SQL——按照季度，固定时间段，分组统计数据 SQL——按照季度，固定时间段

最近在工作中接到了一个需求，要求统计当月以10天为一个周期，每个周期的数据汇总信息。假设有一张表如下：
表table_test中
IDAMOUNTCREATE_DATE
1502017-01-01
2502017-01-09
3502017-01-11
4502017-01-19
【SQL——按照季度，固定时间段，分组统计数据】5502017-01-21
6502017-01-22
7502017-01-24
相当于以CREATE_DATE为组条件，1 - 10，11 -20，21 - 月末，每一个时间段的AMOUNT字段的和。面对这个需求，首先想到的解决方案为以日期作为参数。使用代码传参重复调用，发现该方法效率极低，后来做出相应优化，使用 UNION ALL 去调用 sql如下

1 SELECT SUM(AMOUT) AS totalAmount FORM TABLE_TEST 2 WHERE CREATE_DATE BETWEEN '2017-01-01' AND '2017-01-10' 3 UNION ALL 4 SELECT SUM(AMOUT) AS totalAmount FORM TABLE_TEST 5 WHERE CREATE_DATE BETWEEN '2017-01-11' AND '2017-01-20' 6 UNION ALL 7 SELECT SUM(AMOUT) AS totalAmount FORM TABLE_TEST 8 WHERE CREATE_DATE BETWEEN '2017-01-21' AND '2017-01-30'

后来数据量大了后发现，效率有些跟不上。就想到了代替的优化SQL如下

1 SELECT 2sum(amount) totalAmount, 3floor((day(CREATE_DATE) - day(NOW()))/10) AS TIMESAPN 4 FROM 5table_test 6 where MONTH(create_date) = MONTH(now()) 7 GROUP BY 8TIMESAPN --该sql为mysql语句,如果为其他数据库可替换为其他数据库函数

关键点在于：

floor((day(CREATE_DATE) - day(NOW()))/10) AS TIMESAPN
当 TIMESAPN 为 0 时则在第一个周期，为1则在第二个周期，以此类推，最后在以该字段为分组条件。完美解决效率问题。可以适当的想一下如果该需求改成按照季度统计。只需要截取日期的月份/4则可以完美解决。也就是说这个sql
基本可以解决按照一段时间去统计的大部分需求。（该sql为博主自己想出来的，适用于本需求。如果有什么更好的解决方法可以留言。互相学习）

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