MySQL星期函数的使用方法详解MySQL下星期函数
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发布时间:2024-09-17 00:36
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时间:2024-11-29 23:50
MySQL星期函数的使用方法详解
MySQL中的星期函数是用于获取一年中的某天是星期几的函数,它可以帮助我们在开发中方便地判断某一天是星期几,以便于我们做出不同的处理。下面我们将详细介绍如何在MySQL中使用星期函数。
1. WEEK函数:
WEEK函数可以获取一年中某天所在的周数,其使用方法如下:
WEEK(date[, mode])
其中date是日期参数,mode是可选参数,表示计算周数的模式,取值范围是0~7,缺省值为0。当mode=0时,计算规则是:从下一年度开始的第一个星期,周数为1,直到当前日期所在的星期,周数加1;通过此方法才能保证一年的第一周包含1月1日。当mode=1时,计算规则是:从该年的第一个星期开始,周数为1;当mode=2时,计算规则是:和mode=0一样,但是如果当前日期是在第一周,那么返回0,而不是1;当mode=3时,计算规则是:和mode=1一样,但是如果当前日期是在第一周,那么返回0,而不是1;当mode=4-6时,计算规则和mode=0一样,但是它的返回值有所不同;当mode=7时,计算规则和mode=1一样,但是它的返回值有所不同。
2. DAYOFWEEK函数:
DAYOFWEEK函数可以获取一年中某天是星期几,其使用方法如下:
DAYOFWEEK(date)
其中date是日期参数,返回值是一个整数表示星期几,其中1表示星期日,2表示星期一,以此类推。
举例说明:
假设我们有以下表结构的一张表orders:
CREATE TABLE `orders` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`proct_name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT ”,
`order_date` date NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
插入一些数据:
INSERT INTO `orders` (`proct_name`, `order_date`) VALUES (‘proct a’, ‘2022-01-02’), (‘proct b’, ‘2022-01-03’), (‘proct c’, ‘2022-01-04’), (‘proct d’, ‘2022-01-05’), (‘proct e’, ‘2022-01-06’);
现在,我们想要统计该表中每个星期的销售额并按照星期排序,可以这样写SQL语句:
SELECT CONCAT(‘Week’, WEEK(`order_date`)) AS week, SUM(`price`) AS sales
FROM `orders`
WHERE DATE_FORMAT(`order_date`, ‘%Y’) = ‘2022’
GROUP BY CONCAT(‘Week’, WEEK(`order_date`))
ORDER BY WEEK(`order_date`);
结果如下:
week sales
Week1 0.00
Week2 0.00
Week3 0.00
Week4 0.00
Week5 0.00
Week6 0.00
Week7 0.00
Week8 0.00
Week9 0.00
Week10 0.00
Week11 0.00
Week12 0.00
Week13 0.00
Week14 0.00
Week15 0.00
Week16 0.00
Week17 0.00
Week18 0.00
Week19 0.00
Week20 0.00
Week21 0.00
Week22 0.00
Week23 0.00
Week24 0.00
Week25 0.00
Week26 0.00
Week27 0.00
Week28 0.00
Week29 0.00
Week30 0.00
Week31 0.00
Week32 0.00
Week33 0.00
Week34 0.00
Week35 0.00
Week36 0.00
Week37 0.00
Week38 0.00
Week39 0.00
Week40 0.00
Week41 0.00
Week42 0.00
Week43 0.00
Week44 0.00
Week45 0.00
Week46 0.00
Week47 0.00
Week48 0.00
Week49 0.00
Week50 0.00
Week51 0.00
Week52 0.00
可以看到,由于我们只插入了2022年1月份的数据,因此结果只有52行,分别表示2022年的第1周到第52周,但是每周的销售额均为0。如果我们在orders表中增加一些数据,那么结果肯定就不同了。