SQL查询本年每月的数据
--一、以一行数据的形式，显示本年的12月的数据，本示例以2017年为例，根据统计日期字段判断，计算总和，查询语句如下：selectsum(case when datepart(month,统计日期)=1 then 支付金额 else 0 end) as '1月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=2 then 支付金额 else 0 end) as '2月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=3 then 支付金额 else 0 end) as '3月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=4 then 支付金额 else 0 end) as '4月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=5 then 支付金额 else 0 end) as '5月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=6 then 支付金额 else 0 end) as '6月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=7 then 支付金额 else 0 end) as '7月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=8 then 支付金额 else 0 end) as '8月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=9 then 支付金额 else 0 end) as '9月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=10 then 支付金额 else 0 end) as '10月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=11 then 支付金额 else 0 end) as '11月',
sum(case when datepart(month,统计日期)=12 then 支付金额 else 0 end) as '12月'
from TM店铺整体月指标
where datepart(year,统计日期)='2023'
--二、根据当前日期，以列的数据形式，显示本年的12个月的数据，查询语句如下：
select 统计日期=convert(varchar(10),dateadd(month, 0,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,1,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,2,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,3,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,4,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,5,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,6,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,7,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,8,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,9,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,10,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120) union all select date=convert(varchar(10),dateadd(month,11,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120)
--二、具体应用示例：以2017为例，查询语句如下：with t as
( select 统计日期=substring(convert(varchar(10),dateadd(month, 0,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2) union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,1,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2) union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,2,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2) union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,3,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2) union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,4,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2) union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,5,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2) union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,6,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2) union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,7,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2) union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,8,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2) union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,9,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2)union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,10,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2)union all select date=substring(convert(varchar(10),dateadd(month,11,convert(varchar(10),DATEADD(year, DATEDIFF(year,0,getdate()), 0),120)),120),6,2)
)select id=ROW_NUMBER()OVER(ORDER BY t1.统计日期),统计日期=t1.统计日期+'月', 支付金额=sum(isnull(t2.支付金额,0)) from t t1 left join(select substring(convert(varchar,统计日期,120),6,2) as 统计日期,sum(支付金额) as 支付金额--count(*) as countsfrom TM店铺整体月指标 where datepart(year,统计日期)='2023' group by substring(convert(varchar,统计日期,120),6,2) ) t2 on t1.统计日期= t2.统计日期group by t1.统计日期 
--sql 查询每一年1到12月的数据
Select Year(统计日期) as 年份,Month(统计日期) as 月份,SUM(支付金额) as 支付金额
FROM TM店铺整体月指标Group by Year(统计日期),Month(统计日期)
--2、每月
select year(统计日期) 年,month(统计日期) 月,
sum(支付金额) as 支付金额, sum(老买家支付金额) as 老买家支付金额,sum(支付件数) as 支付件数,
sum(直通车消耗) as 直通车消耗,sum(淘宝客佣金) as 淘宝客佣金,sum(钻石展位消耗) as 钻石展位消耗,sum(成功退款金额) as 成功退款金额,
sum(PC端支付金额) as PC端支付金额,sum(无线端支付金额) as 无线端支付金额,
sum(PC端支付件数) as PC端支付件数,sum(无线端支付件数) as 无线端支付件数from TM店铺整体日指标WHEREYEAR (统计日期) = 2023 -- 这里假设你要查 2023年的每月的统计。group by year(统计日期),month(统计日期)
--按年统计
SELECT year(统计日期) 年次,
sum(支付金额) as 支付金额, sum(老买家支付金额) as 老买家支付金额,sum(支付件数) as 支付件数,
sum(直通车消耗) as 直通车消耗,sum(淘宝客佣金) as 淘宝客佣金,sum(钻石展位消耗) as 钻石展位消耗,sum(成功退款金额) as 成功退款金额,
sum(PC端支付金额) as PC端支付金额,sum(无线端支付金额) as 无线端支付金额,
sum(PC端支付件数) as PC端支付件数,sum(无线端支付件数) as 无线端支付件数FROM TM店铺整体月指标
GROUP BY year(统计日期)
--按月逐级累计查询语句：
SELECT a.统计日期, SUM(b.支付金额) as 支付金额 FROM(SELECT 统计日期, SUM(支付金额) 支付金额 FROM TM店铺整体月指标 GROUP BY 统计日期) a
INNER JOIN(SELECT 统计日期, SUM(支付金额) 支付金额 FROM TM店铺整体月指标 GROUP BY 统计日期) b
ON a.统计日期 >= b.统计日期
GROUP BY a.统计日期
ORDER BY a.统计日期
--按周统计 (年度周次)
SELECT datepart(week, 统计日期) 周次, count(1) 销售天数, sum(支付金额) as 支付金额, sum(老买家支付金额) as 老买家支付金额,sum(支付件数) as 支付件数,
sum(直通车消耗) as 直通车消耗,sum(淘宝客佣金) as 淘宝客佣金,sum(钻石展位消耗) as 钻石展位消耗,sum(成功退款金额) as 成功退款金额,
sum(无线端支付金额) as 无线端支付金额,sum(PC端支付金额) as PC端支付金额,
sum(无线端支付件数) as 无线端支付件数, sum(PC端支付件数) as PC端支付件数FROM TM店铺整体日指标
WHERE year(统计日期)=year(getdate())
GROUP BY datepart(week, 统计日期) 
--按周统计 (月份周次)
SELECT weekName 周次,count(1) 销售次数, sum(支付金额) as 支付金额, sum(老买家支付金额) as 老买家支付金额,sum(支付件数) as 支付件数,
sum(直通车消耗) as 直通车消耗,sum(淘宝客佣金) as 淘宝客佣金,sum(钻石展位消耗) as 钻石展位消耗,sum(成功退款金额) as 成功退款金额,
sum(无线端支付金额) as 无线端支付金额,sum(PC端支付金额) as PC端支付金额,
sum(无线端支付件数) as 无线端支付件数, sum(PC端支付件数) as PC端支付件数from (
SELECT cast(datepart(month,统计日期) as varchar(2)) + '月第'+ cast((datepart(week,统计日期) - datepart(week,convert(varchar(7),统计日期,120) + '-01') + 1) as varchar(2)) + '周'
weekName,支付金额,老买家支付金额,支付件数,直通车消耗,淘宝客佣金,钻石展位消耗,成功退款金额,无线端支付金额,PC端支付金额,无线端支付件数,PC端支付件数
FROM TM店铺整体日指标
WHERE year(统计日期)=year(getdate())
)tb
GROUP BY weekName 
--按季统计
SELECT datepart(quarter, 统计日期) 季次, count(1) 销售次数,sum(支付金额) as 支付金额, sum(老买家支付金额) as 老买家支付金额,sum(支付件数) as 支付件数,
sum(直通车消耗) as 直通车消耗,sum(淘宝客佣金) as 淘宝客佣金,sum(钻石展位消耗) as 钻石展位消耗,sum(成功退款金额) as 成功退款金额,
sum(无线端支付金额) as 无线端支付金额,sum(PC端支付金额) as PC端支付金额,
sum(无线端支付件数) as 无线端支付件数, sum(PC端支付件数) as PC端支付件数FROM TM店铺整体月指标
WHERE year(统计日期)=year(getdate())
GROUP BY datepart(quarter, 统计日期) 
相关文章：
SQL查询本年每月的数据
--一、以一行数据的形式，显示本年的12月的数据，本示例以2017年为例，根据统计日期字段判断，计算总和，查询语句如下：selectsum(case when datepart(month,统计日期)1 then 支付金额 else 0 end) as 1月, sum…...
C++之struct和union对比介绍
C之struct和union对比介绍 在C中，struct和union都是用来定义自定义数据类型的关键字，但它们的作用略有不同。 首先了解一下它们的基本概念： struct（结构体）：struct 是一个用户自定义的数据类型ÿ…...
微服务--SkayWalking(链路追踪：国产开源框架)
SkayWalking：分布式系统的应用程序性能监视工具 作用：分布式追踪、性能指标分析、应用、服务依赖分析； SkayWalking性能剖析： 我操，能够定位到某一个方法会有多慢。。。 通过Tid查看全局所有的日志信息（…...
在Windows 10上部署ChatGLM2-6B：掌握信息时代的智能对话
在Windows 10上部署ChatGLM2-6B：掌握信息时代的智能对话 硬件环境ChatGLM2-6B的量化模型最低GPU配置说明准备工作ChatGLM2-6B安装部署ChatGLM2-6B运行模式解决问题总结 随着当代科技的快速发展，我们进入了一个数字化时代，其中信息以前所未有的…...
LRU和LFU算法的简单实现
LRU #include <iostream> #include <unordered_map> #include <list> struct Node{int key;int value;Node(int key, int value):key(key),value(value){} }; class LruCache{ private:int maxCapacity;// 最大容量std::list<Node>CacheList;// 缓存链…...
OCR多语言识别模型构建资料收集
OCR多语言识别模型构建 构建多语言识别模型方案 合合，百度，腾讯，阿里这四家的不错 调研多家，发现有两种方案，但是大多数厂商都是将多语言放在一个字典里，构建1w~2W的字典，训练一个可识别多种语…...
倍增的经典题目：扩大区间、st表
1. 扩大区间 P4155 [SCOI2015] 国旗计划例题1：P4155 [SCOI2015] 国旗计划 计算能覆盖整个圆圈的最少区间，题目给定的所有区间互相不包含，按区间左端点排序后，区间的右端点也是单增的。 我们首先需要化圆为线，然后贪…...
LeetCode——和为K的子数组（中等）
题目 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。 示例 1： 输入：nums [1,1,1], k 2 输出：2示例 2： 输入：nums [1,2,3], k 3 输出：2 题解 …...
Truncation Sampling as Language Model Desmoothing
本文是LLM系列文章，针对《Truncation Sampling as Language Model Desmoothing》的翻译。 截断采样作为语言模型的去平滑性 摘要1 引言2 背景3 截断作为去平滑性4 方法5 实验与结果6 相关工作7 结论8 不足 摘要 来自神经语言模型的长文本样本可能质量较差。截断采…...
docker安装jenkins
运行jenkins docker run -d \--name jenkins \ --hostname jenkins \-u root \-p 29090:8080 \--restart always \-v D:\springcloud\学习\jekins\jenkins\jks_home:/var/jenkins_home \ jenkins/jenkins获取root登录密码 密码在jekins_home/secrets/initalAdminPassword文件…...
学习pytorch8 土堆说卷积操作
土堆说卷积操作 官网debug torch版本只有nn 没有nn.functional代码执行结果 B站小土堆视频学习笔记 官网 https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#convolution-layers 常用torch.nn, nn是对nn.functional的封装，使函数更易用。 卷积核从输入图像左上角…...
pytest自动化测试两种执行环境切换的解决方案
目录 一、痛点分析 方法一：Hook方法pytest_addoption注册命令行参数 1、Hook方法注解 2、使用方法 方法二：使用插件pytest-base-url进行命令行传参 一、痛点分析 在实际企业的项目中，自动化测试的代码往往需要在不同的环境中进行切换&am…...
说说TIME_WAIT和CLOSE_WAIT区别
分析&回答 TCP协议规定，对于已经建立的连接，网络双方要进行四次握手才能成功断开连接，如果缺少了其中某个步骤，将会使连接处于假死状态，连接本身占用的资源不会被释放。网络服务器程序要同时管理大量连接…...
Docker的优势
Docker是一种开源的容器化平台，提供了一种将应用程序、库和其它依赖项封装在容器中的方法。以下是Docker的基本概念和优势： 基本概念： 镜像：一个Docker镜像是一个可运行的软件包，包括应用程序、库和其它依赖项。它是D…...
C++——string使用
string的常见构造接口 string() 构造空的srting类对象，空字符串 string(const char* str) 用字符串初始化 string(const string& str)拷贝构造，使用string类初始化string(size_t n, char c) 用n个字符c初始化 string s1; string s2("hello …...
10. selenium API （二）
目录 1. 多层框架/窗口定位 2. 下拉框处理 2.1 前端界面 2.2 代码 3. 针对 alert 弹窗进行操作 3.1 前端界面 3.2 代码 4. 文件提交 4.1 前端界面 4.2 代码 5. 显示等待 6. 操作浏览器滚动条 7. 截图 8. 浏览器关闭 9. 窗口切换 在上篇文章中，我们学…...
[国产MCU]-W801开发实例-用户报文协议(UDP)数据接收和发送
用户报文协议(UDP)数据接收和发送 文章目录 用户报文协议(UDP)数据接收和发送1、UDP简单介绍2、W801的UDP创建逻辑2.1 UDP使用步骤2.2 代码实现1、UDP简单介绍 用户数据报协议 (UDP) 是一种跨互联网使用的通信协议，用于对时间敏感的传输，例如视频播放或 DNS查找。它通过在数…...
JavaScript 生成 16: 9 宽高比
这篇文章只是对 for 循环一个简单应用，没有什么知识含量。 可以跳过这篇文章。 只是我用来保存一下我的代码，保存在本地我嫌碍眼，总想把他删了。 正文部分 公式：其中 width 表示宽度，height 表示高度 16 9 w i d t…...
HTML5之drawImage函数
参数说明： drawImage(image, x, y) //按原图片大小绘制。 drawImage(image, x, y, width, height) //按指定大小绘制。 drawImage(image, sourceX, sourceY, sourceWidth, sourceHeight, destX, destY, destWidth, destHeight) //常用于图片裁剪。 其中：…...
leetcode7.整数反转-Java
题目 给你一个 32 位的有符号整数 x ，返回将 x 中的数字部分反转后的结果。 如果反转后整数超过 32 位的有符号整数的范围 [−231, 231 − 1] ，就返回 0。 假设环境不允许存储 64 位整数（有符号或无符号）。 7. 整数反转 - 力扣&a…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强，React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 （1）使用React Native…...
智能在线客服平台：数字化时代企业连接用户的 AI 中枢
随着互联网技术的飞速发展，消费者期望能够随时随地与企业进行交流。在线客服平台作为连接企业与客户的重要桥梁，不仅优化了客户体验，还提升了企业的服务效率和市场竞争力。本文将探讨在线客服平台的重要性、技术进展、实际应用，并…...
Cloudflare 从 Nginx 到 Pingora：性能、效率与安全的全面升级
在互联网的快速发展中，高性能、高效率和高安全性的网络服务成为了各大互联网基础设施提供商的核心追求。Cloudflare 作为全球领先的互联网安全和基础设施公司，近期做出了一个重大技术决策：弃用长期使用的 Nginx，转而采用其内部开发…...
安全突围：重塑内生安全体系：齐向东在2025年BCS大会的演讲
文章目录 前言第一部分：体系力量是突围之钥第一重困境是体系思想落地不畅。第二重困境是大小体系融合瓶颈。第三重困境是“小体系”运营梗阻。 第二部分：体系矛盾是突围之障一是数据孤岛的障碍。二是投入不足的障碍。三是新旧兼容难的障碍。 第三部分&am…...
SQL Server 触发器调用存储过程实现发送 HTTP 请求
文章目录 需求分析解决第 1 步：前置条件，启用 OLE 自动化方式 1：使用 SQL 实现启用 OLE 自动化方式 2：Sql Server 2005启动OLE自动化方式 3：Sql Server 2008启动OLE自动化第 2 步：创建存储过程第 3 步：创建触发器扩展 - 如何调试？第 1 步：登录 SQL Server 2008第 2 步…...
【FTP】ftp文件传输会丢包吗？批量几百个文件传输，有一些文件没有传输完整，如何解决？
FTP（File Transfer Protocol）本身是一个基于 TCP 的协议，理论上不会丢包。但 FTP 文件传输过程中仍可能出现文件不完整、丢失或损坏的情况，主要原因包括： ✅ 一、FTP传输可能“丢包”或文件不完整的原因 原因描述网络…...
轻量安全的密码管理工具Vaultwarden
一、Vaultwarden概述 Vaultwarden主要作用是提供一个自托管的密码管理器服务。它是Bitwarden密码管理器的第三方轻量版，由国外开发者在Bitwarden的基础上，采用Rust语言重写而成。 （一）Vaultwarden镜像的作用及特点 轻量级与高性…...
【Go语言基础【6】】字符串格式化说明
文章目录 零、格式化常用场景一、Go 字符串格式化核心概念二、常用格式化占位符1. 整数类型2. 浮点数类型3. 字符串与布尔类型4. 指针与通用类型 三、宽度与精度控制1. 宽度控制2. 精度控制（浮点数/字符串） 零、格式化常用场景 数值转字符串：…...
【HTML】HTML 与 CSS 基础教程
作为 Java 工程师，掌握 HTML 和 CSS 也是需要的，它能让你高效与前端团队协作、调试页面元素，甚至独立完成简单页面开发。本文将用最简洁的方式带你掌握核心概念。 一、HTML，网页骨架搭建 核心概念：HTML通过标签定义内…...
2025年渗透测试面试题总结-腾讯[实习]安全研究员（题目+回答）
安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。 目录 腾讯[实习]安全研究员 1. 自我介绍 2. SQL二次注入原理 3. 二次注入修复方案 4. SQL注入绕WAFÿ…...