mysql当月数据

mysql当月数据相关知识

• MySQL删除数据表前三个月的数据

  testrecord数据库中存储着玩家行为记录，每三个月需要清理掉。 删除数据前的准备 查看testrecord数据库的大小： MySQL [(none)]> USE information_schema; Database changed MySQL [information_schema]> SELECT CONCAT(ROUND(SUM(DATA_LENGTH/1024/1024/1024),2),'GB') -> as DATA FROM TABLES WHERE -> table_schema='testrecord'; +---------+ | DATA | +---------+ | 56.70GB | +---------+ 1 row in set (0.00 sec) 查看testrecord数据库各数据表大小
• mysql 月份查询该月有付款的数据

             ktime 开始时间串 dtime 到期时间串 jmonth 付费间隔月份数 可选(1,3,6,12) 需要 按月查询数据 比如说 ktime=1228406400(2008-12-5) dtime=1259856000(2009-12-4) jmonth=3 从2008-12-5开始，间隔3个月需要付费 直到2009-12-5 既第一次是2008-12-5号付费 第二次是2009-2-28号付费（提前5天）2009-3-5 第三次是2009-5-31号付费（提前5天）2009-6-5 第四次是2009-8-31号付费（提前5天）2009-9-5 现在我要查询2009年2月的要付费的数据就可以把上面给查出来， 查2009年3月的要付费的就无上面的例子 查2009年5月的也可以查出来。 复制代码 代码如下:$stime="2009-05"; 当前月,选择的查询月份。 $stimes="200905&
• Mysql 查询天、周，月，季度、年的数据

  Mysql 查询天、周，月，季度、年的数据 今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); 昨天 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1 近7天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名) 近30天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY) <= date(时间字段名) 本月 SELECT * FROM 表名 WHERE DATE_FORMAT( 时
• MySQL查看与修改当前数据库编码的方法

  MySQL中，数据库的编码是一个相当重要的问题，有时候我们需要查看一下当前数据库的编码，甚至需要修改一下数据库编码。查看当前数据库编码的SQL语句为：mysql> use xxxDatabase changedmysql> show variables like 'character_set_database';+------------------------+--------+| Variable_name          | Value  |+------------------------+--------+| character_set_database | latin1 |+------------------------+--------+1 row in set (0.00 sec)上面，我们先切换到xxx数据库下面来，然后使用SQL语句：show variabl

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mysql当月数据相关教程

• MySQL 创建数据库 前面章节介绍了如何登陆连接 MySQL 数据库，连接 MySQL 数据库之后就可以对数据库进行操作了，本小节将介绍如何创建一个属于自己项目的数据库。
• 2. MySQL 发展历史 1979 年，MySQL 的历史最早可以追溯到 1979 年，有一个人叫 Monty Widenius 在一个名为 TcX 的小公司打工并用 BASIC 设计了一个报表工具，可以在 4M 主频和 16KB 内存的计算机上运行。过了不久，又将此工具使用 C 语言重写，移植到 Unix 平台，当时，它只是一个很底层的面向报表的存储引擎；1996 年，MySQL 1.0 发布，只面向一小拨人，相当于内部发布。到了 96 年 10 月，MySQL 3.11.1 发布了；1999 - 2000 年，有一家公司在瑞典成立了，叫 MySQL AB （AB 是瑞典语“股份公司”的意思）。 雇了几个人,与 Sleepycat 合作，开发出了 Berkeley DB 引擎, 因为 BDB 支持事务处理，所以，MySQL 从此开始支持事务处理了；2000 年 4 月，MySQL 对旧的存储引擎进行了整理，命名为 MyISAM。同时，2001 年，Heikiki Tuuri 向 MySQL 提出建议，希望能集成他们的存储引擎 InnoDB ，这个引擎同样支持事务处理，还支持行级锁；2004 年 10 月，发布了经典的 4.1 版本。 2005 年 10 月，有发布了里程碑的一个版本，MySQL 5.0. 在5.0 中加入了游标，存储过程，触发器，视图和事务的支持。在 5.0 之后的版本里，MySQL 明确地表现出迈向高性能数据库的发展步伐；2011 年 4 月，MySQL 5.6 发布，作为被 Oracle 收购后，第一个正式发布并做了大量变更的版本（5.5版本主要是对社区开发的功能的集成），对复制模式，优化器等做了大量的变更，其中最重要的主从 GTID 复制模式，大大降低了 MySQL 高可用操作的复杂性；2016 年 9 月，Oracle 决定跳过 MySQL 5.x 命名系列，并抛弃之前的 MySQL 6，7 两个分支（6，7 是两个从来没有对外发布的两个分支），直接进入 MySQL 8 版本命名，自此正式进入 MySQL 8.0 时代。
• MySQL 的数据类型(1) 本小节主要讲解 MySQL 数据类型，MySQL 支持多种数据类型，学习好数据类型，才能更好的学习 MySQL 表的设计，让表的设计更加合理。
• 5. Pandas 解析 MySql 数据 上面我们通过 PyMySQL 库建立了 MySQL 数据库连接对象，接下来我们将通过 Pandas 进行 MySQL 数据的解析。
• MySQL 的数据类型(2) 这一小节我们继续学习 MySQL 数据库的数据类型上一小节学习了整数类型和浮点类型，本小节介绍日期时间类型和字符串类型。
• 2. 数据重塑 Pandas 对应数据的重塑有三种操作方式，分别为重塑操作 stack () ， unstack () 和轴向旋转操作 pivot ()：stack ()：该操作是将数据的列 “旋转” 为行；unstack ()：该操作是将数据的行 “旋转” 为列。下面我们先构造一些模拟数据，然后详细讲解这两种数据重塑的方式：# 导入 Pandas 库import pandas as pd# 构造数据集df_data=pd.DataFrame([[96,92,83,94],[85,86,77,88],[69,90,91,82]], index=['语文','数学','英语'], columns=['月考1','月考2','月考3','月考4'])print(df_data)# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4语文 96 92 83 94数学 85 86 77 88英语 69 90 91 82# 结果解析：这就是我们前面几节课学习的，创建一个 DataFrame 数据集的方式。# 接下来我们为 df_data 数据集指定行索引和列索引的索引名，分别为 “科目”，“模考”，这里要注意索引名和索引值的区别，我们上面的 index 和 columns 参数指定的是行索引和列索引值。df_data.index.name='科目'df_data.columns.name='模考'print(df_data)# --- 输出结果 ---模考 月考1 月考2 月考3 月考4科目 语文 96 92 83 94数学 85 86 77 88英语 69 90 91 82# 结果解析：这里可以看到 df_data 数据集中有了行索引名“科目”和列索引名“模考”。1. stack() 函数通过该函数，我们将 df_data 数据集的数据列转为数据行：# df_data 为上述构建的数据集print(df_data.stack())# --- 输出结果 ---科目 模考 语文 月考1 96 月考2 92 月考3 83 月考4 94数学 月考1 85 月考2 86 月考3 77 月考4 88英语 月考1 69 月考2 90 月考3 91 月考4 82结果解析：通过列旋转为行的重塑方式，我们看月考列数据变为了行数据，得到数据集有了层次化的列索引，一维的 “科目”，二维的 “模考”，这样的数据结构对于我们分析每科在各次月考中成绩的变化有很好的帮助。2. unstack() 函数通过该函数，我们将 df_data 数据集的数据行转为数据列：# df_data 为上述构建的数据集print(df_data.unstack())# --- 输出结果 ---模考 科目月考1 语文 96 数学 85 英语 69月考2 语文 92 数学 86 英语 90月考3 语文 83 数学 77 英语 91月考4 语文 94 数学 88 英语 82结果解析：这里可以看到，原数据中的科目行数据，变为了列数据，索引也是层次化的索引，对于我们分析每次月考各科目成绩的波动有很好的帮助。如果我们对 stack () 操作后返回的数据集，再进行 unstack () 操作，会发现回到了原数据结构，说明 unstack () 是 stack () 的逆操作：print(df_data.stack().unstack())# --- 输出结果 ---模考 月考1 月考2 月考3 月考4科目 语文 96 92 83 94数学 85 86 77 88英语 69 90 91 823. pivot() 函数该函数用于指定行索引，列索引，以及数据值，生成一个 “pivot” 数据表格。该函数有三个参数：参数名说明 index 新数据集的列索引 columns 新数据集的行索引 values 对应行和列所要填充的数据值，如果没有，填充 NaN下面我们先模拟一个 DataFrame 数据集，便于该函数的操作效果展示：# 这里模拟了3年某位学生各学期语文、数学得分的数据表。df_data_pivot=pd.DataFrame([["2018","上学期",83,94],["2018","下学期",77,88], ["2019","上学期",83,94],["2019","下学期",83,94], ["2020","上学期",83,94],["2020","下学期",91,82]], index=['a','b','c','d','e','f'], columns=['年度','学期','语文','数学'])print(df_data_pivot)# --- 输出结果 --- 年度 学期 语文 数学a 2018 上学期 83 94b 2018 下学期 77 88c 2019 上学期 83 94d 2019 下学期 83 94e 2020 上学期 83 94f 2020 下学期 91 82接下来我们将通过函数 pivot () 指定行索引、列索引以及数据值，生成新的数据集：# pivot(index="年度", columns="学期", values="语文")new_df=df_data_pivot.pivot(index="年度", columns="学期", values="语文")print(new_df)# --- 输出结果 ---学期 上学期 下学期年度 2018 83 772019 83 832020 83 91输出解析：我们这里指定行索引为年度，列索引为学期，填充对应行和列索引的语文数据值，通过输出结果可以看到新的数据集，这样处理之后的数据结构是很利于我们分析各年度各学期语文成绩的一个变化情况。

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