MySQL 쿼리 그룹은 요일 / 월 / 년입니다

https://stackoverflow.com/questions/508791

21-08-2019
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문제

1 년, 월 또는 일과 같은 결정된 기간에 몇 개의 레코드가 있는지 계산하기 위해 간단한 질문을 할 수 있습니까? TIMESTAMP 필드, 좋아요 :

SELECT COUNT(id)
FROM stats
WHERE record_date.YEAR = 2009
GROUP BY record_date.YEAR

또는:

SELECT COUNT(id)
FROM stats
GROUP BY record_date.YEAR, record_date.MONTH

월간 통계를 갖습니다.

감사!

해결책

GROUP BY YEAR(record_date), MONTH(record_date)

확인하십시오 날짜 및 시간 기능 MySQL에서.

다른 팁

GROUP BY 날짜 형식(record_date, '%Y%m')

메모 (주로, 잠재적 인 다운 보더에). 현재 이것은 다른 제안만큼 효율적이지 않을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 나는 그것을 대안으로 남겨두고, 다른 솔루션이 얼마나 빠른지 볼 수있는 하나의 대안으로 남겨 둡니다. (차이를 볼 때까지 느리게 말할 수는 없기 때문에 시간이 지남에 따라이 솔루션을 만들기 위해 최적화와 관련하여 MySQL의 엔진을 변경할 수 있습니다. 먼) 미래에 지적하고, 대부분의 다른 사람들과의 효율성이 상당히 비교할 수 있습니다.

나는 위의 'Where'진술을 사용하려고 시도했지만 아무도 그것을 수정하지 않았기 때문에 올바른 생각을했지만 나는 틀렸다. 일부 검색 후 나는 이것이 WHER 문에 대한 올바른 공식이라는 것을 알았으므로 코드가 다음과 같이됩니다.

SELECT COUNT(id)  
FROM stats  
WHERE YEAR(record_date) = 2009  
GROUP BY MONTH(record_date)

이거 한번 해봐

SELECT COUNT(id)
FROM stats
GROUP BY EXTRACT(YEAR_MONTH FROM record_date)

추출물 (날짜부터 단위) 그룹화가 적고 함수는 숫자 값을 반환 할 때 기능이 더 좋습니다.

그룹화시 비교 조건은 date_format 함수 (문자열 값을 반환)보다 빠릅니다. SQL 비교 조건에 대한 비 스트링 값을 반환하는 기능 | 필드를 사용해보십시오 (여기서, 주문, 그룹 by).

검색이 몇 년이 넘었고 여전히 매달 그룹화하고 싶다면 다음과 같이 제안합니다.

버전 #1 :

SELECT SQL_NO_CACHE YEAR(record_date), MONTH(record_date), COUNT(*)
FROM stats
GROUP BY DATE_FORMAT(record_date, '%Y%m')

버전 #2 (보다 효율적):

SELECT SQL_NO_CACHE YEAR(record_date), MONTH(record_date), COUNT(*)
FROM stats
GROUP BY YEAR(record_date)*100 + MONTH(record_date)

이 버전을 큰 테이블의 1,357,918 행으로 비교했습니다.innodb), 두 번째 버전은 더 나은 결과를 얻은 것으로 보입니다.

버전 1 (평균 10 개 실행): 1.404 초
버전 2 (평균 10 개 실행): 0.780 초

(SQL_NO_CACHE MySQL이 캐싱하는 것을 방지하기 위해 키가 추가되었습니다.)

MySQL에서 날짜별로 그룹하려면 아래 코드를 사용하십시오.

 SELECT COUNT(id)
 FROM stats
 GROUP BY DAYOFMONTH(record_date)

이것이이 스레드를 찾을 사람들을 위해 시간을 절약하기를 바랍니다.

특정 연도 (예 : 2000)의 레코드를 필터링하려면 WHERE 다음과 같은 조항 :

SELECT MONTH(date_column), COUNT(*)
FROM date_table
WHERE date_column >= '2000-01-01' AND date_column < '2001-01-01'
GROUP BY MONTH(date_column)
-- average 0.016 sec.

대신에:

WHERE YEAR(date_column) = 2000
-- average 0.132 sec.

결과는 300k 행과 날짜 열에 인덱스를 포함하는 테이블에 대해 생성되었습니다.

에 관해서 GROUP BY 절은 위에서 언급 한 표에 대해 세 가지 변형을 테스트했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

SELECT YEAR(date_column), MONTH(date_column), COUNT(*)
FROM date_table
GROUP BY YEAR(date_column), MONTH(date_column)
-- codelogic
-- average 0.250 sec.

SELECT YEAR(date_column), MONTH(date_column), COUNT(*)
FROM date_table
GROUP BY DATE_FORMAT(date_column, '%Y%m')
-- Andriy M
-- average 0.468 sec.

SELECT YEAR(date_column), MONTH(date_column), COUNT(*)
FROM date_table
GROUP BY EXTRACT(YEAR_MONTH FROM date_column)
-- fu-chi
-- average 0.203 sec.

마지막은 승자입니다.

유사하게 수행하면서도 더 짧고 유연한 대안이있는 완전하고 간단한 솔루션 : 현재 활성화

SELECT COUNT(*) FROM stats
-- GROUP BY YEAR(record_date), MONTH(record_date), DAYOFMONTH(record_date)
GROUP BY DATE_FORMAT(record_date, '%Y-%m-%d')

최신 월에 따라 매년 매월 행 카운트로 월간 통계를 받으려면 다음을 시도하십시오.

SELECT count(id),
      YEAR(record_date),
      MONTH(record_date) 
FROM `table` 
GROUP BY YEAR(record_date),
        MONTH(record_date) 
ORDER BY YEAR(record_date) DESC,
        MONTH(record_date) DESC

당신은 이것을 간단히 mySQL을 할 수 있습니다 날짜 형식() 그룹에서 기능. 레코드가 몇 년에 걸쳐 몇 년에 걸쳐 같은 달에 다른 해에 발생하는 경우와 같은 명확성을 추가하기 위해 추가 열을 추가 할 수 있습니다. 시작하기 위해 이것을 읽으십시오. 그것이 당신에게 매우 도움이되기를 바랍니다. 다음은 귀하의 이해를위한 샘플 쿼리입니다

SELECT
    COUNT(id),
    DATE_FORMAT(record_date, '%Y-%m-%d') AS DAY,
    DATE_FORMAT(record_date, '%Y-%m') AS MONTH,
    DATE_FORMAT(record_date, '%Y') AS YEAR,

FROM
    stats
WHERE
    YEAR = 2009
GROUP BY
    DATE_FORMAT(record_date, '%Y-%m-%d ');

다음 쿼리는 Oracle Database 12C Release 12.1.0.1.0에서 저를 위해 작동했습니다.

SELECT COUNT(*)
FROM stats
GROUP BY 
extract(MONTH FROM TIMESTAMP),
extract(MONTH FROM TIMESTAMP),
extract(YEAR  FROM TIMESTAMP);

1 년 그룹 선택을 선호합니다.

SELECT COUNT(*)
  FROM stats
 WHERE record_date >= :year 
   AND record_date <  :year + INTERVAL 1 YEAR;

이렇게하면 한 번만 해를 묶을 수 있습니다. '2009', 이름이 지정된 매개 변수로 추가에 대해 걱정할 필요가 없습니다. '-01-01' 또는 통과 '2010' 갈라져.

또한 아마도 우리는 단지 행을 계산하고 있습니다. id 절대 NULL, 나는 선호한다 COUNT(*) 에게 COUNT(id).

.... group by to_char(date, 'YYYY') --> 1989

.... group by to_char(date,'MM') -->05

.... group by to_char(date,'DD') --->23

.... group by to_char(date,'MON') ---> 5 월

.... group by to_char(date,'YY') --->89

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