。
-- 按年产生连续的
SELECT
substring(CONVERT(NVARCHAR(10), DateAdd(YEAR, number, '2016-01-01'),120),1,4) AS GroupDay,type
FROM
master..spt_values
WHERE type = 'p' AND number <= DateDiff(YEAR, '2016-01-01', '2019-01-01')
-- 按月产生连续的
SELECT
substring(CONVERT(NVARCHAR(10), DateAdd(MONTH, number, '2019-01-01'),120),1,7) AS GroupDay,type
FROM
master..spt_values
WHERE type = 'p' AND number <= DateDiff(MONTH, '2018-01-01', '2019-01-01')
-- 按天产生连续的
SELECT
CONVERT(NVARCHAR(10), DateAdd(day, number, '2019-01-01'),120) AS GroupDay,type
FROM
master..spt_values
WHERE type = 'p' AND number <= DateDiff(day, '2019-01-01', '2019-01-18')
-- 按小时产生连续的
SELECT
substring(convert(char(32),DATEADD(HH,number,CONCAT('2019-01-18',' ', '00:00')),120),1,16) AS GroupDay,type
FROM
master..spt_values
WHERE type = 'p' AND DATEDIFF(HH,DATEADD(HH,number,CONCAT('2019-01-18',' ', '00:00')),CONCAT('2019-01-18',' ', '23:00'))>=0
-- 按分钟的就自己可以YY了
......
四，与业务场景进行结合 有了连续的数据过后，当然就是以时间为主，进行左连接。就可以查出统计数据了。 下面我就说说我使用的两个统计案例（是采用存储过程来实现了，所以有@符号的是变量），给到大家，至于看不看得懂，就看你的能力了。
-- 按天统计交易笔数
select a.GroupDay, ISNULL(b.e, 0) 'feeCount' from (
SELECT
CONVERT(NVARCHAR(10), DateAdd(day, number, @paySdate),120) AS GroupDay,type
FROM
master..spt_values
WHERE
type = 'p' AND number <= DateDiff(day, @paySdate, @payEdate)
) a
left join
(select
convert(char(32),create_time,23) as d, count(*) as e
from
trade_log where create_time >= @paySdate and create_time<=@payEdate
group by convert(char(32),create_time,23)) b on b.d=a.GroupDay
-- 按小时统计交易笔数
select a.GroupDay, ISNULL(b.e,0) 'feeCount' from (
SELECT
substring(convert(char(32),DATEADD(HH,number,CONCAT(@paySdate,' ', @paySTime)),120),1,16) AS GroupDay,type
FROM
master..spt_values
WHERE
type = 'p' AND DATEDIFF(HH,DATEADD(HH,number,CONCAT(@paySdate,' ', @paySTime)),CONCAT(@payEdate,' ', @payETime))>=0
) a
left join (
select
convert(char(32),create_time,23) as d, datepart(hh,create_time) as h,
substring(convert(char(32),DATEADD(HH,datepart(hh,create_time),convert(char(32),create_time,23)),120),1,16) as st,
count(*) as e
from
trade_log
where create_time >= @paySdate and create_time<=@payEdate
and convert(char(8),create_time,108)>=@paySTime and convert(char(8),create_time,108)<=@payETime
group by convert(char(32),create_time,23),datepart(hh,create_time)) b
on b.st=a.GroupDay order by GroupDay
五，总结及展望 掌握的知识点： •熟悉了存储过程的语法和编写过程 展望: •局限性：这种方式目前只针对sqlserver, 但是目前大部分都是mysql。 ps：MySQL按天，按周，按月，按时间段统计 自己做过MySQL按天，按周，按月，按时间段统计，但是不怎么满意，后来找到这位大神的博客，转载一下，谢谢这位博主的分享 知识点： 使用示例 select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%m%d') days,count(caseid) count from tc_case group by days; select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%u') weeks,count(caseid) count from tc_case group by weeks; select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%m') months,count(caseid) count from tc_case group by months;
根据format字符串格式化date值。下列修饰符可以被用在format字符串中： •%M 月名字(January……December) 总结 以上所述是小编给大家介绍的sqlserver/mysql按天、按小时、按分钟统计连续时间段数据,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对极客世界网站的支持！ |
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