在做数据库的统计时，经常会需要根据年、月、日来统计数据，然后配合echarts来制作可视化效果。
数据库：MySQL
思路
按照时间维度进行统计的前提是需要数据库中有保留时间信息，建议是使用MySQL自带的datetime类型来记录时间。
`timestamp` datetime DEFAULT NULL,
在MySQL中对于时间日期的处理的函数主要是DATE_FORMAT(date,format)。可用的参数如下
| 格式 | 描述 |
|---|---|
| %a | 缩写星期名 |
| %b | 缩写月名 |
| %c | 月，数值 |
| %D | 带有英文前缀的月中的天 |
| %d | 月的天，数值(00-31) |
| %e | 月的天，数值(0-31) |
| %f | 微秒 |
| %H | 小时 (00-23) |
| %h | 小时 (01-12) |
| %I | 小时 (01-12) |
| %i | 分钟，数值(00-59) |
| %j | 年的天 (001-366) |
| %k | 小时 (0-23) |
| %l | 小时 (1-12) |
| %M | 月名 |
| %m | 月，数值(00-12) |
| %p | AM 或 PM |
| %r | 时间，12-小时（hh:mm:ss AM 或 PM） |
| %S | 秒(00-59) |
| %s | 秒(00-59) |
| %T | 时间, 24-小时 (hh:mm:ss) |
| %U | 周 (00-53) 星期日是一周的第一天 |
| %u | 周 (00-53) 星期一是一周的第一天 |
| %V | 周 (01-53) 星期日是一周的第一天，与 %X 使用 |
| %v | 周 (01-53) 星期一是一周的第一天，与 %x 使用 |
| %W | 星期名 |
| %w | 周的天 （0=星期日, 6=星期六） |
| %X | 年，其中的星期日是周的第一天，4 位，与 %V 使用 |
| %x | 年，其中的星期一是周的第一天，4 位，与 %v 使用 |
| %Y | 年，4 位 |
| %y | 年，2 位 |
注：当涉及到按日统计是，需要使用%j，而如果使用%d, %e, %w的话，那么不同月份/周里的相同值会统计在一起。
涉及到获取当前时间，则可以通过now()或者sysdate()来获取。
SELECT SYSDATE() FROM DUAL; SELECT NOW() FROM DUAL;
按照实际需求使用group by查询即可。
结论
需统计的表结构如下：
CREATE TABLE `apilog` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(64) DEFAULT NULL, `action` varchar(64) DEFAULT NULL, `params` text, `result` text, `timestamp` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) )
统计时间范围内不同分类action的数量
# 当日 SELECT action, COUNT(id) count FROM apilog WHERE DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j') = DATE_FORMAT(now(),'%j') ORDER BY count desc; # 当周 SELECT action, COUNT(id) count FROM apilog WHERE DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u') = DATE_FORMAT(now(),'%u') ORDER BY count desc; # 当月 SELECT action, COUNT(id) count FROM apilog WHERE DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m') = DATE_FORMAT(now(),'%m') ORDER BY count desc; # 当年 SELECT action, COUNT(id) count FROM apilog WHERE DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y') = DATE_FORMAT(now(),'%Y') ORDER BY count desc;
统计某分类action的时间维度数量
# 按日 SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j'), COUNT(id) count FROM apilog WHERE action = 'xxx' GROUP BY DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j') # 按周 SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u'), COUNT(id) count FROM apilog WHERE action = 'xxx' GROUP BY DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u') # 按月 SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m'), COUNT(id) count FROM apilog WHERE action = 'xxx' GROUP BY DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m') # 按年 SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y'), COUNT(id) count FROM apilog WHERE action = 'xxx' GROUP BY DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y')
同时按action和时间维度统计
# 按日 SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j'), COUNT(id) count FROM apilog GROUP BY action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%j') # 按周 SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u'), COUNT(id) count FROM apilog GROUP BY action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%u') # 按月 SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m'), COUNT(id) count FROM apilog GROUP BY action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%m') # 按年 SELECT action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y'), COUNT(id) count FROM apilog GROUP BY action, DATE_FORMAT(`timestamp`,'%Y')
以上就是比较常用的时间统计了，更多的时间维度，可以参考上面的参数表类似处理即可。
