SQL时间统计报表核心是用日期函数分组并聚合,关键在准确提取“年月日”维度,需处理时区、空值和边界;按天用DATE()或CAST,按月拼“YYYY-MM”,补全缺失日期宜用应用层或数据库特有函数,避免索引失效和字符串匹配。

SQL时间统计报表的核心是用日期函数对时间字段做分组,再配合聚合函数统计数量、金额等指标。关键不在写多复杂的SQL,而在于准确提取“年月日”维度,并处理好时区、空值和边界情况。
大多数数据库支持DATE()函数直接提取日期(去掉时分秒)。如果字段是字符串,先转为日期类型再截取。
SELECT DATE(create_time) AS day, COUNT(*) FROM orders GROUP BY DATE(create_time) ORDER BY day;
CAST(create_time AS DATE)或DATE_TRUNC('day', create_time)
LIKE '2024-05-01%'这类字符串匹配,效率低且易出错单纯按月份分组容易把2023年12月和2024年12月混在一起,必须带上年份。推荐拼成“YYYY-MM”标准格式,便于排序和展示。
DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m') AS ym
TO_CHAR(create_time, 'YYYY-MM')
FORMAT(create_time, 'yyyy-MM') 或 CONCAT(YEAR(create_time), '-', RIGHT('0' + CAST(MONTH(create_time) AS VARCHAR), 2))
原始数据可能某几天没订单,直接GROUP BY会导致结果缺行。想显示“0单”的日子,需构造连续日期序列再LEFT JOIN。
实际写报表时,这几个细节最容易导致结果不准或性能差:
WHERE DATE(create_time) = '2024-05-01'中,DATE()会让索引失效;应改写为create_time >= '2024-05-01' AND create_time
WHERE create_time IS NOT NULL,避免NULL参与分组影响统计不复杂但容易忽略。把日期提取逻辑写清楚,分组和聚合自然就稳了。
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