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详解sqlservermysql按天、按小时、按分钟统计连续时间段数据

toyiye 2024-06-21 12:02 7 浏览 0 评论

一、概述

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。

-- 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

?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

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“%”。


后面会分享更多运维方面的干货,感兴趣的朋友可以关注一下~

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