最近在工作中接到了一个需求,要求统计当月以10天为一个周期,每个周期的数据汇总信息.假设有一张表如下: 表table_test中 ID           AMOUNT         CREATE_DATE 1            50                     2017-01-01 2            50                     2017-01-09 3            50                     2017-01-11 4   

需求:统计当天的访问量,每五分钟采集一次 表结构中有日期字段,类型TIMESTAMP 如果,统计是采用每秒/分钟/小时/天/周/月/年,都非常容易实现,只要to_char日期字段然后group by分组即可 但是:如果是X秒/分钟/小时/天/周/月/年 and X>1,就需要变通实现,方法如下: 方案一:临时表/临时存储 统计每5分钟的访问量,存入临时表或者临时存储(比如excel) 循环当天整个时间段 然后对临时表/临时存储的数据做排序 方案二:伪列的SQL查询(数据量小于<1亿数据量,且时

合并时间段: 将连续或者重叠的时间段合并. create table timesheets ( task_id char(10) not null primary key, startdate date not null, enddate date not null, check(startdate<=enddate))   insert into timesheets values (1,'1997-01-01','1997-01-03'), (2,'1997-01-02','1997-01-

declare @start date,@end date; set @start='2010-01-01'; set @end='2010-02-01'; --获取时间段内日期列表 select [day]=dateadd(day, number - 1, @start) from master.dbo.spt_values where type='P' and number <= datediff(day, @start,@end) + 1 and number>0

这个需要在排序语句中使用条件判断 例如:表[Table_temp]中列[col1]为字符,属性为varchar(10),排序时需要按照B.A.C的顺序显示,则可按照以下SQL语句: select * from Table_temp order by case when col1='B' then 1 when col1='A' then 2 when col1='C' then 3 end

--查询当天: select * from info where DateDiff(dd,datetime,getdate())=0 --查询24小时内的: select * from info where DateDiff(hh,datetime,getDate())<=24 --info为表名,datetime为数据库中的字段值 --查询当天:select * from table where DateDiff(dd,datetime,getdate())=0 --查询24小时内的:sele

select dateadd(mi,(datediff(mi,convert(varchar(10),dateadd(ss,-1,CreateOn),120),dateadd(ss,-1,CreateOn))/5)*5,convert(varchar(10),CreateOn,120)) as CreateOnss, count(*) as cnt, MAX(CreateOn),sum(OrderAmt) as OrderAmtdd from SaleOrder where OrderStatu

select convert(varchar(7),dateadd(month,number,'2010-01-01'),120) AS MONTHfrom master..spt_valueswhere type='P' and dateadd(month,number,'2010-01-01')<='2010-09-01'

假设表结构如下所示: Tsheets 字段名 字段类型 约束 id CHAR(10) PRIMARY KEY start_date DATE CHECK(start_date<= end_date) end_date DATE 输入为: 1,'1997-01-01','1997-01-03' 2,'1997-01-02','1997-01-04' 3,'1997-01-04','1997-01-05' 4,'1997-01-06','1997-01-09' 5,'1997-01-09','199

DECLARE test_cursor CURSOR FOR SELECT ID FROM dbo.T_BD_Restaurant WHERE id <> '0AAB2E55-79F8-4F41-AFFA-00179DFABDB0' OPEN test_cursor DECLARE @RestaurantID NVARCHAR(100) FETCH NEXT FROM test_cursor INTO @RestaurantID WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN P

declare @dt1 as datetime declare @dt2 as datetime set @dt1 = '2008-01-01' set @dt2 = '2009-01-01' ;with t as (select @dt1 as y union all select dateadd(m,1,y) from t where y <@dt2) select * from t

#coding:utf-8 import os import timeimport datetimeimport subprocess ActivityManager = 'homepage.MainFragmentActivity'package_name = 'XXXX'#获取系统当前时间now_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S') #分别通过adb获取各项监控指标subprocess.Popen("adb

,'2015-01-01 00:00:00') h INTO vinson_h DELETE vinson_h DECLARE @h int SELECT @h=DATEDIFF(HOUR,'2015-01-01 00:00:00',GETDATE()) WHILE(@num<=@h) BEGIN INSERT INTO vinson_h(h) values (DATEADD(HOUR,@num,'2015-01-01 00:00:00')) END SELECT * FROM vinson_h

#!/usr/bin/python ######################################### # Function: sample linux performance indices # Usage: python sampler.py # Author: CMS DEV TEAM # Company: Aliyun Inc. # Version: 1.1 ######################################### import os impor

所用数据表: 一.根据日期分组 1. 使用convert() 函数方式 --根据年月 ),CreatTime,)日期,COUNT(*) 次数,sum(Money)总数 from Orders ),CreatTime,) 根据convert 的第一个参数,设置结果的长度达到更具年月分组或年月日分组等 2017-09 长度 7 varchar(7) 2017-09-01 长度10 varchar(10) --根据年月日 ),CreatTime,)日期,COUNT(*) 次数,sum(Money)总数

(一)深入浅出理解索引结构         实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL   SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered   index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered   index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:         其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排

(一)深入浅出理解索引结构         实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:   其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母

探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页.以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构: CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] (    --TGongwen是红头文件表名 [Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , --本表的id号,也是主键 [title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,  --红头文件

一.因情制宜,建立“适当”的索引 建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提. 索引(index)是除表之外另一重要的.用户定义的存储在物理介质上的数据结构.当根据索引码的值搜索数据时,索引提供了对数据的快速访问.事实上,没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果,但随着表变得越来越大,使用“适当”的索引的效果就越来越明显.注意,在这句话中,我们用了“适当”这个词,这是因为,如果使用索引时不认真考虑其实现过程,索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能. (一)深入浅出理解索引结构 实

SQL Server索引的设计主要考虑因素如下: 检查WHERE条件和连接条件列: 使用窄索引: 检查列的选择性: 检查列的数据类型: 考虑列顺序: 考虑索引类型(聚集索引OR非聚集索引): 一.检查WHERE条件列和链接条件列 当一个查询提交到SQL Server时,查询优化器尝试为查询中引用的所有表查找最佳的数据访问机制.下面列出查询优化器针对WHERE和连接的工作方式: 优化器识别WHERE子句和连接条件中包含的列. 接着优化器检查这些列上的索引. 优化器通过从索引上维护的统计确定子句的选

探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页.以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构: CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] (    --TGongwen是红头文件表名 [Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , --本表的id号,也是主键 [title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,  --红头文件