"data":{"宜万":[{"NUM":0,"DAY":"2023-02-21"})怎么取值

"data":{"宜万":[{"NUM":0,"DAY":"2023-02-21"})中，"宜万"是一个键，对应的值是一个列表。这个列表中有一个字典，包含了"NUM"和"DAY"两个键，分别对应着值0和"2023-02-21"。如果你要取出"NUM"和"DAY"的值，可以使用以下代码：

data["宜万"][0]["NUM"]  # 取出"NUM"的值
data["宜万"][0]["DAY"]  # 取出"DAY"的值

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java "data":{"宜万":[{"NUM":0,"DAY":"2023-02-21"})怎么取值

要取得"java "data":{"宜万":[{"NUM":0,"DAY":"2023-02-21"})中"宜万"对应的值，首先需要将该字符串解析为一个JSON对象。然后，根据JSON对象的结构，通过键值对的方式获取"宜万"对应的值。

以下是一种可能的方法：
1. 导入相关的JSON库，如JSON-java库。
2. 使用库提供的方法将字符串解析为JSON对象。
3. 使用JSON对象的get方法，通过键名"宜万"获取对应的值。

示例代码：

import org.json.JSONObject;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        String data = "java \"data\":{\"宜万\":[{\"NUM\":0,\"DAY\":\"2023-02-21\"}]";
        JSONObject jsonObject = new JSONObject(data);
        JSONObject innerObject = jsonObject.getJSONObject("data");
        JSONArray jsonArray = innerObject.getJSONArray("宜万");
        JSONObject valueObject = jsonArray.getJSONObject(0);
        int num = valueObject.getInt("NUM");
        String day = valueObject.getString("DAY");
        
        System.out.println("宜万对应的NUM值为：" + num);
        System.out.println("宜万对应的DAY值为：" + day);
    }
}

SELECT DATE_FORMAT( publish_time, '%Y-%m-%d' ) AS dateValue, SUM(IFNULL( like_num, 0 )) dataValue FROM mi_new.crawl_wx_article_account_new WHERE del_flag = 0 AND brand_id = 59 AND publish_time BETWEEN '2023-06-01 00:00:00' AND '2023-06-30 23:59:59' GROUP BY DATE_FORMAT( publish_time, '%Y-%m-%d' ) 对应elasticsearch实现

在Elasticsearch中实现该查询，你可以使用elasticsearch-dsl库来构建查询。以下是使用elasticsearch-dsl库来实现该查询的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search

# 连接Elasticsearch
es = Elasticsearch()

# 创建一个Search对象
s = Search(using=es, index="mi_new") \
    .query("term", del_flag=0) \
    .query("term", brand_id=59) \
    .query("range", publish_time={"gte": "2023-06-01 00:00:00", "lte": "2023-06-30 23:59:59"})

# 设置聚合
s.aggs.bucket('by_date', 'date_histogram', field='publish_time', interval='day') \
    .metric('total_likes', 'sum', field='like_num')

# 执行查询
response = s.execute()

# 处理结果
for item in response.aggregations.by_date.buckets:
    date_value = item.key_as_string
    data_value = item.total_likes.value
    print(f"dateValue: {date_value}, dataValue: {data_value}")

在上述代码中，我们首先连接到Elasticsearch，并创建一个Search对象。然后，我们使用`query`方法设置查询条件，包括`del_flag`、`brand_id`和`publish_time`的范围。接下来，我们使用`bucket`方法设置按日期进行聚合，并使用`metric`方法计算每个日期的点赞总数。最后，我们执行查询并处理结果。

请注意，上述示例假设你已经安装了elasticsearch和elasticsearch-dsl库，并且已经正确配置了连接到Elasticsearch的参数。你可能需要根据你的实际情况进行适当的调整。