1.简单的,按月统计数量 SELECT CREATE_DATE, DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month , COUNT(*) AS sum FROM pt_user GROUP BY month; 2.按月累加统计数据 SELECT a.month, SUM(b.total) AS total FROM ( SELECT DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month, SUM(sum) AS total FR

一.SQL SERVER 月.季.年统计查询 --本天 SELECT *FROM dbo.TableName WHERE DATEDIFF(DAY,TimeField,getdate())= 0; --本周 SELECT *FROM dbo.TableName WHERE DATEDIFF(WEEK,TimeField,getdate())= 0; --本月 SELECT *FROM dbo.TableName WHERE DATEDIFF(MONTH,TimeField,getdate())=

在如今很多系统中,都需要进行日.周.月排行统计,但是在网上寻找 了一番,发现很多都是相对的周.月排行,即周排行则用当前时间减去7天.这样我个人认为并不恰当.如月排行中,假设今天是4月22日,则从3月22日至4月22日之间都可以算成月排行内,这样的话与我们的月排行不尽相同,我认为月排行应该指当月的排行. 概括一下,即两种情况:当前日期往前推一周或者一个月(暂且描述为“相对排行”),当前日期所在周或 者所在月(暂且描述为“绝对排行”). 为了好描述和分析,举例说明.示例数据库如下: 说明: 表名:T

MySQL按照月进行统计 今天需要后台提供一个按月统计的API.所以查了一下SQL语句的实现方法. 按月统计SQL select date_format(createtime, '%Y-%m') as col_month, username, count(*) from t_user group by col_month; 可以看到就是把字段createtime,变成了一个年-月的字符串格式,然后再进行group by. 同理,按照年进行统计就是%Y, 按照小时统计就是%H @完

统计信息的含义与作用                                                                                                                                                      对于同一句话,SQL SERVER 有很多种方法来完成它.有些方法适合于数据量比较小的时候,有些方法适合于数据量比较大的时候.同一种方法,在数据量不同的时候,复杂度会有非常大的差别

在今天的文章里我想详细谈下SQL Server里的统计等待(Wait Statistics),还有她们如何帮助你立即为什么你的SQL Server当前很慢.一提到性能调优,对我来说统计等待是SQL Server了最重要的概念. 查询为什么等待 在SQL Server里每次你执行1个查询,查询总需要等待.什么?查询总需要等待?是的,你没有看错:但给你执行1个查询时,查询总需要等待.为什么查询需要等待的原因是SQL Server通过所谓的等待统计(Wait Statistics)来跟踪的.在我进入等

SQL大数据操作统计 1:select count(*) from table的区别SELECT object_name(id) as TableName,indid,rows,rowcnt FROM sys.sysindexes WHERE id = object_id('TableName') and indid in (0,1);

Linq to sql 使用group by 统计多个字段,然后返回多个字段的值,话不多说,直接上例子: where u.fy_no == fy_no orderby u.we_no group u by new { weno = u.we_no, wename = u.we_name } into g select new { g.Key.weno, g.Key.wename }; 结果就是根据we_no和we_name的统计结果,返回这两个字段的数据.

转自: http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4190669.html   概念理解 关于SQL Server中的统计信息,在联机丛书中是这样解释的 查询优化的统计信息是一些对象,这些对象包含与值在表或索引视图的一列或多列中的分布有关的统计信息.查询优化器使用这些统计信息来估计查询结果中的基数或行数.通过这些基数估计,查询优化器可以创建高质量的查询计划.例如,查询优化器可以使用基数估计选择索引查找运算符而不是耗费更多资源的索引扫描运算符,从而提高查询性能

先看核心代码: public List<DataEntity> SearchShopSalesReport(DateTimeOffset? dateFrom, DateTimeOffset? dateTo,string groupBy) { var query = data.DataEntity //这里data为DbContext .AsEnumerable(); if (dateFrom.HasValue) query = query.Where(x => x.Date >=

(1)Convert 函数 select Convert ( VARCHAR(7),ComeDate,120) as Date ,Count(In_code) as 单数,Sum(SumTrueNum) as 件数 from T_In_Top  where  ComeDate between '2013-01-01' and '2014-08-04' and In_top_State='已完成' and Case_ID=14  and Store_ID=41 group by Convert (

页面统计想通过 天 月 年 分别来展示统计效果, 那么查询SQL拼接如下: select *, <if test="groupType == 1"> DATE_FORMAT(create_date,'%Y-%m-%d') groupDate </if> <if test="groupType == 2"> DATE_FORMAT(create_date,'%Y-%m') groupDate </if> <if t

as tjsl from fyxx group by zt,whbmbh end) as ybhsl from fyxx group by whbmbh 下面是摘自别人的博客 最近遇到一个问题,需要对一张表做统计,这个统计有什么特别之处值得我记录了下来呢?大家知道SQL中聚合函数GROUP BY的结果一般为一列,即多个值通过聚合函数运算统计到一起,但是如何将不同条件的值统计到不同列中呢,即按条件统计到多个列中.举个栗子: YEAR TYPE VALUE 2015 1 100 2015 2 200

--查询月销售量小于20的人员销售情况 SELECT C.Category, SUM(c.[Count]) AS CategorySum FROM test.dbo.Category c --WHERE c.Category IN ('A','C') GROUP BY C.Category ORDER BY CategorySum --查询每门课的最低分 SELECT C.Category, MIN(C.[Count]) AS CategoryMinCount FROM test.dbo.Cat

1.SQL统计某字段的出现次数 比如统计某个表中,姓名出现的次数:select name,count(*) from biao group by name having count(*) > 2 关键是用分组:group by,且经常和聚合函数一起使用 比如:统计用户表中的匿名字段的出现次数 SELECT  a.user_anon_name as anon_name  , COUNT(a.user_anon_name) as num FROM xm_user a GROUP BY a.user_

31 ,32 , 33 ,34  keywords : oracle  storage  structure 最详细讲解: 1:doc 1   logical  storage structure 2:doc 2  physical  storage  structure 打开oracle sqlplus  trace 的方法: 打开后可以看到执行过程中的统计信息: 首先用dba登录: drop role plustrace; Role dropped. create role plustrac

前几天帮同事优化了个SQL,原写法使用多个子查询这里不再重现了,大家都遇到过这样一种情况,在项目后期的维护中, 修改别人的SQL代码,超过30行的语句,多层子查询,读起来很坑,时间久的项目伴随着人员的流通,你可能就不知道原作者写这一堆的SQL是干什么用的, 当然碰到部分有注释习惯的朋友还是好点的,过长的SQL后期维护性与可读性很差,并且一般情况下性能也经不起推敲. 对于长的,复杂的SQL可以有很多种处理方式 1.沉到业务中取处理,拆分SQL 2.抽取公用统计属性,建立冗余表 上边简单列举这两种,

很多时候,我们经常使用sp_spaceused来查看表的空间使用情况,上个月群里有个网友说他使用DELETE删除了数据后,使用sp_spaceused查看,发现该表的分配的空间总量(reserved)与数据使用的空间总量(data)没有变化,当时和他讨论了并分析了一下原因,随手记录了一下这个案例,这个周末刚好有点时间,正好分析整理一下这个案例.分享在这篇文章.如下所示,我们先构造数据,我们的测试案例比较极端,刚刚保证每个页面(page)刚好存储两条记录.如下所示: USE Test ; GO  

1.如何高效使用Solr查询功能 ?2.单个字段分组统计如何实现? 3.IN条件查询有几种方式? 4.多个字段分组统计是否只支持count? Cloudera公司已经推出了基于Hadoop平台的查询统计分析工具Impala,只要熟悉SQL,就可以熟练地使用Impala来执行查询与分析的功能.不过Impala的SQL和关系数据库的SQL还是有一点微妙地不同的.下面,我们设计一个表,通过该表中的数据,来将SQL查询与统计的语句,使用Solr查询的方式来与SQL查询对应.这个翻译的过程,是非常有趣的,

select whbmbh ,zt,1 as tjsl from fyxx group by zt,whbmbh select whbmbh,sum(case zt when '有效' then 1 end) as yxsl,sum(case zt when '暂缓' then 1 end )as zhsl,sum(case zt when '未知' then 1 end) as wzsl,sum(case zt when '我租' then 1 end) as wzsl,sum(case zt