数据库查询访问次数最多的一天

select time_happend,count(time_happend) as count from users_operation_history group by time_happend order by count(time_happend) desc

第一天是最重要的一天。

我用的是mssql的语法，取时间字段的日期部分时间发生，mssql可以写convert（varchar（10），time happens，120），mysql我不太懂。

from users_operation_historygroup by convert(varchar(10),time_happend,12)

按 count（*）desc 排序 对访问记录进行反向排序以获得最多的访问量，不同的数据库可能语法略有不同，如果有问题，我们再说吧。

如果你的时间段是均匀的，比如一天24小时，每4小时作为一个周期，那么你可以专门写这个。

select coutn(id) from t group by trunc (to_char(time,'hh24') / 4)

to_char(time,'hh24'）是去掉小时部分，截图是求商，将小时部分除以4，那么每4小时就会在一起。

如果时间段不均匀，则只能单独编写每个时间段。

示例：select count（id） from t where to char（time，'hh24'和 char（time，'hh24'> = 开始时间。

select t1.*

from test t1 inner join(select convert(varchar(13),time,120) a,max(time) time

from test

group by convert(varchar(13),time,120)) t2

我想写它，如果你有任何问题，请稍后再问。

将数据转换为 yyyymmddhhmmss 的样式，然后按 yyyymmddhh 分组并取最大值。

由于数据量大，在数据库中做出判断需要花费大量时间，因此建议在插入数据时添加日期。 数据也会以增量方式插入，然后消除之前具有相同日期的数据。

就面向对象编程语言而言，你可以设计一个模型顺序（它有 3 个字段：orderid ordername ordertime），同时让这个顺序继承 icomparable 接口，实现它的 compareto 方法，对 ordertime 进行排序，然后按小时对排序列表进行分组，得到 lst[1]， lst[2]， 。 lst[i]，所以 list[i]。

count就是这个小时的订单数，所以一目了然是1小时还是5小时最多的订单，当然这是从程序的角度来看的，如果是从数据库的角度来看就不多想了，呵呵，仅供参考。。

select max(tmp.订单号） 从 （选择订单计数，订单表中的订单号按订单分组） tmp

只查询访问次数，那么就跟主贴表没有关系了，直接用贴图表来做就行了，因为某一天的主帖可能就是几天前了。

select a.[粘贴 ID]，一个[日期]、计数（a..）[date]） 作为 [count] 从

选择 [粘贴 Douxian ID] 作为 [粘贴 ID]，Cast（Year（[遵循日期]） 作为 Char（4））。

cast（month（[发布日期]） 作为 varchar（2））。

cast（day（[follow date]） as char（2）） 作为 [date]

来自[后续]。

agroup by a.[粘贴 ID]，一个[日期]。

按 [count] dec 排序 假设 2，仅计算访问次数（与帖子无关）

select a.[日期]、计数（a..）[按计划喊叫]）作为[计数]从

选择 cast（year（[follow date]） as char（4）））。

cast（month（[发布日期]） 作为 varchar（2））。

cast（day（[follow date]） as char（2）） 作为 [date]

来自[后续]。

agroup by a.[日期]。

按 [count] desc 排序以查询访问量最大的一天，在选择[粘贴 ID]，一个[日期]，只需在选择后添加“top 1”即可。

这是因为主贴图表中有一个字段，专门用于存储访问次数，当有人访问它时，更新此字段并让它添加 1。

选择时间，count（time） 作为记录中的数字，介于'2014-09-01' and '2014-10-01'按时间分组。

或。 选择 time， count（time） 作为 （

选择 convert（varchar（10），time，120） 作为 time from record where time between'2014-09-01' and '2014-10-01'作为 t 按时间分组。