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MySQL按时间统计数据的方法总结

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。

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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)
%pAM 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。


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