SQL语句如何实现按月分组统计查询
mysql按年度、季度、月度、周、日统计查询的sql语句
mysql按年度、季度、⽉度、周、⽇统计查询的sql语句本⽂介绍⼀些mysql中⽤于查询的sql语句，包括按年度、季度、⽉度、周、⽇统计查询等，有需要的朋友，可以参考下。
⼀、年度查询查询本年度的数据SELECT *FROM blog_articleWHERE year( FROM_UNIXTIME( BlogCreateTime ) ) = year( curdate( ))⼆、查询季度数据查询数据附带季度数SELECT ArticleId, quarter( FROM_UNIXTIME( `BlogCreateTime` ) )FROM `blog_article`查询本季度的数据SELECT *FROM blog_articleWHERE quarter( FROM_UNIXTIME( BlogCreateTime ) ) = quarter( curdate( ))三、查询⽉度数据本⽉统计(MySQL)select * from booking where month(booking_time) =month(curdate()) and year(booking_time) = year(curdate())本周统计(MySQL)select * from spf_booking where month(booking_time) =month(curdate()) and week(booking_time) = week(curdate())四、时间段N天内记录WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(时间字段) <= N当天的记录where date(时间字段)=date(now())---或where to_days(时间字段) = to_days(now());查询⼀周：select * from table where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(column_time);查询⼀个⽉：select * from table where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL INTERVAL 1 MONTH) <= date(column_time);查询'06-03'到'07-08'这个时间段内所有过⽣⽇的会员：Select * From user WhereDATE_FORMAT(birthday,'%m-%d') >= '06-03' and DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d')<= '07-08';统计⼀季度数据，表时间字段为：savetimegroup by concat(date_format(savetime, '%Y '),FLOOR((date_format(savetime, '%m ')+2)/3))---或select YEAR(savetime)*10+((MONTH(savetime)-1) DIV 3) +1,count(*)from yourTablegroup by YEAR(savetime)*10+((MONTH(savetime)-1) DIV 3) +1;五、分组查询1、年度分组2、⽉度分组3、先按年度分组，再按⽉度分组4、按年⽉分组SELECT count(ArticleId), date_format(FROM_UNIXTIME( `BlogCreateTime`),'%y%m') sdate FROM `blog_article` group by sdate 结果：count( ArticleId ) sdate17 090111 09025 09036 09042 09051 090712 09086 090911 09103 0911其他⽅法参考：做⼀个统计，是，统计出每天，每周，每⽉的记录数建表的时候加个字段表⽰⽇期。
MySQL统计函数记录——按月、按季度、按日、时间段统计以及MySQL日期时间函数大全
MySQL统计函数记录——按⽉、按季度、按⽇、时间段统计以及MySQL⽇期时间函数⼤全DAYOFWEEK(date) 返回⽇期date是星期⼏(1=星期天,2=星期⼀,……7=星期六,ODBC标准)mysql> select DAYOFWEEK('1998-02-03'); -> 3WEEKDAY(date) 返回⽇期date是星期⼏(0=星期⼀,1=星期⼆,……6= 星期天)。
mysql> select WEEKDAY('1997-10-04 22:23:00'); -> 5mysql> select WEEKDAY('1997-11-05'); -> 2DAYOFMONTH(date) 返回date是⼀⽉中的第⼏⽇(在1到31范围内)mysql> select DAYOFMONTH('1998-02-03'); -> 3DAYOFYEAR(date) 返回date是⼀年中的第⼏⽇(在1到366范围内)mysql> select DAYOFYEAR('1998-02-03'); -> 34MONTH(date) 返回date中的⽉份数值mysql> select MONTH('1998-02-03'); -> 2DAYNAME(date) 返回date是星期⼏(按英⽂名返回)mysql> select DAYNAME("1998-02-05"); -> 'Thursday'MONTHNAME(date) 返回date是⼏⽉(按英⽂名返回)mysql> select MONTHNAME("1998-02-05"); -> 'February'QUARTER(date) 返回date是⼀年的第⼏个季度mysql> select QUARTER('98-04-01'); -> 2WEEK(date,first) 返回date是⼀年的第⼏周(first默认值0,first取值1表⽰周⼀是周的开始,0从周⽇开始)mysql> select WEEK('1998-02-20'); -> 7mysql> select WEEK('1998-02-20',0); -> 7mysql> select WEEK('1998-02-20',1); -> 8YEAR(date) 返回date的年份(范围在1000到9999)mysql> select YEAR('98-02-03'); -> 1998HOUR(time) 返回time的⼩时数(范围是0到23)mysql> select HOUR('10:05:03'); -> 10MINUTE(time) 返回time的分钟数(范围是0到59)mysql> select MINUTE('98-02-03 10:05:03'); -> 5SECOND(time) 返回time的秒数(范围是0到59)mysql> select SECOND('10:05:03'); -> 3PERIOD_ADD(P,N) 增加N个⽉到时期P并返回(P的格式YYMM或YYYYMM)mysql> select PERIOD_ADD(9801,2); -> 199803PERIOD_DIFF(P1,P2) 返回在时期P1和P2之间⽉数(P1和P2的格式YYMM或YYYYMM)mysql> select PERIOD_DIFF(9802,199703); -> 11DATE_ADD(date,INTERVAL expr type)DATE_SUB(date,INTERVAL expr type)ADDDATE(date,INTERVAL expr type)SUBDATE(date,INTERVAL expr type) 对⽇期时间进⾏加减法运算 (ADDDATE()和SUBDATE()是DATE_ADD()和DATE_SUB()的同义词,也可以⽤运算符和-⽽不是函数 date是⼀个DATETIME或DATE值,expr对date进⾏加减法的⼀个表达式字符串type指明表达式expr应该如何被解释 [type值含义期望的expr格式]: SECOND 秒 SECONDS MINUTE 分钟 MINUTES HOUR 时间 HOURS DAY 天 DAYS MONTH ⽉ MONTHS YEAR 年 YEARS MINUTE_SECOND 分钟和秒 "MINUTES:SECONDS" HOUR_MINUTE ⼩时和分钟 "HOURS:MINUTES" DAY_HOUR 天和⼩时 "DAYS HOURS" YEAR_MONTH 年和⽉ "YEARS-MONTHS" HOUR_SECOND ⼩时, 分钟， "HOURS:MINUTES:SECONDS" DAY_MINUTE 天, ⼩时, 分钟 "DAYS HOURS:MINUTES" DAY_SECOND 天, ⼩时, 分钟, 秒 "DAYS HOURS:MINUTES:SECONDS" expr中允许任何标点做分隔符,如果所有是DATE值时结果是⼀个DATE值,否则结果是⼀个DATETIME值) 如果type关键词不完整,则MySQL从右端取值,DAY_SECOND因为缺少⼩时分钟等于MINUTE_SECOND) 如果增加MONTH、YEAR_MONTH或YEAR,天数⼤于结果⽉份的最⼤天数则使⽤最⼤天数)mysql> SELECT "1997-12-31 23:59:59" INTERVAL 1 SECOND; -> 1998-01-01 00:00:00mysql> SELECT INTERVAL 1 DAY "1997-12-31"; -> 1998-01-01mysql> SELECT "1998-01-01" - INTERVAL 1 SECOND; -> 1997-12-31 23:59:59mysql> SELECT DATE_ADD("1997-12-31 23:59:59",INTERVAL 1 SECOND); -> 1998-01-01 00:00:00mysql> SELECT DATE_ADD("1997-12-31 23:59:59",INTERVAL 1 DAY); -> 1998-01-01 23:59:59mysql> SELECT DATE_ADD("1997-12-31 23:59:59",INTERVAL "1:1" MINUTE_SECOND); -> 1998-01-01 00:01:00mysql> SELECT DATE_SUB("1998-01-01 00:00:00",INTERVAL "1 1:1:1" DAY_SECOND); -> 1997-12-30 22:58:59mysql> SELECT DATE_ADD("1998-01-01 00:00:00", INTERVAL "-1 10" DAY_HOUR); -> 1997-12-30 14:00:00mysql> SELECT DATE_SUB("1998-01-02", INTERVAL 31 DAY); -> 1997-12-02mysql> SELECT EXTRACT(YEAR FROM "1999-07-02"); -> 1999mysql> SELECT EXTRACT(YEAR_MONTH FROM "1999-07-02 01:02:03"); -> 199907mysql> SELECT EXTRACT(DAY_MINUTE FROM "1999-07-02 01:02:03"); -> 20102TO_DAYS(date) 返回⽇期date是西元0年⾄今多少天(不计算1582年以前)mysql> select TO_DAYS(950501); -> 728779mysql> select TO_DAYS('1997-10-07'); -> 729669FROM_DAYS(N) 给出西元0年⾄今多少天返回DATE值(不计算1582年以前)mysql> select FROM_DAYS(729669); -> '1997-10-07'DATE_FORMAT(date,format) 根据format字符串格式化date值 (在format字符串中可⽤标志符: %M ⽉名字(January……December) %W 星期名字(Sunday……Saturday) %D 有英语前缀的⽉份的⽇期(1st, 2nd, 3rd, 等等。
SQL语言多表查询、分组统计、子查询、数据表的更新操作、事务处理
SQL语言多表查询、分组统计、子查询、数据表的更新操作、事务处理SQL语言多表查询、分组统计、子查询、数据表的更新操作、事务处理3.1、多表查询3.1.1、基本语法但是在多表查询之前首先必须处理一个问题：例如：现在求出雇员表中的总记录数（14条记录）SELECT COUNT(*) FROM emp ;例如：现在求出部门表的总记录数（4条记录）SELECT COUNT(*) FROM dept ;所谓的多表查询就是直接在FROM语句之后加入若干张表，下面将emp和dept表进行多表查询SELECT * FROM emp,dept ;以上确实完成了两张表的联合查询，但是查询出来的结果是56条记录。
部门表的记录总数* 雇员表的记录总数= 56条记录。
那么这样的结果在数据库中就称为笛卡尔积。
对于这样的结果明显不是最终查询者需要返回的结果，应该想办法去掉笛卡尔积。
所以如果要使用多表查询，则必须按照以下的语句形式进行编写：SELECT 字段FROM 表1,表2WHERE 将两张表的关联字段进行比较，去掉笛卡尔积以emp和dept表为例1、雇员表结构：No. 字段名称字段类型字段作用1 EMPNO NUMBER(4) 表示的是雇员编号，长度为四位的整数2 ENAME VARCHAR2(10) 雇员的姓名，使用字符串表示，字符串的长度最大为103 JOB VARCHAR2(9) 工作，字符串表示，最大长度为94 MGR NUMBER(4) 雇员的直接上级领导编号5 HIREDATE DATE 雇佣日期6 SAL NUMBER(7,2) 工资，工资长度一共是7位，其中整数占5位，小数占2位7 COMM NUMBER(7,2) 奖金（佣金）8 DEPTNO NUMBER(2) 部门编号2、部门表结构：No. 字段名称字段类型字段作用1 DEPTNO NUMBER(2) 雇员编号2 DNAME VARCHAR2(14) 部门名称3 LOC VARCHAR2(13) 部门位置两张表中都存在deptno字段，一般在数据库建表的时候都会把关联字段的名称统一。
sql分组的规律 -回复
sql分组的规律-回复SQL分组是一种在数据库中对数据进行分类和汇总的操作。
通过将数据按照指定的属性进行分组，可以对每个组内的数据进行运算、统计和排序等操作。
本文将从什么是SQL分组、如何使用SQL进行分组、分组的规律和应用场景等方面进行详细介绍。
一、什么是SQL分组SQL分组是指根据指定的属性将数据分成不同的组，并进行相关操作的过程。
通常情况下，分组操作是在SELECT语句的后面添加GROUP BY子句来实现的。
GROUP BY子句后面可以跟一个或多个属性，用来指定按照哪些属性进行分组。
分组后，可以使用一些聚合函数，如SUM、AVG、COUNT等来对每个组内的数据进行计算。
二、如何使用SQL进行分组使用SQL进行分组可以通过以下步骤来实现：1. 编写SQL查询语句：首先需要写一条查询语句来选择需要分组的数据。
可以使用SELECT语句来选择需要的属性，可以使用WHERE子句来添加筛选条件。
2. 添加GROUP BY子句：在查询语句的末尾添加GROUP BY子句，并在子句中指定按照哪些属性进行分组。
可以使用一个或多个属性来进行分组，多个属性之间使用逗号分隔。
3. 运行查询语句：运行查询语句后，会得到按照分组属性进行分组的结果。
4. 使用聚合函数：可以在查询语句中使用一些聚合函数，如SUM、AVG、COUNT等来计算每个组内的数据。
三、分组的规律分组操作有一些规律需要注意：1. 分组属性在SELECT语句中出现：如果某个属性在GROUP BY子句中出现，那么在SELECT语句中必须出现，否则会出错。
这是因为分组后，每个组内的数据都会生成一个结果行，而SELECT语句中的属性用于选择需要显示的属性。
2. 分组属性和非分组属性的区别：分组属性是指在GROUP BY子句中指定的属性，非分组属性是指在SELECT语句中未出现在GROUP BY子句中的属性。
在SELECT语句中可以使用聚合函数来计算非分组属性的值，如SUM、AVG等。
数据库中如何分类、分组并总计SQL数据
数据库中如何分类、分组并总计SQL数据您需要了解如何使用某些SQL子句和运算符来安排SQL数据，从而对它进行高效分析。
下面这些建议告诉您如何建立语句，获得您希望的结果。
以有意义的方式安排数据可能是一种挑战。
有时您只需进行简单分类。
通常您必须进行更多处理——进行分组以利于分析与总计。
可喜的是，SQL提供了大量用于分类、分组和总计的子句及运算符。
下面的建议将有助于您了解何时进行分类、何时分组、何时及如何进行总计。
1、分类排序通常，我们确实需要对所有数据进行排序。
SQL的ORDER BY子句将数据按字母或数字顺序进行排列。
因此，同类数据明显分类到各个组中。
然而，这些组只是分类的结果，它们并不是真正的组。
ORDER BY显示每一个记录，而一个组可能代表多个记录。
2、减少组中的相似数据分类与分组的不同在于：分类数据显示(任何限定标准内的)所有记录，而分组数据不显示这些记录。
GROUP BY子句减少一个记录中的相似数据。
例如，GROUP BY能够从重复那些值的源文件中返回一个的邮政编码列表：SELECT ZIPFROM CustomersGROUP BY ZIP仅包括那些在GROUP BY和SELECT列列表中字义组的列。
换句话说，SELECT列表必须与GROUP列表相匹配。
只有一种情况例外：SELECT列表能够包含聚合函数。
(而GROUP BY不支持聚合函数。
)记住，GROUP BY不会对作为结果产生的组分类。
要对组按字母或数字顺序排序，增加一个ORDER BY子句(#1)。
另外，在GROUP BY子句中您不能引用一个有别名的域。
组列必须在根本数据中，但它们不必出现在结果中。
3、分组前限定数据您可以增加一个WHERE子句限定由GROUP BY分组的数据。
例如，下面的语句仅返回肯塔基地区顾客的邮政编码列表。
SELECT ZIPFROM CustomersWHERE State = 'KY'GROUP BY ZIP在GROUP BY子句求数据的值之前，WHERE对数据进行过滤，记住这一点很重要。
怎样使用MySQL实现数据分组和统计
怎样使用MySQL实现数据分组和统计MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛用于存储和管理大量的数据。
在现代的数据驱动决策中，数据的分组和统计是非常重要的环节。
本文将介绍如何使用MySQL来实现数据的分组和统计功能。
一、引言随着数据量的不断增加，对数据的分析和统计也变得越来越重要。
而MySQL 作为一种强大的关系型数据库管理系统，提供了许多功能强大的操作和函数，可以帮助我们对数据进行快速、高效的分组和统计。
二、数据分组数据分组可以将数据库中的数据按照某个字段的特征进行分组，以便于对数据进行更细致的分析和统计。
在MySQL中，我们可以使用GROUP BY语句来实现数据的分组。
例如，我们有一个包含姓名、年龄和工资等信息的员工表，现希望按照年龄段来统计每个年龄段的人数和平均工资。
可以使用以下SQL语句来实现：```SELECT FLOOR(age/10)*10 AS age_group, COUNT(*) AS count, AVG(salary) AS avg_salaryFROM employeesGROUP BY age_group;```上述SQL语句中，我们使用FLOOR函数将年龄字段进行分组，每个分组宽度为10。
然后使用COUNT函数统计每个分组的人数，使用AVG函数计算每个分组的平均工资。
最后使用GROUP BY语句按照age_group字段进行分组。
三、数据统计数据统计可以对数据进行整体性的统计，例如计算总和、平均值、最大值、最小值等。
在MySQL中，可以使用一些内置的聚合函数来实现数据的统计。
1. SUM函数：用于计算指定字段的总和。
例如，我们希望计算员工表中所有员工的工资总和，可以使用以下SQL语句：```SELECT SUM(salary) AS total_salaryFROM employees;```上述SQL语句中，使用SUM函数计算salary字段的总和，使用AS关键字给计算结果取别名。
分组后分组合计以及总计SQL语句（稍微整理了一下）
分组后分组合计以及总计SQL语句（稍微整理了⼀下）今天看到了这个⽂章感觉内容挺多的，就是⽐较乱，实在不好整理，⼩编就简单整理了⼀下，希望⼤家能凑合看吧分组后分组合计以及总计SQL语句1）想⼀次性得到分组合计以及总计，sql：SELECT 分组字段 FROM 表GROUP BY 分组字段compute sum(COUNT(*))2）分组合计1：SELECT COUNT(*)FROM （SELECT 分组字段 FROM 表GROUP BY 分组字段）别名3）分组合计2：SELECT COUNT(*)FROM （SELECT distinct 分组字段 FROM 表）别名4）统计分组后的种类数：例⼦1：分组合计SELECT JSSKQK_JGH FROM SJ_JSSKQK WHERE JSSKQK_JGH IN (SELECT JSJBXX_JGH FROM SJ_JSJBXX WHERE JSJBXX_JSLXM1=1) GROUP BY JSSKQK_JGH HAVING ((SUM(JSSKQK_SSKCXS1) /40)>5) 上⾯的语句已经可以满⾜要求分组了.假设执⾏后有3条记录,怎么才能把这个COUNT值求出?select count(*) from(SELECT JSSKQK_JGHFROM SJ_JSSKQKWHERE JSSKQK_JGH IN (SELECT JSJBXX_JGH FROM SJ_JSJBXX WHERE JSJBXX_JSLXM1=1)GROUP BY JSSKQK_JGH HAVING ((SUM(JSSKQK_SSKCXS1) /40)>5)) t例⼦2：[PL/SQL] 如何得到分组后，组中最⼤⽇期的纪录TABLE：AA B C D1 2001/01/01 1 11 2001/12/12 2 23 2002/01/01 3 33 2003/12/124 4按列A分组，请问如何得到每组中时间最⼤的数据？1 2001/12/12 2 23 2003/12/124 4我的笨⽅法：SELECT *FROM AWHERE (A,B) IN(SELECT A,MAX(B)FROM AGROUP BY A)有更好的⽅法吗？1，select * from a outwhere b = (select max(b) from a inwhere in.a = out.a)2，Select * from(select a, row_number() over (partition by aorder by b desc) rnfrom a)where rn=13，Select a, b,c,d from(select a, b,c,d,row_number() over (partition by aorder by b desc) rnfrom a)where rn=14，select A,B,C,D from testwhere rowid in(select rd from(select rowid rd ,rank() over(partion A order by B desc)rk from test) where rk=1))例⼦3：SQL语句分组获取记录的第⼀条数据的⽅法使⽤Northwind 数据库⾸先查询Employees表查询结果：city列⾥⾯只有5个城市使⽤ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 先进⾏分组注：根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，⽽此函数计算的值就表⽰每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯⼀的).sql语句为：select EmployeeID,LastName,FirstName,Title,TitleOfCourtesy,City,ROW_NUMBER() over(partition by City order by EmployeeID) as new_indexfrom Employees执⾏结果图:可以看到是按照City分组，EmployeeID排序。
SQL语句如何实现按月分组统计查询
SQL语句如何实现按月分组统计查询？首先创建数据表IP地址，访问时间和访问次数。
如果每访问一次就插入一条记录，那么AccessCount可以不要，查询时使用count就可以了，这样当访问量很大的时候会对数据库造成很大压力。
设置AccessCount字段可以根据需求在特定的时间范围内如果是相同IP访问就在AccessCount上累加。
Create table Counter(CounterID int identity(1,1) not null,IP varchar(20),AccessDateTime datetime,AccessCount int)该表在这儿只是演示使用，所以只提供了最基本的字段现在往表中插入几条记录insert into Counterselect '127.0.0.1',getdate(),1 union allselect '127.0.0.2',getdate(),1 union allselect '127.0.0.3',getdate(),11 根据年来查询，以月为时间单位通常情况下一个简单的分组就能搞定selectconvert(varchar(7),AccessDateTime,120) as Date,sum(AccessCount) as [Count]fromCountergroup byconvert(varchar(7),AccessDateTime,120)像这样分组后没有记录的月份不会显示，如下：这当然不是我们想要的，所以得换一种思路来实现，如下：declare @Year intset @Year=2009selectm as [Date],sum(case when datepart(month,AccessDateTime)=mthen AccessCount else 0 end) as [Count]fromCounter c,(select 1 munion all select 2union all select 3union all select 4union all select 5union all select 6union all select 7union all select 8union all select 9union all select 10union all select 11union all select 12) aawhere@Year=year(AccessDateTime)group bym查询结果如下：。
sqlserver数据分组语句句
sqlserver数据分组语句句1.引言1.1 概述概述在SQL Server数据库中，数据分组语句是一种强大的查询工具，用于对数据进行分组和汇总。
通过使用数据分组语句，我们可以根据指定的列或表达式对数据进行分组，并对每个组内的数据进行汇总计算。
这种功能在处理大量数据时尤为重要，它能够提供对数据的更深入和全面的分析。
数据分组语句的基本思想是将数据按照指定的条件进行分类，然后对每个分类进行汇总计算。
通过这种方式，我们可以获得各个分类的统计信息，如总数、平均值、最大值、最小值等。
这些统计信息对于数据分析和决策制定非常有价值。
在本文中，我们将详细介绍数据分组语句的语法和用法。
我们将讨论如何使用GROUP BY子句对数据进行分组，以及如何使用聚合函数对每个组内的数据进行汇总计算。
我们还将介绍如何使用HAVING子句筛选分组结果，以及一些常见的数据分组场景和应用案例。
通过学习本文，读者将能够更好地理解和应用数据分组语句，从而提高对数据的分析能力和决策支持能力。
无论是在商业领域的市场分析，还是在科学研究中的数据处理，数据分组语句都是必不可少的工具之一。
让我们开始学习吧！1.2 文章结构：本文将按照以下结构进行讨论和说明数据分组语句的相关内容。
1. 引言1.1 概述在数据库中，数据分组是一种常用的数据处理方式，它能够基于某种条件将数据进行分类和统计，使得数据处理更加灵活和高效。
1.2 文章结构（本节）1.3 目的本文旨在介绍和讲解SQL Server中的数据分组语句的基本概念、语法和用法，以及它们在实际应用中的场景、优势和限制。
2. 正文2.1 数据分组语句的基本概念2.1.1 什么是数据分组语句数据分组语句是一种用于将数据按照某个或多个列进行分组、分类和统计的语句。
2.1.2 数据分组的目的和作用数据分组的目的是为了更好地理解和分析数据，通过对数据进行分组和统计，可以得出更有价值的信息和结论。
2.2 数据分组语句的语法和用法2.2.1 基本语法SQL Server中常用的数据分组语句包括GROUP BY、HAVING、COUNT、SUM等，本节将介绍它们的语法和使用方法。
分组查询的sql语句
分组查询的sql语句分组查询是一种常用的SQL操作，可以对数据进行分组统计和聚合计算。
下面列举了10个符合要求的分组查询SQL语句。
1. 统计每个部门的员工数量：```sqlSELECT department, COUNT(*) AS employee_countFROM employeesGROUP BY department;```这条语句可以统计出每个部门的员工数量，并按部门进行分组。
2. 统计每个部门的平均工资：```sqlSELECT department, AVG(salary) AS average_salaryFROM employeesGROUP BY department;```这条语句可以计算出每个部门的平均工资，并按部门进行分组。
3. 统计每个部门的最高工资和最低工资：```sqlSELECT department, MAX(salary) AS max_salary, MIN(salary)AS min_salaryFROM employeesGROUP BY department;```这条语句可以找出每个部门的最高工资和最低工资，并按部门进行分组。
4. 统计每个城市的订单数量：```sqlSELECT city, COUNT(*) AS order_countFROM ordersGROUP BY city;```这条语句可以统计出每个城市的订单数量，并按城市进行分组。
5. 统计每个产品的销售总额：```sqlSELECT product, SUM(price * quantity) AS total_salesFROM salesGROUP BY product;```这条语句可以计算出每个产品的销售总额，并按产品进行分组。
6. 统计每个月的订单数量：```sqlSELECT MONTH(order_date) AS month, COUNT(*) AS order_countFROM ordersGROUP BY MONTH(order_date);```这条语句可以统计出每个月的订单数量，并按月份进行分组。
sql统计,排序语句
SQL 是一种用于管理和处理数据库的编程语言。
它提供了多种功能，包括数据检索、数据操作、数据定义和数据控制。
下面是一些基本的 SQL 统计和排序语句的示例：
1.统计数据行数:
使用COUNT()函数可以统计数据行数。
2.排序数据:
使用ORDER BY子句可以根据一个或多个列对结果集进行排序。
默认是升序排序（ASC），如果需要降序排序，可以使用DESC。
3.聚合函数:
聚合函数可以对多行数据进行汇总。
常见的聚合函数有SUM(), AVG(), MIN(), MAX()等。
4.分组和聚合:
使用GROUP BY可以结合聚合函数，根据一个或多个列对数据进行分组和汇总。
5.筛选数据:
使用WHERE子句可以筛选出满足特定条件的记录。
6.限制返回的记录数:
使用LIMIT子句可以限制查询结果的行数。
这对于分页很有用。
7.连接表:
使用JOIN可以连接两个或多个表，基于它们的共同列进行查询。
常见的连接类型有 INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN 和 FULL JOIN。
这些是 SQL 的基本统计和排序语句，根据具体的需求，还可以组合使用这些语句来构建更复杂的查询。
sql（三）：多表查询、左右连接、组函数与分组统计
sql（三）：多表查询、左右连接、组函数与分组统计⼀、多表查询之前查询都是在⼀张表上进⾏的查询，如果使⽤多张表进⾏查询，则称为多表查询。
格式如下：[sql]1. select {DISTINCT}* | 具体列名别名2. form 表名称1 别名1，表名称2 别名23. { where 条件(s) }4. {order by 排序的字段1 ASC | DESC，排序的字段2 ASC | DESC.....}1. 使⽤多表查询，同时查询emp和dept表[sql]1. SELECT * FROM emp,dept ;查询出来的结果条数是emp条数 * dept的条数。
说明在使⽤多表查询的时候会产⽣笛卡尔积。
如果表的数据越多，笛卡尔积产⽣的结果就越多，想要去掉笛卡尔积，则必须使⽤字段进⾏关联的操作。
例如，使⽤dept字段来关联：[sql]1. SELECT * FROM emp,dept2. WHERE emp.deptno=dept.deptno ;2. 如果表名过长，可以为其取别名[sql]1. SELECT * FROM emp e,dept d2. WHERE e.deptno=d.deptno ;3.⾃关联例：要求查询出每个雇员的姓名、⼯作、雇员的直接上级领导的姓名[sql]1. SELECT e.ename,e.job,m.ename2. FROM emp e,emp m3. WHERE e.mgr=m.empno ;⼆、左右连接1. （+）在左边表⽰右连接例如：[sql]1. SELECT e.empno,e.ename,d.deptno,d.dname,d.loc2. FROM emp e,dept d3. WHERE e.deptno(+)=d.deptno ;表⽰d表的deptno字段⼀定会出现，即使e表的deptno没有存在相匹配的⾏...2. （+）在右边表⽰左连接例如：[sql]1. SELECT e.empno,e.ename,d.deptno,d.dname,d.loc2. FROM emp e,dept d3. WHERE e.deptno=d.deptno(+) ;表⽰e表的deptno字段⼀定会出现，即使d表的deptno没有存在相匹配的⾏...三、SQL：1999语法(了解)格式：[sql]1. SELECT table1.column,table2.column2. FROM table1 [CROSS JOIN table2]|3. [NATURAL JOIN table2]|4. [JOIN table2 USING(column_name)]|5. [JOIN table2 ON(table1.column_name=table2.column_name)]|6. [LEFT|RIGHT|FULL OUTER JOIN table2 ON(table1.column_name=table2.column_name)];四、组函数与分组统计分组：例如，把所有男⽣分为⼀组，⼥⽣分为⼀组。
[Mysql]GroupBy分组，按天、周、月
![[Mysql]GroupBy分组，按天、周、月](https://img.taocdn.com/s3/m/0fb213c90d22590102020740be1e650e52eacfec.png)
[Mysql]GroupBy分 组 ， 按 天 、 周 、 月
简单说明： 最近在做报表功能的时候，需要将数据按天、周和月进行合并展示（数据记录都是按天20190701）。
正文： 说明：数据表中date都是int类型：如 20190701 一、按天
date
a
ห้องสมุดไป่ตู้
20190701
10
20190708
55
按周的查询结果如上所示：20190701那条记录，表示从20190701到20190706区间的汇总。
三、按月
使用YEAR和MONTH函数,根据年和月进行分组汇总。
SELECT CONCAT(YEAR(`date`), MONTH(`date`)) as `date`, SUM(`a`) FROM `tb` WHERE 1 GROUP BY YEAR(`date`), MONTH(`date`)
date 20197 20198
SUM(`a`) 55 66
SELECT `date`, SUM(`a`) FROM tb WHERE 1 GROUP BY `date`
二、按周
使用WEEK 函数，具体使用可以参考网上资料。这里使用模式 5，周一作为每周开始。查询出来的记录是
SELECT `date`, SUM(a) FROM `tb` WHERE ` GROUP BY WEEK(`date`, 5)
按月份查询总数的sql语句
按月份查询总数的sql语句
要按月份查询总数，你可以使用SQL语句中的GROUP BY子句来
实现。
假设你想要查询某个表中某个字段按月份的总数，可以使用
类似如下的SQL语句：
SELECT DATE_FORMAT(date_column, '%Y-%m') AS month,
SUM(some_column) AS total.
FROM your_table.
GROUP BY DATE_FORMAT(date_column, '%Y-%m')。
在这个例子中，你需要将"date_column"替换为你要按月份查询
的日期字段，"some_column"替换为你要求和的字段，"your_table"
替换为你的表名。
这个SQL语句首先使用DATE_FORMAT函数将日期
字段格式化为年-月的形式，然后使用SUM函数对某个字段进行求和，最后使用GROUP BY子句按月份进行分组。
这样，你就可以得到按月份查询总数的结果，每一行包含了月
份和对应的总数。
这种查询可以帮助你分析数据在不同月份的变化趋势，对于统计分析非常有用。
希望这个回答能够帮到你。
实现sqlserver数据根据不同时间周期分组
实现sqlserver数据根据不同时间周期分组以下代码实现了根据不同时间周期要求返回sqlserver数据分组求平均数据，可以取得每年、每⽉、每天、每星期的分组平均数据，按星期分组GroupFlag字段存的时该星期周⼀最早的时间。
1-- ================================================2-- Template generated from Template Explorer using:3-- Create Procedure (New Menu).SQL4--5-- Use the Specify Values for Template Parameters6-- command (Ctrl-Shift-M) to fill in the parameter7-- values below.8--9-- This block of comments will not be included in10-- the definition of the procedure.11-- ================================================12SET ANSI_NULLS ON13GO14SET QUOTED_IDENTIFIER ON15GO16-- =============================================17-- Author: <Author,,Name>18-- Create date: <Create Date,,>19-- Description: <Description,,>20-- =============================================21alter PROCEDURE DxoilData_GroupData_Get22-- Add the parameters for the stored procedure here23@GroupType int24AS25BEGIN26-- SET NOCOUNT ON added to prevent extra result sets from27-- interfering with SELECT statements.28SET NOCOUNT off;2930-- Insert statements for procedure here31create table #GroupData(32 QtyTD decimal(18,4),33 DensityLoad decimal(18,4),34 DensityArrival decimal(18,4),35 WaterLoad decimal(18,4),36 WaterArrival decimal(18,3),37 SulfurLoad decimal(18,3),38 SulfurArrival decimal(18,3),39 GroupFlag varchar(50))404142if( @GroupType=0)--按年分组43begin44insert into #GroupData45SELECT avg(qtytd),avg(DensityLoad),avg(DensityArrival),avg(WaterLoad),avg(WaterArrival),avg(SulfurLoad),avg(SulfurArrival),year(DateofArrival) from dxoildata group by year(DateofArrival)46end4748if( @GroupType=1)--按⽉分组49begin50insert into #GroupData51SELECT avg(qtytd),avg(DensityLoad),avg(DensityArrival),avg(WaterLoad),avg(WaterArrival),avg(SulfurLoad),avg(SulfurArrival),cast(year(DateofArrival) as varchar(50))+'-'+cast(month(DateofArrival) as varchar(50)) from dxoildata 52end5354if( @GroupType=2)--按⽇分组55begin56insert into #GroupData57SELECT avg(qtytd),avg(DensityLoad),avg(DensityArrival),avg(WaterLoad),avg(WaterArrival),avg(SulfurLoad),avg(SulfurArrival),cast(year(DateofArrival) as varchar(50))+'-'+cast(month(DateofArrival) as varchar(50))+'-'+cast(day 58end5960if( @GroupType=3)--按星期分组61begin62set datefirst 163create table #Week(MondayDate datetime,DateIndex int identity(1,1))64--将是星期⼀的⽇期存⼊临时表#Week65insert into #Week(MondayDate)66select distinct DateofArrival from dxoildata where datepart(weekday, DateofArrival)=167--将分组数据存⼊临时表#GroupData68declare@Index int69declare@MaxIndex int70select@MaxIndex=max(DateIndex) from #Week71--循环插⼊数据72set@Index=173while(@Index<@MaxIndex)74begin75declare@DateMonday datetime76select@DateMonday=MondayDate from #Week where DateIndex=@Index7778insert into #GroupData79select avg(qtytd),avg(DensityLoad),avg(DensityArrival),avg(WaterLoad),avg(WaterArrival),avg(SulfurLoad),avg(SulfurArrival),min(convert(varchar(50),DateofArrival,20)) from dxoildata where DateofArrival>=@DateMonday8081set@Index=@Index+182end83--删除临时表#Week84drop table #Week85end8687select*from #GroupData88drop table #GroupData8990END91GO效果如下：1.以年为周期；2.以⽉为周期；3.以⽇为周期；4.以星期为周期；。
如何在MySQL中进行数据分组和分组统计
如何在MySQL中进行数据分组和分组统计在大数据时代，数据分组和分组统计是非常重要的数据处理方法之一。
在数据库管理系统中，MySQL是最常用的关系型数据库之一，它提供了丰富的功能和灵活的语法，使得在MySQL中进行数据分组和分组统计成为一件相对简单的事情。
本文将以实用的角度，介绍如何在MySQL中进行数据分组和分组统计的方法。
1. 分组语法在MySQL中，使用GROUP BY语句可以对数据进行分组。
GROUP BY语句的基本语法如下所示：```SELECT 列名1, 列名2, ...FROM 表名GROUP BY 列名1, 列名2, ...```其中，列名1, 列名2, ...表示需要分组的列名，可以是表的任意列。
2. 分组统计函数在进行数据分组后，我们通常需要对每个分组进行统计。
在MySQL中，可以使用一些聚合函数对分组后的数据进行统计。
下面是一些常用的分组统计函数：- COUNT()：统计分组中的行数；- SUM()：求和；- AVG()：求平均值；- MAX()：求最大值；- MIN()：求最小值；除了以上列举的函数外，MySQL还提供了其他一些聚合函数，可以根据实际需要选择使用。
3. 分组排序当进行数据分组和统计后，有时候我们需要按照某个统计结果进行排序。
在MySQL中，可以使用ORDER BY语句对分组后的结果进行排序。
ORDER BY语句的语法如下：```SELECT 列名1, 列名2, ...FROM 表名GROUP BY 列名1, 列名2, ...ORDER BY 列名 ASC/DESC```其中，列名表示需要排序的列名，ASC表示升序，DESC表示降序。
4. 示例为了更好地理解和掌握在MySQL中进行数据分组和分组统计的方法，下面通过一个实例来演示。
假设有一个学生表(Student)包含以下字段：学生姓名(Name)、班级(Class)和成绩(Score)。
现在需要统计每个班级的平均分，并按照平均分降序排序。
SQL数据库数据的查询汇总统计和分析
SQL数据库数据的查询汇总统计和分析SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是一种用于管理关系数据库系统的语言。
在数据库中，我们可以使用SQL语言进行数据的查询、汇总、统计和分析。
查询数据：在数据库中，我们可以使用SELECT语句查询数据。
SELECT语句可以根据条件查询特定的数据行和列。
例如，我们可以使用SELECT * FROM table_name来查询表中的所有数据。
我们还可以使用WHERE子句在查询中指定条件，例如根据特定的列值进行查询。
汇总数据：汇总数据是指将多条数据合并为一条或几条数据，计算出总和、平均值、最大值、最小值等指标。
在SQL中，我们可以使用SUM、AVG、MAX、MIN等聚合函数进行数据的汇总。
例如，我们可以使用SELECT SUM(column_name) FROM table_name来计算其中一列的总和。
统计数据：统计数据是指根据一定的规则对数据进行分类和计数。
在SQL中，我们可以使用GROUP BY子句对数据进行分组，然后使用COUNT函数计算每个分组中的数据数量。
例如，我们可以使用SELECTcolumn_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name来统计其中一列中每个值的数量。
分析数据：分析数据是指对数据进行深入的研究和理解，发现其中的规律和关联性。
在SQL中，我们可以使用JOIN语句将多个表连接起来，然后进行数据的分析。
例如，我们可以使用SELECT t1.column_name,t2.column_name FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id来连接两个表，并查询它们之间的关联数据。
除了以上的基础功能，SQL还支持一些高级的数据处理功能，例如子查询、窗口函数、CASE语句等。
这些功能可以让我们更加灵活地进行数据的查询、汇总、统计和分析。
sql group by方法
一、概述在数据库管理系统中，SQL是一种用于管理和处理数据库的标准化语言。
在实际应用中，Group By方法是SQL中非常重要的一种查询技术，它可以对查询结果进行分组，统计和筛选，为用户提供更加精确和有价值的数据分析结果。
二、Group By方法的基本语法在SQL中，Group By方法通常用于与聚合函数一起使用，以便对查询结果进行分组和统计。
其基本语法如下：SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_nameWHERE conditionGROUP BY column_name;在上面的语法中，column_name是要进行分组的列名，aggregate_function是聚合函数，table_name是要查询的表名，condition是查询条件。
通过Group By方法，可以对指定列的数据进行分组，并对每组数据应用聚合函数进行计算，如计数、求和、平均值等。
三、Group By方法的应用场景1. 数据分组统计在实际应用中，有时需要根据某一列的取值对数据进行分组统计。
统计某个商品的销售量、订单数量或者用户新增数等。
这时候就可以通过Group By方法将数据按照商品ID、订单ID或者用户ID进行分组，并使用聚合函数进行相应的统计。
2. 数据筛选除了对数据进行统计，Group By方法还可以用于数据筛选。
需要找出每个部门中薪水最高的员工，就可以通过Group By方法对部门进行分组，并使用聚合函数找出最高薪水的员工。
3. 多重分组统计在实际应用中，有时候需要根据多个列的取值进行分组统计。
这时候可以通过在Group By方法中指定多个列名，对数据进行多重分组统计。
统计每个部门每年的销售额，就需要同时对部门和年份进行分组统计。
四、Group By方法的注意事项1. Group By列的选择在使用Group By方法时，需要选择合适的列进行分组。
SQL查询语句-根据月份分组
SQL查询语句-根据⽉份分组-------------------------------------------------------------------建表:drop table if exists tt_max_price;create table tt_max_price(id int(11) not null AUTO_INCREMENT,dt datetime,price float,primary key(id));建表语句模拟数据:insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-01',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-02',23.2);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-03',23.3);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-04',13.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-05',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-06',253.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-07',221.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-08',2233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-09',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-10',23.54);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-11',23.45);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-12',123.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-13',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-14',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-15',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-16',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-17',2343.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-18',243.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-19',2113.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-20',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-21',2333.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-22',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-23',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-24',231.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-25',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-26',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-27',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-28',323.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-29',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-30',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-31',2903.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-01',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-02',23.2);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-03',23.3);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-04',13.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-05',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-06',253.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-07',221.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-08',2233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-09',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-10',23.54);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-11',23.45);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-12',123.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-13',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-14',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-15',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-16',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-17',23643.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-18',243.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-19',2113.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-20',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-21',2333.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-22',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-23',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-24',231.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-25',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-26',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-27',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-28',323.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-01',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-02',23.2);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-03',23.3);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-04',13.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-05',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-06',253.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-07',221.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-08',2233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-09',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-10',23.54);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-11',23.45);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-12',123.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-13',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-14',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-15',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-16',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-17',2343.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-18',243.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-19',2113.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-20',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-21',2333.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-22',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-23',29003.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-24',231.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-25',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-26',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-27',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-28',323.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-29',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-30',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-31',23.5);模拟数据查询:1. 查询每个⽉存在记录的最后⼀天:select a.* from tt_max_price a,(select max(dt) dtb from tt_max_price where price is not null group by extract(month from dt)) bwhere a.dt=b.dtb;2. 查询每个⽉price记录的最⼤值:select a.* from tt_max_price a,(select max(price) bp from tt_max_price where price is not null group by extract(month from dt)) bwhere a.price=b.bp;。
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SQL语句如何实现按月分组统计查询？首先创建数据表IP地址，访问时间和访问次数。
如果每访问一次就插入一条记录，那么AccessCount可以不要，查询时使用count就可以了，这样当访问量很大的时候会对数据库造成很大压力。
设置AccessCount字段可以根据需求在特定的时间范围内如果是相同IP访问就在AccessCount上累加。
Create table Counter
(
CounterID int identity(1,1) not null,
IP varchar(20),
AccessDateTime datetime,
AccessCount int
)
该表在这儿只是演示使用，所以只提供了最基本的字段
现在往表中插入几条记录
insert into Counter
select '127.0.0.1',getdate(),1 union all
select '127.0.0.2',getdate(),1 union all
select '127.0.0.3',getdate(),1
1 根据年来查询，以月为时间单位
通常情况下一个简单的分组就能搞定
select
convert(varchar(7),AccessDateTime,120) as Date,
sum(AccessCount) as [Count]
from
Counter
group by
convert(varchar(7),AccessDateTime,120)
像这样分组后没有记录的月份不会显示，如下：
这当然不是我们想要的，所以得换一种思路来实现，如下：
declare @Year int
set @Year=2009
select
m as [Date],
sum(
case when datepart(month,AccessDateTime)=m
then AccessCount else 0 end
) as [Count]
from
Counter c,
(
select 1 m
union all select 2
union all select 3
union all select 4
union all select 5
union all select 6
union all select 7
union all select 8
union all select 9
union all select 10
union all select 11
union all select 12
) aa
where
@Year=year(AccessDateTime)
group by
m
查询结果如下：。