背景
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。