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MySQL DATE_FORMAT MySQL的DATE_FORMAT函数的使用

_陈哈哈 人气:0
想了解MySQL的DATE_FORMAT函数的使用的相关内容吗,_陈哈哈在本文为您仔细讲解MySQL DATE_FORMAT的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:MySQL,DATE_FORMAT,下面大家一起来学习吧。

假设某宝为鼓励大家双12买买买,奖励双十一那天订单最多的两位用户:分别是用户1:“剁手皇帝陈哈哈” 和 用户2:“触手怪刘大莉” 一人一万元;

需求1:让你通过MySQL订单表,统计一下双11那天,这两位每小时的购买订单成交数;你会怎么写这条SQL呢?

记得几年前我刚接触MySQl,年少轻狂,在得知不用考虑效率的情况下,我写了个接口循环二十四遍,发送24条SQL去查(捂脸),由于那个接口,被技术经理嘲讽~~表示他写的SQL比我吃的米都多。虽然我们山东人基本不吃米饭,但我还是羞愧不已。。

然后经理通过调用一个DATE_FORMAT函数分组查询处理一下,就ok了,效率是我的几十倍吧。从那时起,我暗自计划要深入研究SQL技巧。

第二天,由于和朋友开黑打了两把王者,计划延后了几年~

在MySQL中对于处理时间字段,有专门封装的DATE_FORMAT函数,可以说,DATE_FORMAT函数可以基本满足任何时间字段的处理需求。

DATE_FORMAT(date,format) 函数

参数解析:

1、date:代表具体时间字段,也可以为now()查询当前时间;
2、format:DATE_FORMAT将传来的Date类型数据转为自己需要的格式,如%Y-%m-%d %H:%i:%s会将传来的Time数据转为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式
%Y-%m-%d %H:%i:%s 与 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 相对应,也是最常用的格式,这里举几个简单的栗子如下;

SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s');  -- 结果:2020-12-07 22:18:58
SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d %H:%i');   -- 结果:2020-12-07 22:18
SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d %H');     -- 结果:2020-12-07 22
SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d');      -- 结果:2020-12-07
SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%H:%i:%s');      -- 结果:22:18:58
SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%H');         -- 结果:22

对于上面的需求1,用DATE_FORMAT函数的查询方式如下:

SELECT name as '用户名',DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H') as '时间/小时',count(*) as '订单量' from t_order 
 where DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d') = '2020-11-11' 
  GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H');

查询结果:

mysql> SELECT name as '用户名',DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H') as '时间/小时',count(*) as '订单量' from t_order where DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d') = '2020-11-11' GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H');
+------------------+---------------+-----------+
| 用户名      | 时间/小时   | 订单量  |
+------------------+---------------+-----------+
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 00 |    0 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 01 |    10 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 02 |    6 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 03 |    3 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 04 |    0 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 05 |    0 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 06 |    0 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 07 |    0 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 08 |    0 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 09 |    0 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 10 |    0 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 11 |    0 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 12 |    12 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 13 |    6 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 14 |    3 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 15 |    7 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 16 |    2 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 17 |    3 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 18 |    11 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 19 |    2 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 20 |    1 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 21 |    3 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 22 |    2 |
| 剁手皇帝陈哈哈  | 2020-11-11 23 |    0 |
+------------------+---------------+-----------+
24 rows in set (0.00 sec)

这里的GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H')代表的是“年月日 + 小时”合在一起为单位,具体到的是某天的小时;

当然,也可以写成以下两种形式,都是按小时来划分,但是…:

1、GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%H')
2、GROUP BY HOUR(createTime)
需要注意的是,当where条件指定了某一天时,这三种的作用是相同的,但如果where条件没指定某一天,就会大不相同,我们来看看查询结果;

SELECT name as '用户名',DATE_FORMAT(createTime,'%H') as '时间/小时',count(*) as '订单量' from t_order
 GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%H');

查询结果

mysql> SELECT name as '用户名',DATE_FORMAT(createTime,'%H') as '时间/小时',count(*) as '订单量' from t_order GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%H');
+-----------------+---------------+-----------+
| 用户名     | 时间/小时   | 订单量  |
+-----------------+---------------+-----------+
| 触手怪刘大莉  |      00 |   11  |
| 触手怪刘大莉  |      01 |   302 |
| 触手怪刘大莉  |      02 |   277 |
| 触手怪刘大莉  |      03 |   122 |
| 触手怪刘大莉  |      04 |   6  |
| 触手怪刘大莉  |      05 |   11  |
| 触手怪刘大莉  |      06 |   0  |
| 触手怪刘大莉  |      07 |   0  |
| 触手怪刘大莉  |      08 |   1  |
| 触手怪刘大莉  |      09 |   4  |
| 触手怪刘大莉  |      10 |   5  |
| 触手怪刘大莉  |      11 |   92  |
| 触手怪刘大莉  |      12 |   1937 |
| 触手怪刘大莉  |      13 |   1602 |
| 触手怪刘大莉  |      14 |   108 |
| 触手怪刘大莉  |      15 |   78  |
| 触手怪刘大莉  |      16 |   110 |
| 触手怪刘大莉  |      17 |   108 |
| 触手怪刘大莉  |      18 |   138 |
| 触手怪刘大莉  |      19 |   66  |
| 触手怪刘大莉  |      20 |   44  |
| 触手怪刘大莉  |      21 |   59  |
| 触手怪刘大莉  |      22 |   21  |
| 触手怪刘大莉  |      23 |   8  |
+-----------------+---------------+-----------+
24 rows in set (0.01 sec)

通过查询结果可以看出,查出的数据是用户历史所有的订单数在各小时的分布情况,DATE_FORMAT(createTime,'%H')代表的是是任意天的小时,也等价于GROUP BY HOUR(createTime)。

拿到这些数据,相信写推荐算法的同学就知道在哪个时间段给“触手怪刘大莉”同学推广告的效果最好了。

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