当出现“每天”要想到《猴子 从零学会sql》里讲过的分组汇总，来解决“每天”这样的问题。用“日期“来分组（group by），用 count(司机id) 来汇总司机数。...当出现“每天”要想到《猴子 从零学会sql》里讲过的分组汇总，来解决“每天”这样的问题。用“日期“来分组（group by），用 sum(流水) 来汇总流水。...根据《猴子 从零学会sql》里讲过的，遇到“每个”这类型问题要用分组汇总。“每个月”按月份分组（group by），用count(司机id)来汇总司机数。...根据《猴子 从零学会sql》里讲过的，遇到“每个”这类型问题要用分组汇总。“每个月”按月份分组（group by），在线时长的总长利用sum(在线时长)来计算。...而我们发现新司机在 “在线时长数据” 表 中并没有，而是在 “司机数据”表 中通过查询语句才能得到，因此我们用两个表的联结，得到 8,9月北京新司机的在线时长，然后再利用子查询，使用sum(在线时长)得到总时长
image.png 【抖音面试题】 有一张“用户登陆记录表”，包含两个字段：用户id、日期。 image.png 【问题】查询2021年每个月，连续2天都有登陆的用户名单。...首先对用户连续登陆进行标记，也就是日期相同的打赏同一个标记（如下图）。 image.png 然后，用登陆日期的“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记（如下图）。...子查询 1）获取登陆日期的天，需要用到day()函数； 2）获取登录日期的月，需要用到month()函数； 3）获取每个月登陆顺序，这类问题属于“每个+排序”，要想到用《猴子 从零学会SQL》里讲过的知识...7 where 日期 between '2021-01-01' and '2021-12-31'; 查询结果（把这个SQL记为子查询t1）： image.png 用“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记...与原题的区别在于： 1）“连续2天”变成了“连续5天”：对最后的where条件进行修改； 2）查询“用户名单”变成了“用户数”：用group by按月分组，然后统计用户数和count(distinct
前言 本文章主要记录下常用的sql查询,简单的直接展示语句，复杂的做一下解释。 1、sql按月统计每月订单数量要按月统计每月的订单数量，您可以使用MySQL中的日期函数和聚合函数。...FROM orders GROUP BY order_month ORDER BY order_month;在这个查询中，我们使用了DATE_FORMAT()函数将order_date列格式化为年和月的格式...总的来说，COALESCE函数在处理可能包含NULL值的数据时非常有用，它能帮助我们获取第一个非NULL的值，从而更好地处理和分析数据6、pgsql中截取出字段中的时间日期SELECT SUBSTRING...中：\d{4}-\d{2}-\d{2} 匹配日期部分（年-月-日）。...请注意，这种方法假设日期和时间之间只有一个空格，并且时间部分始终紧跟在日期之后。
当出现“每天”要想到《猴子 从零学会sql》里讲过的分组汇总来解决这样的问题。 用“日期”来分组（group by），用count(用户ID)来汇总登录用户。...下图是两表联结的条件（通过用户ID和日期联结）。 （3）使用哪种联结呢？ 因为要查询的是领取红包的用户，所以要保留“领取红包”表（上图右表）中的全部数据，因此使用右联结。...从a表中，用分组汇总，求出每类用户的个数，人均领取金额，人均领取次数。...ID = b.用户ID; 如果“领取红包”表中的用户为非空，那么该用户是“领过红包用户”（也就是在“领取红包”表中匹配到了数据）；如果“领取红包”表中的用户为空的，那么该用户是“未领取红包用户”（也就是在...按月份分组（group by）用sum来统计数量。
案例代码： select dbtimezone from dual; 结果： 给日期加上指定的月份函数： ADD_MONTHS（r,n）函数 该函数返回在指定日期r上加上一个月份数n后的日期。...（time）函数 返回指定time时间当中的年、月、日、分等日期部分。...： MONTHS_BETWEEN(r1,r2)函数 该函数返回r1日期和r2日期直接的月份。...as month, --按月 round(sysdate, 'dd') as day, --按天 round(sysdate) as mr_day, --默认不填按天...如果f不填，则截取到当前的日期。
个字节用于存储1900年1月1日以前或以后的天数，数值分正负，正数表示在此日期之后的日期，负数表示在此日期之前的日期；后4个字节用于存储从此日零时起所指定的时间经过的毫秒数。...其中前2个字节存储从基础日期1900年1月1日以来的天数，后两个字节存储此日零时起所指定的时间经过的分钟数。...在之前的设计开发中，因为有支持多种数据库这种需求，所以首先否定了日期时间这样的类型。...这种方式最大的缺点在于： 不方便对时间进行分组查询，比如按月统计、按季 统计 DBA在维护时，不能直观的根据返回的行结果，看到简单明了的结果（看到的是毫秒数） 使用这种方式的特点是牺牲一点易用性和可理解性...满足了查询结果的直观性和准确性要求。
、销售员汇总 1)、因销售记录中时间字段是具体的日期，题目要求是按照“月份”分组，需要用date_format函数把日期转为月份。...a,然后对表a的查询结果按月份进行汇总查询。..., '%Y %m'); 得到要求的结果如下： 【本题考点】 1、重点考查用case when语句进行列数据转换和条件判断,在实际工作中，这个语句是经常用到的 case when then...) 3、年+月的表达方法 SQL中，单独的对字段取年、月，用相应的函数 year(日期字段) 对日期字段取年份 month(日期字段) 对日期字段取月份 但是，要取“年+月”，可以采用函数 date_format...下列字符和字符串是常用的： 格式化日期常用的字符串：
举个例子，某部门分析的是订单数据，有历史5年的订单数据（2016年1月到2021年3月），历史数据不会变化，只有最近3个月的数据会发生变化，每天想要查询的历史所有订单数据（2016年1月到昨天的数据都可能会查询...如果使用“增量导入数据”的“普通增量”，每天追加前一天的数据到集市中没有问题，但是无法满足“最近3个月的数据会变化”的场景，比如：咱们在2021年3月10号，将2021年3月9号的数据追加到集市中，但是到了...历史数据按月全量入（2021-03-01日进行） (1) 需要一个sql数据集，查询 表“某部门订单数据”的全部数据，且需要有日期字段。...实现的效果是历史数据按月分割，不同月份的数据存储在不同的集市文件中，并自动给集市数据加上meta,meta名为：_Date_Range_,meta值：数据对应的月份。...一个完整的动态增量的实例就讲完了，实际使用中咱们可以根据情况进行调整，总的来说动态增量可以实现某段时间的数据按月（按年或按日）进行分割入集市，并打上meta，同时，可以实现对已经入集市的数据进行按月（按年或按日
11月初我们发布了1.4.0里程碑稳定版本，增加了一些新功能包括丰富了查询控件、支持查询JS/CSS增强、支持mongodb、redis、存储过程数据集、支持分组小计、支持图表钻取、条件钻取、支持表格背景设置斑马线...、支持分栏功能、支持分版功能、支持动态合并格等等；下面就让我们一起来看一下具体的功能吧。...一、查询 1.控件类型 查询控件类型包括：输入框、下拉单选、下拉多选、 范围查询、模糊查询、下拉树、自定义下拉树；丰富了日期查询，可按年、按月查询；并且可设置默认值。...：调用key即可 3.MongoDB MongoDB调用方法：在报表SQL中配置满足标准的MongoDB Sql语法 三、分组小计 1.横向：compute用法 compute可实现横向列加减乘除包括带括号...()的优先计算。
Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...values,index,columns,aggfunc，下面通过案例介绍pivot_tabe的使用 零售会员数据分析案例 业务背景介绍 某女鞋连锁零售企业，当前业务以线下门店为主，线上销售为辅，...'data/会员信息查询.xlsx') custom_info.info() # 会员信息查询 custom_info.head() 需要按月统计注册的会员数量 # 给 会员信息表 添加年月列 from...（数据质量问题） 由于会员等级跟消费金额挂钩，所以会员等级分布分析可以说明会员的质量 通过groupby实现，注册年月，会员等级，按这两个字段分组，对任意字段计数 分组之后得到的是multiIndex...，我们要统计每年的复购率，所以要先对数据进行订单日期筛选，这里我们定义一个函数 统计2018年01月~2018年12月复购率和2018年02月~2019年01月复购率 计算2018年的复购率 计算2018
、按月查询、按周查询、自定义日期范围； 能够切换项目； 刷新当前页面，自动触发查询请求； 切换日期维度，自动触发查询请求； 切换项目，自动触发查询请求； 显示查询结果总数； 最好可以把柱状图和折线图结合起来...，即每个日期对应的bug数，具体可以看下注释 同理可以写出按周查询、按月查询、按年查询的视图函数 按周查询 def bug_week_data(request): """ 柱状图，按照周查询...: bug["sum"] } return JsonResponse(res, json_dumps_params={'ensure_ascii': False}) 代码说明： 按周查询和按月查询这两个的处理方式和按日查询类似...，因为它们的横轴都具体到某一天 只要拿到开始日期，就能计算得到结束日期，具体过程可以看注释，注释写的很详细 按年查询有一点区别，我希望按年查询时，横轴是一年的12个月份 由于从jira查询到的bug数据是具体到某一天的...，所以得到1年365天的bug数据后，需要对它们进行聚合，以月份进行分组求和 这就很麻烦了，想了很久才找到解决方法，步骤如下 ①从jira提取bug数据后，把日期和bug数分别存到一个列表中，对日期列表进行切割
按月查询、按周查询、自定义日期范围； 能够切换项目； 刷新当前页面，自动触发查询请求； 切换日期维度，自动触发查询请求； 切换项目，自动触发查询请求； 显示查询结果总数； 最好可以把柱状图和折线图结合起来...，即每个日期对应的bug数，具体可以看下注释 同理可以写出按周查询、按月查询、按年查询的视图函数 按周查询 def bug_week_data(request): """ 柱状图，按照周查询...: bug["sum"] } return JsonResponse(res, json_dumps_params={'ensure_ascii': False}) 代码说明： 按周查询和按月查询这两个的处理方式和按日查询类似...，因为它们的横轴都具体到某一天 只要拿到开始日期，就能计算得到结束日期，具体过程可以看注释，注释写的很详细 按年查询有一点区别，我希望按年查询时，横轴是一年的12个月份 由于从jira查询到的bug数据是具体到某一天的...，所以得到1年365天的bug数据后，需要对它们进行聚合，以月份进行分组求和 这就很麻烦了，想了很久才找到解决方法，步骤如下 ①从jira提取bug数据后，把日期和bug数分别存到一个列表中，对日期列表进行切割
WHERE 字段名 BETWEEN 初始值 AND 终止值 SELECT * FROM tb_stu WHERE age BETWEEN 0 AND 18 十三按月查询统计数据 SELECT * ...year(data):返回data表达式中的公元年分所对应的数值 month(data):返回data表达式中的月分所对应的数值 day(data):返回data表达式中的日期所对应的数值 十四查询大于指定条件的记录... … AND … 对介于起始值和终止值间的数据时行查询 可改成 终止值 (2)IS NOT NULL 对非空值进行查询 (3)IS NULL 对空值进行查询 (4)NOT IN... 该式根据使用的关键字是包含在列表内还是排除在列表外，指定表达式的搜索，搜索表达式可以是常量或列名，而列名可以是一组常量，但更多情况下是子查询 十七显示数据表中重复的记录和记录条数 SELECT name...，所以在输出效果上有一些差别。
聚合查询不仅可以帮助用户理解和分析数据中的趋势和模式，还能在业务决策中发挥关键作用。聚合查询支持多种类型，包括指标聚合、桶聚合和管道聚合，每一种都有其特定的应用场景和使用方法。...Date Histogram：根据日期字段的值，将文档按时间间隔（如天、周、月等）分组到桶中，适用于时间序列数据的分析。...应用场景举例：按作者分组的博客文章数量统计、按月份统计的销售记录分析、按价格区间统计的产品数量等。...应用场景举例：在按月份统计的销售记录中找出平均销售额最高的月份、分析不同价格区间产品的销售额总和等。...八、优化建议 避免不必要的大聚合：对于大数据集，执行复杂的聚合操作可能会消耗大量计算资源并影响性能。因此，建议根据实际需求合理设计聚合查询，避免执行不必要的大聚合操作。
tb_stu ORDER BY id ASC LIMIT _POST[begin],n 注意:数据的id是从0开始的 测试工作常用SQL查询语句 十一、查询统计结果中的前n条记录 SELECT *...日进行查询 year(data):返回data表达式中的公元年分所对应的数值 month(data):返回data表达式中的月分所对应的数值 day(data):返回data表达式中的日期所对应的数值...)NOT BERWEEN … AND … 对介于起始值和终止值间的数据时行查询 可改成 终止值 (2)IS NOT NULL 对非空值进行查询 (3)IS NULL 对空值进行查询...(4)NOT IN 该式根据使用的关键字是包含在列表内还是排除在列表外，指定表达式的搜索，搜索表达式可以是常量或列名，而列名可以是一组常量，但更多情况下是子查询 十七、显示数据表中重复的记录和记录条数...，所以在输出效果上有一些差别。
实际操作中，我们可以在 MySQL 里用 SQL 拼出窗口函数功能，但是需要使用用户变量以及多个 SELECT 表达式从左到右依次计算的隐含规则。...2、2016 年 1 月和 2 月销售额按月分组百分比排名 (1)A1 中语句用于初始化用户变量； (2)A2 中语句子查询 t11 求出上一行的月份和销售额，t1 再求出本月行号与排名，t2 算出每月的行数...from detail where yearmonth in (201601,201602) and sales>49500 order by yearmonth, sales desc; (1)A2 中按月份分组并对销售额求和...、求平均、求最大、求最小及每组行数； (2)A4 按月份将 A2 中 yearmonth 字段值转换成 A3 中相同月份的记录 执行后 A5 的结果如下。...，A2 中按月份从大到小排序 执行后 A6 的结果如下: 看完十多个例子，有没有觉得集算器代码实现 so easy？！
在笔试过程中，总会出现那么一两道“有趣”的SQL题，来检测应聘者的一个逻辑思维，这对于初入职场的“小白”也是非常不友好。...不用担心，本篇博客，博主整理了几道在面试中高频出现的“SQL”笔试题，助你在接下来的面试中一往无前，势如破竹! ?...step4:根据id和结果分组并计算count 最后一步，我们直接根据step3中获取到的差值，根据id和差值进行一个分组求count即可。...2017-01 8 8 u04 2017-01 3 3 step1: 修改数据格式 从结果反推，需要查询实现按照 年-月 分组的数据，所以我们这一步先对原数据进行一个处理。...step3: 按月累计计算访问量 我们将第二步的结果用变量 t2 来表示。到这一步，我们用一个sum开窗函数，对userid进行分组，mn时间进行排序即可大功告成。
的月名缩写 (如：一，代表一月) %B 当前locale 的月名全称 (如：一月) %c 当前locale 的日期和时间 (如：2005年3月3日 星期四 23:05:25) %C 世纪；比方 %Y。...通常为省略当前年份的后两位数字(比如：20) %d 按月计的日期(比如：01) %D 按月计的日期；等于%m/%d/%y %e 按月计的日期，加入空格，等于%_d %F 完整日期格式，等价于 %Y-%m...一般仅仅和 %V 结合使用 %h 等于%b %H 小时(00-23) %I 小时(00-12) %j 按年计的日期(001-366) %k hour, space padded ( 0..23);...1 代表星期一 %U 一年中的第几周。...以周日为每星期第一天(00-53) %V ISO-8601 格式规范下的一年中第几周，以周一为每星期第一天(01-53) %w 一星期中的第几日(0-6)，0 代表周一 %W 一年中的第几周，以周一为每星期第一天
实际上，我们很多实际的业务发生是跨月、甚至是跨年的，这种情况下，可能要对这些业务按月进行拆分，比如2023年10月25日 至2024年2月24日，需要拆分出来以下4个月份阶段： 2023年10月25日...({ [开始日期], //用开始日期和当月1月作对比，取大者即为所需结果 #date( Number.IntegerDivide(x,12), //计算得到年 Number.Mod...(x,12)+1, //计算得到月 1 //当月1日 ) }) 如下图所示，显然，在开始日期所在当月，开始日期比当月1日大，通过List.Max即可取到开始日期，而对于后面的月份，...相应月份的1日比开始日期大，也同样可以取到正确的月份开始日期。...关于结束日期和开始日期的处理方法类似，建议多动手画一下相应的图表示意图，很多问题的解决，往往就是在多动手尝试的过程中，不断理清思路，找到解决方案或者技巧的。
另外，在过程中我们还可以记录每个中间CUBE的使用频率，在空间总量限制下，删除那些使用率较低的中间CUBE，从而更有效地利用有限的空间。...假如原始CUBE是按日存储的数据，那么我们可以按月把数据先做好汇总成中间CUBE，当需要针对一个时间段统计时，可以将时间段跨过的整月数据从中间CUBE中遍历，再加上时间段两头那两段不构成整月的日期的数据...这样，可以将长时间段统计的计算量减少十倍甚至更多。 比如，我们要查询1月22日到9月8日区间的某种统计值，而我们事先已经按月做过预汇总。...年，首次在润乾报表中提出非线性报表模型，完美解决了中国式复杂报表制表难题，目前该模型已经成为报表行业的标准；2014年，经过7年开发，润乾软件发布不依赖关系代数模型的计算引擎——集算器，有效地提高了复杂结构化大数据计算的开发和运算效率...；2015年，润乾软件被福布斯中文网站评为“2015福布斯中国非上市潜力企业100强”；2016、2017年，荣获中国电子信息产业发展研究院评选的“中国软件和信息服务业十大领军人物”；2017年度中国数据大工匠
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