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MySql按照日期查询数据

日期函数解析

date_format()

格式化日期格式,“date_format(时间戳,时间格式)”

date_sub()

从日期减去指定的时间间隔;函数形式DATE_SUB(date,INTERVAL expr type),date 参数是合法的日期表达式。expr 参数是您希望添加的时间间隔,时间间隔参数非常全面,常用的为 年月日时分秒;

//减天数
date_sub(时间,INTERVAL1DAY)//减月份
date_sub(时间,INTERVAL1MONTH)

yearweek()

返回指定的日期是哪一年的哪个星期,函数形式为 YEARWEEK(date[,mode]) ,其中date的格式一般为‘年-月-日’,mode为1代表一个星期从星期一开始;

weekday()

接受1个参数,即DATE或DATETIME值,函数形式为WEEKDAY(date);返回一个整数,范围从0到6,表示星期一到星期日,即星期一为0,星期二为1,星期日为6;

period_diff()

返回两个时间相差的月份数,注意它是前一个时间减后一个时间。
注意: period1和period2的格式应相同。

SELECT PERIOD_DIFF(201710,201703);

按天

查询某一天

根据某天的日期,查询某天的所有时间段数据
例如,2022-11-01查询2022-11-01 00:00:00——2022-11-01 23:59:59的数据
第一种方法(使用DATE_FORMAT)

SELECT*FROM test 
WHERE DATE_FORMAT(created_date,'%Y-%m-%d')='2022-11-01';

第二种方法(使用between and)

//使用between and传入开始和结束时间点//获取的都是11-01的SELECT*FROM test 
WHEREBETWEEN'2022-11-01'AND'2022-11-02';

第三种方法(使用to_days)

SELECT*FROM test 
WHERE to_days(created_date)= to_days('2022-11-01');

第四种方法(使用SUBSTRING)
字符串截取

SELECT*FROM test 
WHERE SUBSTRING(created_date,1,10)='2022-11-01';

昨天

SELECT*FROM test
WHERE TO_DAYS(NOW())-TO_DAYS(created_date)=1;

指定天数

例如,最近x天

SELECT*FROM test 
WHERE DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL2DAY)<=date(created_date);

按周

当前周数据

SELECT*FROM test
WHERE YEARWEEK(date_format(created_date,‘%Y-%m-%d’))=YEARWEEK(now());

上周的数据

SELECT*FROM test 
WHERE YEARWEEK(date_format(created_date,‘%Y-%m-%d’))=YEARWEEK(now())-1;

按月

本月

SELECT*FROM test 
WHERE DATE_FORMAT(created_date,'%Y%m')= DATE_FORMAT(CURDATE(),'%Y%m');

上个月

SELECT*FROM test 
WHERE PERIOD_DIFF(date_format(now(),'%Y%m'),date_format(时间字段名,'%Y%m'))=1;

距离当前现在x个月

//例如6个月SELECT*FROM test 
WHERE submittime BETWEEN DATE_SUB(NOW(),interval6month)ANDNOW();

按季度

本季度数据

SELECT*FROM test 
WHERE QUARTER(created_date)=QUARTER(NOW());

查询上季度数据

SELECT*FROM test 
WHERE QUARTER(created_date)=QUARTER(DATE_SUB(NOW(),interval1 QUARTER));

按年

本年数据

SELECT*FROM test 
WHEREYEAR(created_date)=YEAR(NOW());

上年数据

SELECT*FROM test 
WHEREYEAR(created_date)=YEAR(DATE_SUB(NOW(),interval1year));
标签: mysql 数据库

本文转载自: https://blog.csdn.net/u011746120/article/details/128385025
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