mysql 查询每天某个时间段的数据及最接近的记录数据

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mysql 查询每天某个时间段的数据及最接近的记录数据

2024-07-12 08:21| 来源: 网络整理| 查看: 265

一 、 查某个时间段的数据 早高峰时间段查询(早上7点到九点) SELECT * FROM table WHERE hour(时间字段) BETWEEN 07 and 09

但是遇到一个问题就是要查凌晨的数据就不行了 因为凌晨是当天到第二天 所以:

凌晨数据查询(晚上10点到次日凌晨6点) SELECT * FROM table WHERE (hour(时间字段)>=22 or 6 >=hour(时间字段)) 二、 查最接近的记录

查询场景:现在的需求是查询年龄最接近20岁的用户,获取前5个

我现在的数据库记录用户年龄的字段记录格式是"1995-05-20",字段名称birthday

解决思路:

1.首先查询时转换成用户年龄

日期格式转年龄的方法:

(1)当前年份 - 日期格式中的年份

date_format(now(), '%Y') - from_unixtime(unix_timestamp(birthday), '%Y')

(2)当前年份 - 日期格式中的年份(获取方法不同)

date_format(now(), '%Y') - year(birthday)

2.通过order by asb() 排序获取最接近的数据

完整的语句:

SELECT   (date_format(now(), '%Y') - year(birthday)) as age FROM  user WHERE   is_anchor = 1 ORDER BY abs(20 - age) limit 0,5

 

三、查某个时间段的且最接近的记录数据

查询场景:现在的需求是查询某个用户在2020年中最早出单时间(凌晨5点-9点,且最接近5点的数据)和2020年中最晚出单时间(晚上10点-次日凌晨4点,取最靠近凌晨4点的出单时间)

我现在的数据库记录出单时间的字段记录格式是"yyyy-MM-dd HH:mm:ss",字段名称GMT_MODIFIED

解决思路:

最早出单时间:

1. 首先查询凌晨5-9点(小时 5-8)的数据, hour(p.GMT_MODIFIED) BETWEEN 05 and 08

2.再查最接近5点的数据 select   hour(p.GMT_MODIFIED) as hourss from  hip_sal_policy p  where   ORDER BY abs(5 - hourss)

最晚出单时间:

1. 首先查询晚上10点-次日凌晨4点(小时 22-4)的数据, hour(p.GMT_MODIFIED) >= 22 or 04 >= hour(p.GMT_MODIFIED)

2.再查最接近4点的数据 select   hour(p.GMT_MODIFIED) as hourss from  hip_sal_policy p  where   ORDER BY abs(4 - hourss)

完整sql 

最早出单时间(凌晨5-9点) select DATE_FORMAT(p.GMT_MODIFIED,'%H:%i') policyTime, hour(p.GMT_MODIFIED) as hourss from hip_sal_policy p where p.status ='1' and p.creator = #{userId} and p.GMT_MODIFIED BETWEEN '2020-01-01 00:00:00' and '2020-12-31 23:59:59' and hour(p.GMT_MODIFIED) BETWEEN 05 and 08 ORDER BY abs(5 - hourss) limit 1 最晚出单时间(晚上10点-次日凌晨4点) select    DATE_FORMAT(p.GMT_MODIFIED,'%H:%i') policyTime,    hour(p.GMT_MODIFIED) as hourss from  hip_sal_policy p where    p.status ='1' and p.creator = '675609'    and p.GMT_MODIFIED BETWEEN '2020-01-01 00:00:00' and '2020-12-31 23:59:59'     and    (hour(p.GMT_MODIFIED) >= 22 or 04 >= hour(p.GMT_MODIFIED))     ORDER BY abs(4 - hourss)     limit 1

 

 



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