1.统计
我们可以使用date_format()函数格式化时间，然后进行分组操作
例如有一个学生表，结构如下
| id | name | age | height | gender | create_time |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | pan | 27 | 169 | 1 | 2022-01-13 10:20:22 |
| 2 | yang | 18 | 177 | 1 | 2022-03-14 09:16:42 |
| 3 | daisy | 25 | 156 | 2 | 2022-07-19 19:58:03 |
-- 按年
select date_format(create_time, '%Y') years,avg(age),count(gender) from student where create_time > "2022-01-01 00:00:00" and create_time < "2022-07-19 19:58:03" group by years;
-- 按月
select date_format(create_time, '%Y-%m') months,avg(age),count(gender) from student where create_time > "2022-01-01 00:00:00" and create_time < "2022-07-19 19:58:03" group by months;
-- 按周
select date_format(create_time, '%Y-%u') weeks,avg(age),count(gender) from student where create_time > "2022-01-01 00:00:00" and create_time < "2022-07-19 19:58:03" group by weeks;
-- 按日
select date_format(create_time, '%Y-%m-%d') days,avg(age),count(gender) from student where create_time > "2022-01-01 00:00:00" and create_time < "2022-07-19 19:58:03" group by days;
如果不想用date_format函数，可以使用对应的year()/month()/week()/day()函数替代
2.占位符
date_format()需要传入一个特定的占位符，mysql常用的占位符可参考下表
| 占位符 | 说明 |
|---|---|
| %Y | 年(4位) |
| %y | 年(2位) |
| %M | 月（英文名，如January） |
| %m | 月（数字，如01） |
| %D | 日（英文名，如1st） |
| %d | 日（数字，如01） |
| %e | 日（数字，如1） |
| %U | 一年中的第几周，从0开始 ，周日是第一天 |
| %u | 一年中的第几周，从0开始，周一是第一天 |
| %H | 时，24小时制，例如15 |
| %h | 时，12小时制，例如01 |
| %i | 分 |
| %s | 秒 |
补充：Mysql如何指定日期按周分组，并按次数分类统计
需要统计今年以来，每周用户的提问次数，并按提问次数进行分类统计，格式如下：
需求不能按自然周算，所以不适合用week()函数计算周数，只能根据提问时间和指定日期的时间差相除
第几周 =floor((提问时间-指定日期)/7)+1
确定了计算方式，首先按周和用户ID分组，查询周，提问次数，然后通过case when对查询结果按提问次数分类，sql如下：
SELECT weeks,
CONCAT(LEFT(MIN(create_time),10),"至",LEFT(MAX(create_time),10)) AS date_range,
SUM(CASE WHEN nums <= 5 THEN 1 ELSE 0 END) AS '提问次数<=5',
SUM(CASE WHEN nums > 5 AND nums<=10 THEN 1 ELSE 0 END) AS '5<提问次数<=10',
SUM(CASE WHEN nums > 10 THEN 1 ELSE 0 END) AS '提问次数>10'
FROM
(SELECT FLOOR(DATEDIFF(create_time,'2021-01-01')/7)+1 weeks,
create_time,uid,COUNT(*) AS nums
FROM `youTable`
WHERE create_time > "2021-01-01"
GROUP BY weeks,uid ORDER BY create_time ASC LIMIT 100000)
AS topic_table GROUP BY weeks
总结
到此这篇关于mysql如何分别按年/月/日/周分组统计数据的文章就介绍到这了,更多相关mysql分组统计数据内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
