oracle按不同時間分組統計的sql
如下表table1：日期(exportdate) 數量(amount)
-------------- -----------
14-2月 -
0820
10-3月 -082
14-4月 -086
14-6月 -
0875
24-10月-
0923
14-11月-
0945
04-8月 -105
04-9月 -
1044
04-10月-
1088
注意：為了顯示更直觀，如下查詢已皆按相應分組排序
1.按年份分組
select to_char(exportdate,'
yyyy
'),sum(amount) from table1 group
by to_char(exportdate,'
yyyy
');
年份 數量
-----------------------------
2009
682010
1372008
1032
.按月份分組
select to_char(exportdate,'
yyyy-mm
'),sum(amount) from table1 group
by to_char(exportdate,'
yyyy-mm')
order
by to_char(exportdate,'
yyyy-mm
');
月份 數量
-----------------------------
2008-02
202008-03
22008-04
62008-06
752009-10
232009-11
452010-08
52010-09
442010-10
883.按季度分組
select to_char(exportdate,'
yyyy-q
'),sum(amount) from table1 group
by to_char(exportdate,'
yyyy-q')
order
by to_char(exportdate,'
yyyy-q
');
季度 數量
------------------------------
2008-1
222008-2
812009-4
682010-3
492010-4
884.按周分組
select to_char(exportdate,'
yyyy-iw
'),sum(amount) from table1 group
by to_char(exportdate,'
yyyy-iw')
order
by to_char(exportdate,'
yyyy-iw
');
周 數量
------------------------------
2008-07
202008-11
22008-16
62008-24
752009-43
232009-46
452010-31
52010-35
442010-40
88
出處：
mongodb按不同時間粒度聚合查詢
在使用mongodb時需要按照不同的時間粒度來對資料處理 粒度為 日 周 月 在使用時遇見了一些耽誤時間的事情 整理一下 具體語法如下 db.collection.aggregate 開始的時候我選擇了 dayofyear week month 但是執行的時候發現 week 並不是遵循國人的習慣以周...
Oracle 按各種時間分組統計的sql
如下表table1 日期 exportdate 數量 amount 14 2月 08 20 10 3月 08 2 14 4月 08 6 14 6月 08 75 24 10月 09 23 14 11月 09 45 04 8月 10 5 04 9月 10 44 04 10月 10 88 注意 為了顯示更...
pandas sql不同時間段彙總小技巧
pandas sql小技巧 統計不同產品在不同時間段的銷量，即，a產品統計1 5號，b產品統計3 7號的銷量 對於這種簡單問題，首先想到的是，用sql去做，只要提取對應的時間區間就好了。sql語法如下 先取出指定日期區間的資料 先取出指定日期區間的資料 select a.id as 產品id,a.s...