mysql获取当前月每天新增的数据,没有显示0

如果想要获取当前月每天新增的数据，并且不显示没有新增数据的天数，可以使用MySQL的日期函数和子查询来实现。

以下是一个示例代码，假设需要获取表`my_table`在当前月份每天的新增数据量：

SELECT DAY(date_col) AS day, COUNT(*) AS count
FROM (
  SELECT DATE(created_at) AS date_col
  FROM my_table
  WHERE YEAR(created_at) = YEAR(CURDATE()) AND MONTH(created_at) = MONTH(CURDATE())
) AS t
GROUP BY DAY(date_col);

这里使用了一个子查询来获取当前月份的所有数据，并将日期列`created_at`转化为日期类型后存储在`date_col`列中，然后再按照日期列`date_col`的天数进行分组，并统计每天的数据量。

如果某一天没有新增数据，那么这一天的统计结果是不会显示的。

注意，这里使用了MySQL的`DAY()`函数来获取日期的天数，如果需要获取其他日期部分，可以使用类似的函数，例如`MONTH()`函数用于获取月份。

相关问题

msql获取本年每个月新增的数据没有显示0

如果您想要获取本年每个月新增的数据并且要显示0，可以使用 MySQL 的 IFNULL 函数以及 LEFT JOIN 操作，示例代码如下：

SELECT 
    MONTH(date_col) AS month, 
    IFNULL(COUNT(*), 0) AS count 
FROM 
    your_table 
RIGHT JOIN 
    (
        SELECT 1 AS month 
        UNION SELECT 2 AS month 
        UNION SELECT 3 AS month 
        UNION SELECT 4 AS month 
        UNION SELECT 5 AS month 
        UNION SELECT 6 AS month 
        UNION SELECT 7 AS month 
        UNION SELECT 8 AS month 
        UNION SELECT 9 AS month 
        UNION SELECT 10 AS month 
        UNION SELECT 11 AS month 
        UNION SELECT 12 AS month 
    ) AS months ON MONTH(date_col) = months.month 
WHERE 
    YEAR(date_col) = YEAR(CURRENT_DATE()) 
GROUP BY 
    months.month;

这段 SQL 查询语句会返回当前年份中每个月份的新增数据量，如果某个月份没有新增数据，则对应的 count 字段会显示为0。

使用mysql编写每个月新增数据条数和之前数据量总和

在MySQL中，要计算每个月新增的数据条数以及与上个月数据的总和，你可以创建一个SQL查询结合窗口函数（如Lag()或Lead()）来实现。假设你有一个名为`your_table`的表，其中包含日期字段`date_column`和其它需要统计的数据字段。

以下是一个基本的示例，这里我们使用`MONTH()`函数获取月份，假设`id`是主键：

SELECT
    YEAR(date_column) AS year,
    MONTH(date_column) AS month,
    COUNT(*) AS new_records,
    SUM(CASE WHEN LAG(id) OVER (PARTITION BY YEAR(date_column), MONTH(date_column) ORDER BY date_column) IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS total_sum
FROM
    your_table
GROUP BY
    YEAR(date_column),
    MONTH(date_column);

这个查询的工作原理是：
1. `COUNT(*)` 计算每个月的新记录数量。
2. `LAG(id)` 函数获取当前行之前`id`的值，如果它是NULL（即第一个记录），那么`CASE`语句会返回1，表示新的开始；否则返回0。`SUM()`函数累加这些1s得到上个月的数据总数。

请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要根据具体的表结构和需求调整查询。另外，如果你的表非常大，使用`LAG()`可能会有性能问题，这时可以考虑使用其他方法或者定期维护历史统计信息。