如何使用mysql查詢24小時數(shù)據(jù)

更新時間：2023年07月21日 14:55:30 作者：會跑的葫蘆怪

在進行實時數(shù)據(jù)處理時，我們常常需要查詢最近24小時的數(shù)據(jù)來進行分析和處理，下面我們將介紹如何使用MySQL查詢最近24小時的數(shù)據(jù),需要的朋友可以參考下

mysql取24小時數(shù)據(jù)

MySQL是一種常用的關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。在進行實時數(shù)據(jù)處理時，我們常常需要查詢最近24小時的數(shù)據(jù)來進行分析和處理。下面我們將介紹如何使用MySQL查詢最近24小時的數(shù)據(jù)。

SELECT * FROM table_name WHERE timestamp_column >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 24 HOUR);

如果要查詢最近12小時的數(shù)據(jù)，只需要將24改為12即可。

SELECT * FROM table_name WHERE timestamp_column >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 12 HOUR);

注意，在使用DATE_SUB函數(shù)時，第一個參數(shù)應該是一個時間戳類型的變量。
除了使用INTERVAL關鍵字外，我們還可以使用DATE_ADD函數(shù)加上負數(shù)參數(shù)來實現(xiàn)求最近N小時數(shù)據(jù)的效果。

SELECT * FROM table_name WHERE timestamp_column >= DATE_ADD(NOW(), INTERVAL -24 HOUR);

與DATE_SUB函數(shù)不同的是，DATE_ADD函數(shù)的第二個參數(shù)應該是一個帶有負號的整數(shù)。這樣我們就可以得到最近24小時的數(shù)據(jù)。

以上就是如何使用MySQL查詢最近24小時數(shù)據(jù)的方法，希望對大家有所幫助。

MySQL 獲取前24小時每小時數(shù)據(jù)總數(shù)

一、準備數(shù)據(jù)

1、創(chuàng)建表結構

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for data_report
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `data_report`;
CREATE TABLE `data_report`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
  `app_id` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '租戶ID',
  `record_num` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '記錄條數(shù)',
  `create_time` datetime NULL DEFAULT NULL COMMENT '創(chuàng)建時間',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `appId`(`app_id`, `create_time`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 2646 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci COMMENT = '數(shù)據(jù)報表' ROW_FORMAT = Dynamic;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

2、表中填充數(shù)據(jù)

INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (1, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 11:11:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (24, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 12:12:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (47, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 13:13:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (70, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 14:14:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (93, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 15:15:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (116, 'P15942995247454', 10, '2023-05-04 16:16:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (139, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 17:17:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (162, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 18:18:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (185, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 19:19:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (208, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 20:20:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (231, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 21:21:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (254, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 22:22:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (277, 'P15942995247454', 1, '2023-05-04 23:23:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (300, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 00:24:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (323, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 01:25:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (346, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 02:26:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (369, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 03:27:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (392, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 04:28:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (415, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 05:29:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (438, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 06:30:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (461, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 07:31:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (484, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 08:32:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (507, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 09:33:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (530, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 10:34:00');
INSERT INTO `ice`.`data_report` (`id`, `app_id`, `record_num`, `create_time`) VALUES (553, 'P15942995247454', 1, '2023-05-05 11:35:00');

二、獲取前24小時每小時數(shù)據(jù)

你可以使用以下 SQL 查詢語句來獲取 MySQL 數(shù)據(jù)庫中當前前24小時每小時的數(shù)據(jù)：

SELECT
	DATE_FORMAT( create_time, '%Y-%m-%d %H:00:00' ) AS HOUR,
	COUNT(*) AS count 
FROM
	data_report
WHERE
	create_time>= DATE_SUB( NOW(), INTERVAL 24 HOUR ) 
GROUP BY
	HOUR;

這個查詢語句會將 data_report 表中過去24小時內每個小時的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，并按照小時分組。其中，create_time 是你表中記錄創(chuàng)建時間的字段名，你需要將其替換成實際的字段名。DATE_FORMAT 函數(shù)用于格式化時間，將分鐘和秒鐘部分都設置為0，只保留小時部分。COUNT 函數(shù)用于統(tǒng)計每個小時內的數(shù)據(jù)量。

執(zhí)行這個查詢語句后，你會得到一個結果集，其中包含了過去24小時內每個小時的數(shù)據(jù)量。

三、獲取24小時內的每分鐘數(shù)據(jù)總數(shù)

要獲取 MySQL 數(shù)據(jù)庫中當前前24小時每分鐘的數(shù)據(jù)，可以使用以下 SQL 查詢語句：

SELECT
	DATE_FORMAT( create_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00' ) AS MINUTE,
	COUNT(*) AS count 
FROM
	data_report 
WHERE
	create_time>= DATE_SUB( NOW(), INTERVAL 24 HOUR ) 
GROUP BY
	MINUTE;

這個查詢語句與前面的查詢語句類似，只是將時間格式化的方式改為了保留分鐘部分，并且將分組的單位改為了分鐘。執(zhí)行這個查詢語句后，你會得到一個結果集，其中包含了過去24小時內每分鐘的數(shù)據(jù)量。

到此這篇關于如何使用mysql查詢24小時數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關mysql取24小時數(shù)據(jù)內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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