时间：2021-05-01 09:33:02 | 栏目：Mysql | 点击：次
假设某宝为鼓励大家双12买买买，奖励双十一那天订单最多的两位用户：分别是用户1：“剁手皇帝陈哈哈” 和 用户2：“触手怪刘大莉” 一人一万元；
需求1：让你通过MySQL订单表，统计一下双11那天，这两位每小时的购买订单成交数；你会怎么写这条SQL呢？
记得几年前我刚接触MySQl，年少轻狂，在得知不用考虑效率的情况下，我写了个接口循环二十四遍，发送24条SQL去查（捂脸），由于那个接口，被技术经理嘲讽~~表示他写的SQL比我吃的米都多。虽然我们山东人基本不吃米饭，但我还是羞愧不已。。
然后经理通过调用一个DATE_FORMAT函数分组查询处理一下，就ok了，效率是我的几十倍吧。从那时起，我暗自计划要深入研究SQL技巧。
第二天，由于和朋友开黑打了两把王者，计划延后了几年~
在MySQL中对于处理时间字段，有专门封装的DATE_FORMAT函数，可以说，DATE_FORMAT函数可以基本满足任何时间字段的处理需求。
参数解析：
1、date：代表具体时间字段，也可以为now()查询当前时间;
2、format：DATE_FORMAT将传来的Date类型数据转为自己需要的格式，如%Y-%m-%d %H:%i:%s会将传来的Time数据转为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式
%Y-%m-%d %H:%i:%s 与 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 相对应，也是最常用的格式，这里举几个简单的栗子如下；
SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s'); -- 结果：2020-12-07 22:18:58 SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d %H:%i'); -- 结果：2020-12-07 22:18 SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d %H'); -- 结果：2020-12-07 22 SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d'); -- 结果：2020-12-07 SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%H:%i:%s'); -- 结果：22:18:58 SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%H'); -- 结果：22
对于上面的需求1，用DATE_FORMAT函数的查询方式如下：
SELECT name as '用户名',DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H') as '时间/小时',count(*) as '订单量' from t_order where DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d') = '2020-11-11' GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H');
查询结果：
mysql> SELECT name as '用户名',DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H') as '时间/小时',count(*) as '订单量' from t_order where DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d') = '2020-11-11' GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H'); +------------------+---------------+-----------+ | 用户名 | 时间/小时 | 订单量 | +------------------+---------------+-----------+ | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 00 | 0 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 01 | 10 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 02 | 6 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 03 | 3 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 04 | 0 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 05 | 0 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 06 | 0 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 07 | 0 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 08 | 0 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 09 | 0 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 10 | 0 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 11 | 0 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 12 | 12 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 13 | 6 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 14 | 3 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 15 | 7 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 16 | 2 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 17 | 3 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 18 | 11 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 19 | 2 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 20 | 1 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 21 | 3 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 22 | 2 | | 剁手皇帝陈哈哈 | 2020-11-11 23 | 0 | +------------------+---------------+-----------+ 24 rows in set (0.00 sec)
这里的GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d %H')代表的是“年月日 + 小时”合在一起为单位，具体到的是某天的小时；
当然，也可以写成以下两种形式，都是按小时来划分，但是…：
1、GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%H')
2、GROUP BY HOUR(createTime)
需要注意的是，当where条件指定了某一天时，这三种的作用是相同的，但如果where条件没指定某一天，就会大不相同，我们来看看查询结果；
SELECT name as '用户名',DATE_FORMAT(createTime,'%H') as '时间/小时',count(*) as '订单量' from t_order GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%H');
查询结果
mysql> SELECT name as '用户名',DATE_FORMAT(createTime,'%H') as '时间/小时',count(*) as '订单量' from t_order GROUP BY DATE_FORMAT(createTime,'%H'); +-----------------+---------------+-----------+ | 用户名 | 时间/小时 | 订单量 | +-----------------+---------------+-----------+ | 触手怪刘大莉 | 00 | 11 | | 触手怪刘大莉 | 01 | 302 | | 触手怪刘大莉 | 02 | 277 | | 触手怪刘大莉 | 03 | 122 | | 触手怪刘大莉 | 04 | 6 | | 触手怪刘大莉 | 05 | 11 | | 触手怪刘大莉 | 06 | 0 | | 触手怪刘大莉 | 07 | 0 | | 触手怪刘大莉 | 08 | 1 | | 触手怪刘大莉 | 09 | 4 | | 触手怪刘大莉 | 10 | 5 | | 触手怪刘大莉 | 11 | 92 | | 触手怪刘大莉 | 12 | 1937 | | 触手怪刘大莉 | 13 | 1602 | | 触手怪刘大莉 | 14 | 108 | | 触手怪刘大莉 | 15 | 78 | | 触手怪刘大莉 | 16 | 110 | | 触手怪刘大莉 | 17 | 108 | | 触手怪刘大莉 | 18 | 138 | | 触手怪刘大莉 | 19 | 66 | | 触手怪刘大莉 | 20 | 44 | | 触手怪刘大莉 | 21 | 59 | | 触手怪刘大莉 | 22 | 21 | | 触手怪刘大莉 | 23 | 8 | +-----------------+---------------+-----------+ 24 rows in set (0.01 sec)
通过查询结果可以看出，查出的数据是用户历史所有的订单数在各小时的分布情况，DATE_FORMAT(createTime,'%H')代表的是是任意天的小时，也等价于GROUP BY HOUR(createTime)。
拿到这些数据，相信写推荐算法的同学就知道在哪个时间段给“触手怪刘大莉”同学推广告的效果最好了。