Oracle数据库高频技巧

1. 获取某段时间中的含有数据的日期集合

select substr(day_hhmmss,0,8) 列别名 from 数据表名 t    // t为数据表名的别名
where (day_hhmmss between '20160228' and '20160311235959') 
group by substr(day_hhmmss,0,8)  //group by 用于分组
//此处也可以添加  order by 列别名  来排序

结果为:

20160305
20160306
20160307
20160311
20160304
20160308
20160309
20160310

注意:between...and...需格外注意

day_hhmmss between '20160228' and '20160311235959'
//时间段为(2016年2月28日零点)到(2016年3月11日23点59分59秒)间的所有时间点

day_hhmmss between '20160228' and '20160311'
//时间段为(2016年2月28日零点)到(2016年3月11日零点)间的所有时间点,但不包括29号当天的所有数据

2.获取某段时间中的所有日期集合

获取20160228到20160311间的所有日期集合

select to_char(to_date('20160228','yyyyMMdd') + rownum - 1, 'yyyyMMdd') 列别名
from dual
connect by rownum <= trunc(to_date('20160311','yyyyMMdd') - to_date('20160228', 'yyyyMMdd')) + 1

结果为:

20160228
20160229
20160301
20160302
20160303
20160304
20160305
20160306
20160307
20160308
20160309
20160310
20160311

3.获取某段时间中没有数据的日期集合

数据库中minus用于两个集合做减法

select to_char(to_date('20160228','yyyyMMdd') + rownum - 1, 'yyyyMMdd') 列别名
from dual
connect by rownum <= trunc(to_date('20160311','yyyyMMdd') - to_date('20160228', 'yyyyMMdd')) + 1
minus
(select substr(day_hhmmss,0,8) 列别名
from 数据表名 t
where (day_hhmmss between '20160228' and '20160311235959') 
group by substr(day_hhmmss,0,8))

结果为:

20160228
20160229
20160301
20160302
20160303

4.合并列:行变列

使用wm_concat() 函数

select wm_concat(列别名) 新列别名from(
  select to_char(to_date('20160228','yyyyMMdd') + rownum - 1, 'yyyyMMdd') 列别名
  from dual
  connect by rownum <= trunc(to_date('20160311','yyyyMMdd') - to_date('20160228', 'yyyyMMdd')) + 1
  minus
  (select substr(day_hhmmss,0,8) 列别名
   from 数据表名 t
   where (day_hhmmss between '20160228' and '20160311235959')
   group by substr(day_hhmmss,0,8))
 )

结果为:

20160228,20160229,20160301,20160302,20160303

5.统计数据表中各相同数据的数据量

    select count(*) as num,t.时间列名 as 时间 from 数据库 t where t.时间列名 between '起始时间' and '结束时间' group by t.时间列名

结果为:

num 时间
20 201608081255
52 201608081256
87 201608081257
24 201608081258
15 201608081259

6.获取当前系统时间

 select sysdate as 当前系统时间 from dual

结果为:

2016/8/10 10:33:05

7.统计某段时间内每十五分钟获取到的数据量

 select to_char(to_date(t.时间列名, 'yyyymmddhh24miss'), 'yyyy-mm-dd hh24')||':'||floor(to_char(to_date(t.t.时间列名, 'yyyymmddhh24mi'), 'mi')/15)*15 时间, 
count(*) num
from 数据库 t where t.时间列名 between '起始时间' and '结束时间'
group by to_char(to_date(t.时间列名, 'yyyymmddhh24mi'), 'yyyy-mm-dd hh24')||':'||floor(to_char(to_date(t.时间列名, 'yyyymmddhh24mi'), 'mi')/15)*15
order by to_char(to_date(t.时间列名, 'yyyymmddhh24mi'), 'yyyy-mm-dd hh24')||':'||floor(to_char(to_date(t.t.时间列名, 'yyyymmddhh24mi'), 'mi')/15)*15

结果为:

时间  num
2016-08-09 00:0 1526
2016-08-09 00:15 1856
2016-08-09 00:30 16
2016-08-09 00:30 26
2016-08-09 00:45 152
2016-08-09 01:0 15
2016-08-09 01:15 1526
2016-08-09 01:30 156
2016-08-09 01:30 26
2016-08-09 01:45 126

8.统计某段时间内存在数据量的十五分钟的数目

select  count(distinct to_char(to_date(t.时间列名, 'yyyymmddhh24miss'),'yyyymmddhh24')||floor(to_char(to_date(t.时间列名, 'yyyymmddhh24miss'),'mi')/15)*15)  num
from 数据表 t where t.时间列名 between '起始时间' and '结束时间'

结果是:

num
96
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,636评论 5 468
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,890评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,680评论 0 330
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,766评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,665评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,045评论 1 276
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,515评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,182评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,334评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,274评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,319评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,002评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,599评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,675评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,917评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,309评论 2 345
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,885评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容