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。
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)
%p
AM 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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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
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