在MySQL表中按月选择并过滤记录？

您可以将聚合函数SUM()与GROUP BY子句配合使用来实现此目的。

让我们创建一个表。创建表的查询如下-

mysql> create table SelectPerMonthDemo
   -> (
   -> Id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
   -> Price int,
   -> PurchaseDate datetime
   -> );

示例

使用插入命令在表中插入一些记录，其中之一将是购买日期。查询如下-

mysql> insert into SelectPerMonthDemo(Price,PurchaseDate) values(600,date_add(now(),
interval -1 month));
mysql> insert into SelectPerMonthDemo(Price,PurchaseDate) values(600,date_add(now(),
interval 2 month));
mysql> insert into SelectPerMonthDemo(Price,PurchaseDate) values(400,now());
mysql> insert into SelectPerMonthDemo(Price,PurchaseDate) values(800,date_add(now(),
interval 3 month));
mysql> insert into SelectPerMonthDemo(Price,PurchaseDate) values(900,date_add(now(),
interval 4 month));
mysql> insert into SelectPerMonthDemo(Price,PurchaseDate) values(100,date_add(now(),
interval 4 month));
mysql> insert into SelectPerMonthDemo(Price,PurchaseDate) values(1200,date_add(now(),
interval -1 month));

使用select语句显示表中的所有记录。查询如下-

mysql> select *from SelectPerMonthDemo;

输出结果

以下是显示产品价格和购买日期的输出-

+----+-------+---------------------+
| Id | Price | PurchaseDate        |
+----+-------+---------------------+
|  1 |  600 | 2019-01-10 22:39:30 |
|  2 |  600 | 2019-04-10 22:39:47 |
|  3 |  400 | 2019-02-10 22:40:03 |
|  4 |  800 | 2019-05-10 22:40:18 |
|  5 |  900 | 2019-06-10 22:40:29 |
|  6 |  100 | 2019-06-10 22:40:41 |
|  7 | 1200 | 2019-01-10 22:40:50 |
+----+-------+---------------------+
7 rows in set (0.00 sec)

这是查询以根据购买日期根据各个月份获取记录-

mysql> select monthname(PurchaseDate) as MONTHNAME,sum(Price) from
SelectPerMonthDemo
-> group by monthname(PurchaseDate);

输出结果

+-----------+------------+
| MONTHNAME | sum(Price) |
+-----------+------------+
| January | 1800 |
| April | 600 |
| February | 400 |
| May | 800 |
| June | 1000 |
+-----------+------------+
5 rows in set (0.07 sec)

如果您不想要月份名称（仅月份号），则使用以下查询-

mysql> select month(PurchaseDate),sum(Price) from SelectPerMonthDemo
-> group by month(PurchaseDate);

输出结果

+---------------------+------------+
| month(PurchaseDate) | sum(Price) |
+---------------------+------------+
| 1 | 1800 |
| 4 | 600 |
| 2 | 400 |
| 5 | 800 |
| 6 | 1000 |
+---------------------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)