使用SQL实现按每小时统计数据_MsSqlserver

在数据分析和报表生成中，按小时统计数据是一个常见的需求。无论是监控系统的运行状态，还是分析用户行为模式，小时级别的数据统计都能提供细致且有价值的信息。

需要知道

时间戳与时间格式

在sql数据库中，时间数据通常以时间戳的形式存储。时间戳是一个表示特定时间点的整数，通常以毫秒或秒为单位。例如，1521008160000就是一个13位的毫秒级时间戳。

时间函数

mysql提供了一系列时间函数，用于处理和转换时间数据。常用的函数包括：

from_unixtime()：将unix时间戳转换为日期时间格式。
date_format()：根据指定的格式显示日期时间数据。
hour()：从时间值中提取小时部分。

按小时统计数据的实现方法

简单的时间转换与分组

假设我们有一个名为dspreport的表，其中包含一个名为hourtime的列，存储的是毫秒级时间戳。我们可以使用以下sql查询按小时分组统计数据：

select 
    from_unixtime(hourtime / 1000, '%y-%m-%d %h') as hour,
    count(*) as count
from 
    dspreport
group by 
    from_unixtime(hourtime / 1000, '%y-%m-%d %h');

这个查询首先将毫秒级时间戳转换为秒级时间戳，然后使用from_unixtime()函数将其转换为yyyy-mm-dd hh格式的字符串，最后按这个字符串分组并计数。

使用date_format()函数

另一种方法是使用date_format()函数，直接对时间戳进行格式化：

select 
    date_format(from_unixtime(hourtime / 1000), '%y-%m-%d %h') as hour,
    count(*) as count
from 
    dspreport
group by 
    date_format(from_unixtime(hourtime / 1000), '%y-%m-%d %h');

这种方法与第一种方法类似，但date_format()函数提供了更多的格式化选项，更加灵活。

示例

示例一：查询某个时间段内各个小时的访客人数

首先我们需要一个表来存储访客的访问记录。这个表至少需要包含两个字段：visit_time（访问时间）和ip（访客的ip地址）。例如：

create table visitor_logs (
  id int auto_increment primary key,
  ip varchar(50) not null,
  visit_time datetime not null
);

接着写出按小时查询访客人数的sql：

select
  hour(visit_time) as hour,
  count(distinct ip) as visitor_count
from
  visitor_logs
where
  visit_time between '开始时间' and '结束时间'
group by
  hour(visit_time);

如果想要不区分是否为独立访客，只想要得到被访问次数的话，可以将count (distinct ip)改为count(*)
需要注意的是：如果使用的是 postgresql ，可能会因为 postgresql 没有内置的 hour 函数而收到错误提示： “function hour(timestamp without time zone) does not exist”，可以换成 extract 函数来获取时间戳中的小时部分

示例二：查询每小时内新建对话次数

部分数据库表如下图所示：

我们按照上面的方法，编写sql来查询每小时内新建对话数：

select extract(hour from created_at) as hour, count(*) as conversation_count 
from conversations 
where created_at between '2024-11-19 07:03:28.09' and '2024-11-26 07:03:28.09' 
group by extract(hour from created_at) 
order by hour

运行该sql得出以下结果：

但是与数据库中的数据做比较后，很容易发现问题：

其中在不同日期但同一时间的数据被归纳到了一起。

为了解决这个问题，我们需要在原sql上做一些“升级”

select date(created_at) as date, extract(hour from created_at) as hour, count(*) as conversation_count 
from conversations 
where created_at between '2024-11-19 07:03:28.09' and '2024-11-26 07:03:28.09' 
group by date(created_at), extract(hour from created_at) 
order by date, hour

之后我们再创建一个结构体来接收得到的数据，就可以啦

type chartdata []struct {
    date  time.time `gorm:"column:date"`
    hour  int       `gorm:"column:hour"`
    count int       `gorm:"column:count"`
}

sql := "select date(created_at) as date, extract(hour from created_at) as hour, count(*) as conversation_count from conversations where created_at between '2024-11-19 07:03:28.09' and '2024-11-26 07:03:28.09' group by date(created_at),extract(hour from created_at) order by date, hour"
datas := chartdata{}
err := db.raw(sql,starttime,endtime)//这里starttime和endtime可以是提前定义或从前端获取等

最终我们可以得到一个这样的东西：

[{2024-11-20 00:00:00 +0000 utc 8 2}
{2024-11-21 00:00:00 +0000 utc 8 1}
{2024-11-21 00:00:00 +0000 utc 9 2}
{2024-11-21 00:00:00 +0000 utc 10 4}
{2024-11-22 00:00:00 +0000 utc 9 1}]、

到此这篇关于使用sql实现按每小时统计数据的文章就介绍到这了,更多相关sql按小时统计数据内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！