mysql创建每一天的日期维度表

MySQL创建每一天的日期维度表通常用于时间序列数据分析或者需要按天粒度存储数据的场景。你可以使用SQL的DATE_FORMAT()函数配合自增ID来生成这样的表。以下是一个基本的例子：

CREATE TABLE date_dimension (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    created_date DATE,
    day_of_week ENUM('Sunday', 'Monday', ..., 'Saturday'),
    week_number INT,
    month INT,
    year INT
);

INSERT INTO date_dimension (created_date) 
VALUES 
    (FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(NOW()), '%Y-%m-%d'))
UNION ALL
SELECT DATE_SUB(created_date, INTERVAL 1 DAY)
FROM date_dimension
WHERE created_date >= FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(NOW()), '%Y-%m-%d');

这个`date_dimension`表包含了日期、星期几、周数、月份和年份等信息。你可以通过自增长的主键ID来跟踪每一天，并且每次插入新的日期都会自动填充前一天的信息。

相关问题

如何在MySQL中编写查询语句以获取商品近7天的平均价格，并处理期间缺失的数据记录？同时，如何计算每5天为一个周期的近一个月价格平均值？请提供详细SQL查询示例。

在处理数据查询和分析时，掌握如何按时间维度计算价格平均值是一个重要的技能。针对这一需求，《MySQL按时间维度查询价格平均值：实时折线图数据准备》一书可以为你提供详尽的指导和帮助。这本书专注于解决你当前遇到的问题，包括编写能够计算特定时间范围内的价格平均值，并处理可能存在的空值数据记录的SQL查询语句。

参考资源链接：[MySQL按时间维度查询价格平均值：实时折线图数据准备](https://wenku.csdn.net/doc/6wr1u3p3su?spm=1055.2569.3001.10343)

对于第一个问题，即计算商品近7天的平均价格，我们需要考虑如何生成一个连续的日期序列，并与价格数据进行左连接，以便即使是空值日期也能在结果中显示。以下是对应的SQL查询示例：

SELECT 
  DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL n DAY) AS date,
  IFNULL(AVG(price), 0) AS average_price
FROM (
  SELECT 0 n UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3
  UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6
) AS days
CROSS JOIN price_log
WHERE 
  DATE(gmt) >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 DAY)
  AND DATE(gmt) <= CURDATE()
GROUP BY DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL n DAY)
ORDER BY date;

这个查询通过生成一个与当前日期相差0至6天的日期序列，并与价格记录表进行交叉连接。然后，我们根据这些日期筛选价格记录，并计算每一天的平均价格。使用IFNULL确保了日期序列中任何一个日期如果没有对应的记录，其平均价格将显示为0。

对于第二个问题，计算每5天为一个周期的近一个月价格平均值，我们可以使用递归查询来生成周期性的日期，并利用窗口函数来计算周期内的平均价格。以下是对应的SQL查询示例：

WITH RECURSIVE date_series AS (
  SELECT 
    CURDATE() - INTERVAL 4 DAY AS date_start,
    CURDATE() - INTERVAL 4 DAY AS date_end,
    1 AS cycle
  UNION ALL
  SELECT 
    date_end + INTERVAL 5 DAY,
    CURDATE() - INTERVAL (4 - n) DAY,
    cycle + 1
  FROM date_series, 
  (SELECT 0 n UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3) AS nums
  WHERE date_end < CURDATE() - INTERVAL 4 DAY
)
SELECT 
  date_start, 
  AVG(price) AS avg_price
FROM date_series
CROSS JOIN price_log
WHERE 
  gmt BETWEEN date_start AND date_end
GROUP BY cycle;

在这个查询中，我们创建了一个递归公用表表达式（CTE），生成从当前日期往前推的日期周期，每个周期为5天。然后，我们将价格记录表与这个日期周期进行交叉连接，并计算每个周期内的平均价格。

这两个查询分别解决了近7天平均价格的计算以及每隔5天为一个周期的近一个月价格平均值的计算，同时处理了数据集中的空值记录，使得生成的折线图能够完整地反映出价格随时间变化的趋势。

如果你希望进一步深入理解这些概念以及在实际项目中如何应用它们，建议你详细阅读《MySQL按时间维度查询价格平均值：实时折线图数据准备》。这本书不仅提供了本问题的解决方案，还涵盖了更广泛的时间序列分析、数据可视化以及相关SQL技巧。

参考资源链接：[MySQL按时间维度查询价格平均值：实时折线图数据准备](https://wenku.csdn.net/doc/6wr1u3p3su?spm=1055.2569.3001.10343)