sql中用DATEDIFF函数计算后再排序

在SQL中，`DATEDIFF`函数可以用来计算两个日期之间的差值（以特定单位如天、小时等）。如果你想先使用`DATEDIFF`并排序，你可以按照以下步骤操作：

1. 获取两个日期作为输入，例如一个是当前日期，另一个是你想要比较的日期。这里假设我们想找出过去30天内的时间点，与当前时间之间的差距：

   SELECT DATEDIFF(CURRENT_DATE(), '2022-01-01') AS days_since_new_year

2. 使用`DATEDIFF`得到的结果通常是一个数值，比如上面的例子会返回从'2022-01-01'到当前日期的天数。然后你可以对这个结果进行排序，例如按升序或降序排列：

   SELECT DATEDIFF(CURRENT_DATE(), '2022-01-01') AS days_since_new_year
   ORDER BY days_since_new_year ASC; -- 升序排序
   ORDER BY days_since_new_year DESC; -- 降序排序

这将返回一个按天数递增或递减的列表，显示哪些日期距'2022-01-01'有最近的距离。

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oracle中用dense_rank查询连续3天或连续三天以上登录的人有哪些

Oracle中的`DENSE_RANK()`函数通常用于返回一个行级排名，它会消除平局并给出连续的排名。如果你想找出用户连续三天或更多天登录的情况，你需要结合`LAG`或`LEAD`窗口函数以及`DATEDIFF`来计算登录之间的间隔。

首先，假设你有一个名为`user_activity`的表，其中包含用户的`user_id`, `login_date`字段。你可以创建一个SQL查询如下：

WITH ranked_users AS (
  SELECT 
    user_id,
    login_date,
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) as rank,
    LAG(login_date, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) as prev_login_date
  FROM user_activity
)
SELECT user_id
FROM ranked_users
WHERE 
  rank = 1 OR (rank > 1 AND DATEDIFF('day', login_date, prev_login_date) <= 2)

这个查询首先按用户ID分组，然后对每个用户的登录日期排序，并给每天的登录分配一个连续的排名。`LAG(prev_login_date, 2)`获取前两天的登录日期。如果某一天的排名为1（即第一天），或者第二天及以后的日子登录距离前一天不超过两天，那么该用户就被视为连续登录了三天或以上。

以下sqlite的sql语句转换成等效的Mysql的语句 SELECT id,category_id,sum(cost),max(JULIANDAY(date(createtime))) - min(JULIANDAY(date(createtime))) AS days FROM target_note WHERE category="false" AND target_id="43" GROUP by category_id ORDER BY id DESC

以下是将该SQLite语句转换为MySQL语句的等效代码：

SELECT id,category_id,SUM(cost),DATEDIFF(MAX(date(createtime)), MIN(date(createtime))) AS days 
FROM target_note 
WHERE category='false' AND target_id='43' 
GROUP BY category_id 
ORDER BY id DESC;

注意，MySQL中使用`DATEDIFF()`函数来计算日期之间的天数。此外，MySQL中用单引号而不是双引号来表示字符串值。