sqlserver/mysql按天、按小时、按分钟统计连续时间段数据【推荐】

最近小编接到这样的需求,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。这篇文章主要介绍了sqlserver/mysql按天,按小时,按分钟统计连续时间段数据 ,需要的朋友可以参考下

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?
•如何产生连续的时间段(年, 月, 天,小时,分钟)

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。

select number from master..spt_values where type='p'

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。

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— 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。

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— 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
•学习到了master..spt_values是什么?以及可以使用的场景?
•针对按时间进行统计,比如按天,小时进行统计的实现方法。

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:DATE_FORMAT

使用示例

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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;

DATE_FORMAT(date,format)

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)
•%W 星
期名字(Sunday……Saturday)
•%D 有英语前缀的月份的日期(1st, 2nd, 3rd, 等等。)
•%Y 年, 数字, 4 位
•%y 年, 数字, 2 位
•%a 缩写的星期名字(Sun……Sat)
•%d 月份中的天数, 数字(00……31)
•%e 月份中的天数, 数字(0……31)
•%m 月, 数字(01……12)
•%c 月, 数字(1……12)
•%b 缩写的月份名字(Jan……Dec)
•%j 一年中的天数(001……366)
•%H 小时(00……23)
•%k 小时(0……23)
•%h 小时(01……12)
•%I 小时(01……12)
•%l 小时(1……12)
•%i 分钟, 数字(00……59)
•%r 时间,12 小时(hh:mm:ss [AP]M)
•%T 时间,24 小时(hh:mm:ss)
•%S 秒(00……59)
•%s 秒(00……59)
•%p AM或PM
•%w 一个星期中的天数(0=Sunday ……6=Saturday )
•%U 星期(0……52), 这里星期天是星期的第一天
•%u 星期(0……52), 这里星期一是星期的第一天
•%% 一个文字“%”。

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钦钦技术栈网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

原文链接:https://www.cnblogs.com/werewolfBoy/archive/2019/06/24/11076072.html

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