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这篇CFSDN的博客文章oracle实现按天,周,月,季度,年查询排序方法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
oracle按天,周,月,季度,年查询排序 。
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天
--to_char(t.start_time,'YYYY-MM-DD')
周
--to_char(t.start_time,'YYYY'),to_char(t.start_time,'IW')
月度
--to_char(t.start_time,'YYYY-MM')
季度
--to_char(t.start_time,'YYYY'),to_char(t.start_time,'Q')
年度
--to_char(t.start_time,'YYYY')
|
按天查询 。
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select
to_char(t.start_time,
'YYYY-MM-DD'
)
day
,
count
(*)
from
test t
where
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)=
'2019'
--条件限制
group
by
to_char(t.start_time,
'YYYY-MM-DD'
)
--分组
order
by
to_char(t.start_time,
'YYYY-MM-DD'
)
--排序
|
按周查询 。
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select
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)
year
,to_char(t.start_time,
'IW'
),
count
(*)
from
test t
where
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)=
'2019'
--条件限制
group
by
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)
year
,to_char(t.start_time,
'IW'
)
--分组
order
by
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)
year
,to_char(t.start_time,
'IW'
)
--排序
|
按月度查询 。
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select
to_char(t.start_time,
'YYYY-MM'
) ,
count
(*)
from
test t
where
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)=
'2019'
--条件限制
group
by
to_char(t.start_time,
'YYYY-MM'
)
--分组
order
byto_char(t.start_time,
'YYYY-MM'
)
--排序
|
按季度查询 。
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select
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)
year
,to_char(t.start_time,
'Q'
),
count
(*)
from
test t
where
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)=
'2019'
--条件限制
group
by
to_char(t.start_time,
'YYYY'
) ,to_char(t.start_time,
'Q'
)
--分组
order
byto_char(t.start_time,
'YYYY'
) ,to_char(t.start_time,
'Q'
)
--排序
|
按年度查询 。
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select
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)
year
,
count
(*)
from
test t
where
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)=
'2019'
--条件限制
group
by
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)
--分组
order
by
to_char(t.start_time,
'YYYY'
)
--排序
|
知识点扩展:oracle 实现按天,周,月,季度,年查询统计数据 。
这里提供了一种方法,挺不错oracle 实现按周,月,季度,年查询统计数据 .
还在网上看到用trunc来搞也可以,下面是个例子,两句SQL效果一样的. 。
id有重复的,所以group by搞了两个字段. 。
只在Oracle数据库里试过,其它库没试过.
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create
table
CONSUMER_ACC
(
ID VARCHAR2(50)
not
null
,
ACC_NUM VARCHAR2(10),
DATETIME
DATE
)
select
t.id,trunc(t.datetime,
'mm'
)
as
d,
sum
(t.acc_num)
as
n
from
CONSUMER_ACC t
--where
group
by
t.id,trunc(t.datetime,
'mm'
)
order
by
n
desc
;
select
t.id,to_char(t.datetime,
'mm'
) d ,
sum
(t.acc_num) n
from
CONSUMER_ACC t
--where
group
by
t.id,to_char(t.datetime,
'mm'
)
order
by
n
desc
------------------------------------------------------------------------------
//按天统计
select
count
(dataid)
as
每天操作数量,
sum
()
from
where
group
by
trunc(createtime,
'DD'
))
//按自然周统计
select
to_char(
date
,
'iw'
),
sum
()
from
where
group
by
to_char(
date
,
'iw'
)
//按自然月统计
select
to_char(
date
,
'mm'
),
sum
()
from
where
group
by
to_char(
date
,
'mm'
)
//按季统计
select
to_char(
date
,
'q'
),
sum
()
from
where
group
by
to_char(
date
,
'q'
)
//按年统计
select
to_char(
date
,
'yyyy'
),
sum
()
from
where
group
by
to_char(
date
,
'yyyy'
)
|
总结 。
以上所述是小编给大家介绍的oracle实现按天,周,月,季度,年查询排序方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我网站的支持! 如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢! 。
原文链接:https://blog.51cto.com/5776643/2442481 。
最后此篇关于oracle实现按天,周,月,季度,年查询排序方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于oracle实现按天,周,月,季度,年查询排序方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
我有以下数据框: Data <- data.frame( date = c("2001-01-01", "2001-02-01", "2001-03-01", "2001-04-01", "200
我在基于 [Date] 字段的选择查询中使用这些公式。学期为 1 月至 6 月 1 个学期,7 月至 12 月为 2 个学期。季度是 3 个月的版本(1 月至 3 月等为 1)。 case when
我有一些用户上传的数据,需要根据用户选择的时间段进行存储和排序。期间应该只支持月年或季度年,没有其他,类似于下面: +----+---------+-------+ | id | pe
我有一个 pandas DataFrame,其中有一列(标题)需要被解析为日期时间对象,以便我可以将其转换为时间序列。 Title Gross Domestic Product: Quar
oracle按天,周,月,季度,年查询排序 ? 1
我有 32 年的数据要放入分区表中。但是 BigQuery 说我超过了限制(4000 个分区)。 对于像这样的查询: CREATE TABLE `deleting.day_partition` PAR
我们将从以下数据表开始: id date 1: 1 2016-03-31 2: 1 2015-12-31 3: 1 2015-09-30 4: 1 2015-06-
我知道与计划相关的里程碑的年份和季度(例如“2010”和“4”),并且我想从中选择/创建一个日期时间。有许多巧妙的方法可以用特定日期的格式(“qq”)来识别季度,但不能反过来(或者有吗?)。这是使用
我需要获得给定日期的相应三个月(3 个月的时间段,即 1 月、2 月和 3 月的第一个三个月)。使用 c# System.DateTime 结构我没有设法找到我正在寻找的方法。所以我这样解决了: Da
我的数据集包含 48 周内每一天的信息。[我的数据集截图][1] 我希望创建一个名为“quarter”的新变量,将每一个week变量值=1-12的观测值标记为“a”,意思是“第一季度”;另外,将每个周
我正在寻找一个 java 库,当给出起始日期和截止日期时,它将返回最适用的日期列表(以周、月、季度或年为单位)。我已经手动完成了这项工作,我想知道这是否已经作为标准包的一部分实现和测试。 例子 给定
我想做两件事: 我想将 x 轴格式设置为四分之一。我的时间序列数据以季度为单位。例如,对于日期 2012-12-31 我希望它显示为 2012Q4,对于 2013-03-31 作为 2013Q1 ,对
我是一名优秀的程序员,十分优秀!