在MySQL中查询同一天的数据,可以通过使用DATE函数来提取日期部分,从而忽略时间部分。例如,如果你想查询2015年6月1日至2015年11月1日期间每天的数据,可以使用以下SQL语句:
select CAST(startTime AS DATE) startTime,count(*) as a, sum(case when serviceType='转办' then 1 else 0 end ) as b, sum(case when endTime>now() then 1 else 0 end ) as c, sum(case when callType='重复投诉' then 1 else 0 end ) as d, sum(case when callType='咨询' then 1 else 0 end ) as e, sum(case when callType='投诉举报' then 1 else 0 end ) as f, sum(case when callType='求助' then 1 else 0 end ) as j, sum(case when callType='建议' then 1 else 0 end ) as m, sum(case when callType='表扬' then 1 else 0 end ) as n, sum(case when callType='感谢' then 1 else 0 end ) as z from opeform where startTime>='2015-6-1' and startTime<='2015-11-1' group by CAST(startTime AS DATE)
这里,我们首先使用CAST函数将startTime字段转换为日期格式,然后使用GROUP BY子句按日期分组。通过这种方式,你可以得到每一天的数据统计。
如果你希望进一步分析特定类型的呼叫,例如重复投诉、咨询、投诉举报等,可以通过case when语句来分别计算每种类型的数量。这有助于你了解在特定日期内每种呼叫类型的分布情况。
此外,通过使用sum函数和case when语句,你可以计算出在每个日期内未完成(即endTime大于当前时间)的服务次数。这对于追踪未解决的问题或任务非常有用。
这个查询不仅可以帮助你了解每天的服务量和各类呼叫的数量,还可以帮助你识别可能存在的趋势或异常。例如,你可能会发现某些日期的服务量异常高,或者特定类型的呼叫数量异常多。
通过定期执行这样的查询,你可以更好地管理服务请求,并确保及时解决客户的问题和需求。
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