在做数据库的统计时，经常会需要根据年、月、日来统计数据，然后配合echarts来制作可视化效果。
数据库：MySQL
思路
按照时间维度进行统计的前提是需要数据库中有保留时间信息，建议是使用MySQL自带的datetime类型来记录时间。
`timestamp` datetime DEFAULT NULL,
在MySQL中对于时间日期的处理的函数主要是DATE_FORMAT(date,format)。可用的参数如下
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格式 |
描述 |
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%a |
缩写星期名 |
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%b |
缩写月名 |
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%c |
月，数值 |
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%D |
带有英文前缀的月中的天 |
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%d |
月的天，数值(00-31) |
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%e |
月的天，数值(0-31) |
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%f |
微秒 |
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%H |
小时 (00-23) |
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%h |
小时 (01-12) |
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%I |
小时 (01-12) |
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%i |
分钟，数值(00-59) |
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%j |
年的天 (001-366) |
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%k |
小时 (0-23) |
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%l |
小时 (1-12) |
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%M |
月名 |
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%m |
月，数值(00-12) |
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%p |
AM 或 PM |
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%r |
时间，12-小时（hh:mm:ss AM 或 PM） |
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%S |
秒(00-59) |
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%s |
秒(00-59) |
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%T |
时间, 24-小时 (hh:mm:ss) |
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%U |
周 (00-53) 星期日是一周的第一天 |
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%u |
周 (00-53) 星期一是一周的第一天 |
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%V |
周 (01-53) 星期日是一周的第一天，与 %X 使用 |
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%v |
周 (01-53) 星期一是一周的第一天，与 %x 使用 |
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%W |
星期名 |
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%w |
周的天 （0=星期日, 6=星期六） |
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%X |
年，其中的星期日是周的第一天，4 位，与 %V 使用 |
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%x |
年，其中的星期一是周的第一天，4 位，与 %v 使用 |
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%Y |
年，4 位 |
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%y |
年，2 位 |
注：当涉及到按日统计是，需要使用%j，而如果使用%d, %e, %w的话，那么不同月份/周里的相同值会统计在一起。
涉及到获取当前时间，则可以通过now()或者sysdate()来获取。
SELECT SYSDATE() FROM DUAL;
SELECT NOW() FROM DUAL;
按照实际需求使用group by查询即可。
结论
需统计的表结构如下：
CREATE TABLE `apilog` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(64) DEFAULT NULL,
`action` varchar(64) DEFAULT NULL,
`params` text,
`result` text,
`timestamp` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)
统计时间范围内不同分类action的数量
# 当日
SELECT action, COUNT(id) count FROM apilog WHERE DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j') = DATE_FORMAT(now(),'%j') ORDER BY count desc;
# 当周
SELECT action, COUNT(id) count FROM apilog WHERE DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u') = DATE_FORMAT(now(),'%u') ORDER BY count desc;
# 当月
SELECT action, COUNT(id) count FROM apilog WHERE DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m') = DATE_FORMAT(now(),'%m') ORDER BY count desc;
# 当年
SELECT action, COUNT(id) count FROM apilog WHERE DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y') = DATE_FORMAT(now(),'%Y') ORDER BY count desc;
统计某分类action的时间维度数量
# 按日
SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j'), COUNT(id) count FROM apilog WHERE action = 'xxx' GROUP BY DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j')
# 按周
SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u'), COUNT(id) count FROM apilog WHERE action = 'xxx' GROUP BY DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u')
# 按月
SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m'), COUNT(id) count FROM apilog WHERE action = 'xxx' GROUP BY DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m')
# 按年
SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y'), COUNT(id) count FROM apilog WHERE action = 'xxx' GROUP BY DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y')
同时按action和时间维度统计
# 按日
SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j'), COUNT(id) count FROM apilog GROUP BY action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j')
# 按周
SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u'), COUNT(id) count FROM apilog GROUP BY action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u')
# 按月
SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m'), COUNT(id) count FROM apilog GROUP BY action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m')
# 按年
SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y'), COUNT(id) count FROM apilog GROUP BY action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y')
以上就是比较常用的时间统计了，更多的时间维度，可以参考上面的参数表类似处理即可。
