在MySql中、怎样根据年份或者月份查询数据表中的数据？

下面以比较流行的mysql图形化管理工具Navicat为例，其他工具或者在命令行中以及编程语言中 *** 作时的执行的sql语句是一样的。

1、假设在数据库中有一个名为testtest的表格，表格内容如下图所示，表中有三条记录是9月份的

2、打开一个查询窗口，输入查询语句select * from testtest where month(date)='9'，该语句表示查询testtest表格中9月份的记录

3、点击“运行”执行该sql语句，在下方可以看到已经查询到了9月份的三条记录

4、如需按年查询可输入select * from testtest where year(date)='2017'，2017代表需要查询的年份。如下图所示只查询到了一条记录是2017年的

select DATE_FORMAT(来电时间,'%Y-%m') as 月, 问题类别 , count(1) as 数量 from

( select 来电时间, 问题类别 from mytable where 问题类别 = '农村用水投诉' ) tmptable

group by DATE_FORMAT(来电时间,'%Y-%m') ,问题类别 ORDER BY 月 ASC

您好，一、年度查询

查询 本年度的数据

SELECT *

FROM blog_article

WHERE year( FROM_UNIXTIME( BlogCreateTime ) ) = year( curdate( ))

二、查询季度数据

查询数据附带季度数

SELECT ArticleId, quarter( FROM_UNIXTIME( `BlogCreateTime` ) )

FROM `blog_article`

其他的同前面部分：查询 本季度的数据

SELECT *

FROM blog_article

WHERE quarter( FROM_UNIXTIME( BlogCreateTime ) ) = quarter( curdate( ))

三、查询月度数据

本月统计(MySQL)

select * from booking where month(booking_time) =

month(curdate()) and year(booking_time) = year(curdate())

本周统计(MySQL)

select * from spf_booking where month(booking_time) =

month(curdate()) and week(booking_time) = week(curdate())

四、时间段

N天内记录

WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(时间字段) <= N

当天的记录

where date(时间字段)=date(now())

或

where to_days(时间字段) = to_days(now())

查询一周：

select * from table where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(column_time)

查询一个月：

select * from table where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL INTERVAL 1 MONTH) <= date(column_time)

查询'06-03'到'07-08'这个时间段内所有过生日的会员：

Select * From user Where

DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d') >= '06-03' and DATE_FORMAT(birthday,'%m-%d')

<= '07-08'

统计一季度数据，表时间字段为：savetime

group by concat(date_format(savetime, '%Y '),FLOOR((date_format(savetime, '%m ')+2)/3))

或

select YEAR(savetime)*10+((MONTH(savetime)-1) DIV 3) +1,count(*)

from yourTable

group by YEAR(savetime)*10+((MONTH(savetime)-1) DIV 3) +1

五、分组查询

1、年度分组

2、月度分组

3、先按年度分组，再按月度分组

4、按年月分组

SELECT count(ArticleId), date_format(FROM_UNIXTIME( `BlogCreateTime`),'%y%m') sdate FROM `blog_article` group by sdate

结果：

count( ArticleId ) sdate

17 0901

11 0902

5 0903

6 0904

2 0905

1 0907

12 0908

6 0909

11 0910

3 0911

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