MySQL如何按時間統計數據？MySQL按時間統計。MySQL中有一系列日期和時間函數。我們可以使用相應的日期和時間格式函數進行統計過濾。例如，如果您需要計算某個時間范圍內的交易量，您可以通過以下方式

MySQL如何按時間統計數據？

MySQL按時間統計。MySQL中有一系列日期和時間函數。我們可以使用相應的日期和時間格式函數進行統計過濾。例如，如果您需要計算某個時間范圍內的交易量，您可以通過以下方式進行計算：

從dmfactordersummay中選擇sum（order）cash），其中createDate介于“2018年1月1日00:00:00”和“2018年2月1日00:00:00”之間；

以上句子的意思是計算2018年1月的交易量。在這里，我們可以更深入地探討一些常用的日期統計信息的使用場景。

選擇日期格式（創建日期，%Y-%m”）月名，金額（訂單現金）總現金來源

dmuufactuuuuuuuuuuuuuuuuusummay，其中創建時間在“2017-01 00:00:00”和“2018-01 00:00:00”之間

如果沒有年份限制，有些人可能會問如何進行統計？事實上，現在正是處理此事的好時機。只需移除where過濾器。

選擇concat（year（create Date），“page”，week（ceeat） Date），“week”name，sum（order cash）total cash from dm fact order這樣，我們就可以知道任何一年的周交易情況，方便我們對數據進行同比和逐月分析。

當然，數據統計信息不僅可以通過where的條件語句過濾，還可以通過if。。。否則。。case-when的語法，這有助于我們在統計中進行區分。我們可以將滿足條件的值設置為所需的值，將不滿足條件的值設置為另一個值。常用方式為0或null。如果設置為0，則大多數函數需要與求和函數結合使用。如果設置為null，則需要與count結合使用。

mysql表數據量太大，達到了1億多條數據，除了分庫分表之外，還有沒有其他的解決方式？

在正常配置下，MySQL只能承載2000萬數據（同時讀寫，表中有大文本字段，單服務器）。現在已經超過1億，而且還在增加，建議按以下方式處理：

1子表。它可以按時間或一定的規則進行拆分，以便盡可能地查詢子表中的數據庫。這是最有效的方法。特別是寫，放入一個新表，并定期同步。如果記錄不斷更新，最好將寫入的數據放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，將它們分隔成一個新的獨立表。對于較大的文本字段，可以使用NoSQL數據庫

4優化體系結構，或者優化SQL查詢，避免聯合表查詢，盡量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗語句

5使用內存緩存，或者在前端讀取時增加緩存數據庫。重復讀取時，直接從緩存中讀取。

以上是一種低成本的管理方法，基本上幾個服務器就可以做到，但是管理起來有點麻煩。

當然，如果總體數據量特別大，并且您不關心投資成本，您可以很容易地按照cluster或tidb根據一個或多個字段的不同值進行分組統計。

我們以下面的學生信息表為例uuhobbyT為例，統計年齡字段，得到不同年齡段的學生人數。

SQL語句如下：我們將數據按年齡字段分組，結果按年齡字段降序排列：

以上SQL查詢結果如下，實現了按年齡字段不同值的統計：