mysql dateformat（MySQL的DATE_FORMAT函数的使用）

mysql dateformat

MySQL的DATE_FORMAT函数的使用

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；

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1 2 3 4 5 6

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：

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1 2 3

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：

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

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；

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1 2	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

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

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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