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通过时间字段按周分组统计的 SQL 写法需结合日期函数和分组逻辑，以下是不同场景下的实现方案及注意事项：
数据初始化参考：https://doris.apache.org/zh-CN/docs/benchmark/ssb
一、基础分组方法
1. 使用 WEEK() 函数
SELECT YEAR(LO_ORDERDATE) AS year, WEEK(LO_ORDERDATE, 1) AS week_num, COUNT(*) AS record_count
FROM lineorder_flat
where YEAR(LO_ORDERDATE) = '1998'
GROUP BY year, week_num
ORDER BY year, week_num;
- 说明：
WEEK(date, mode)的mode参数定义周起始日（如mode=1表示周从周一开始，mode=0为周日开始）。 - 适用场景：简单按周统计记录数，需结合年份避免跨年周混淆。
2. 使用 DATE_FORMAT() 函数
SELECT DATE_FORMAT(LO_ORDERDATE, '%Y%u') AS year_week, COUNT(*) AS total_cnt
FROM lineorder_flat
where YEAR(LO_ORDERDATE) = '1998'
GROUP BY year_week
order by year_week;
- 说明：
%Y%u格式将日期转换为“年份+周数”（如202413表示2024年第13周）。
二、进阶场景处理
1. 显示周起始日期
若需展示每周的起始日期，需结合日期计算：
SELECT MIN(LO_ORDERDATE) AS week_start, MAX(LO_ORDERDATE) AS week_end, COUNT(*) AS order_count
FROM lineorder_flat
where YEAR(LO_ORDERDATE) = '1998'
GROUP BY WEEK(LO_ORDERDATE, 1), YEAR(LO_ORDERDATE)
order by week_start;
- 说明：通过
MIN/MAX函数动态计算每周起止日期。
2. 处理跨年周
使用 YEARWEEK() 函数自动处理跨年周：
SELECT YEARWEEK(LO_ORDERDATE, 1) AS year_week, COUNT(*) AS total_sales
FROM lineorder_flat
GROUP BY year_week
order by year_week;
- 说明：
YEARWEEK返回年份和周数的组合（如202413），避免跨年周的分组错误。
三、性能优化建议
-
索引优化
为时间字段添加索引以加速分组查询：ALTER TABLE lineorder_flatADD INDEX idx_date (LO_COMMITDATE); -
分区表
对按周频繁查询的大表进行分区：
CREATE TABLE `lineorder_flat` (`LO_ORDERDATE` int NOT NULL,`LO_ORDERKEY` int NOT NULL,`LO_LINENUMBER` tinyint NOT NULL,`LO_CUSTKEY` int NOT NULL,`LO_PARTKEY` int NOT NULL,`LO_SUPPKEY` int NOT NULL,`LO_ORDERPRIORITY` varchar(100) NOT NULL,`LO_SHIPPRIORITY` tinyint NOT NULL,`LO_QUANTITY` tinyint NOT NULL,`LO_EXTENDEDPRICE` int NOT NULL,`LO_ORDTOTALPRICE` int NOT NULL,`LO_DISCOUNT` tinyint NOT NULL,`LO_REVENUE` int NOT NULL,`LO_SUPPLYCOST` int NOT NULL,`LO_TAX` tinyint NOT NULL,`LO_COMMITDATE` date NOT NULL,`LO_SHIPMODE` varchar(100) NOT NULL,`C_NAME` varchar(100) NOT NULL,`C_ADDRESS` varchar(100) NOT NULL,`C_CITY` varchar(100) NOT NULL,`C_NATION` varchar(100) NOT NULL,`C_REGION` varchar(100) NOT NULL,`C_PHONE` varchar(100) NOT NULL,`C_MKTSEGMENT` varchar(100) NOT NULL,`S_NAME` varchar(100) NOT NULL,`S_ADDRESS` varchar(100) NOT NULL,`S_CITY` varchar(100) NOT NULL,`S_NATION` varchar(100) NOT NULL,`S_REGION` varchar(100) NOT NULL,`S_PHONE` varchar(100) NOT NULL,`P_NAME` varchar(100) NOT NULL,`P_MFGR` varchar(100) NOT NULL,`P_CATEGORY` varchar(100) NOT NULL,`P_BRAND` varchar(100) NOT NULL,`P_COLOR` varchar(100) NOT NULL,`P_TYPE` varchar(100) NOT NULL,`P_SIZE` tinyint NOT NULL,`P_CONTAINER` varchar(100) NOT NULL
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`LO_ORDERDATE`, `LO_ORDERKEY`)
COMMENT 'OLAP'
PARTITION BY RANGE(`LO_ORDERDATE`)
(PARTITION p1992 VALUES [("-2147483648"), ("19930101")),
PARTITION p1993 VALUES [("19930101"), ("19940101")),
PARTITION p1994 VALUES [("19940101"), ("19950101")),
PARTITION p1995 VALUES [("19950101"), ("19960101")),
PARTITION p1996 VALUES [("19960101"), ("19970101")),
PARTITION p1997 VALUES [("19970101"), ("19980101")),
PARTITION p1998 VALUES [("19980101"), ("19990101")))
DISTRIBUTED BY HASH(`LO_ORDERKEY`) BUCKETS 48
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1",
"min_load_replica_num" = "-1",
"is_being_synced" = "false",
"colocate_with" = "groupxx1",
"storage_medium" = "hdd",
"storage_format" = "V2",
"inverted_index_storage_format" = "V1",
"light_schema_change" = "true",
"disable_auto_compaction" = "false",
"enable_single_replica_compaction" = "false",
"group_commit_interval_ms" = "10000",
"group_commit_data_bytes" = "134217728"
);
- 缓存中间结果
对高频统计使用物化视图或定期汇总表。
四、注意事项
- 时区问题：确保数据库服务器与应用时区一致，避免周数偏移。
- 周定义一致性：业务需求可能要求周从周日或周一开始，需统一
mode参数。 - 数据清洗：检查时间字段是否包含空值或异常值（如未来日期）。
示例场景
假设统计订单表 orders 的每周销售额：
SELECT YEARWEEK(LO_ORDERDATE, 1) AS year_week, CONCAT(MIN(LO_ORDERDATE), ' 至 ', MAX(LO_ORDERDATE)) AS date_range, SUM(p_size) AS total_sales, COUNT(DISTINCT p_name) AS active_users
FROM lineorder_flat
where YEAR(LO_ORDERDATE) = '1998'
GROUP BY year_week
ORDER BY year_week;
- 输出效果：
通过上述方法，可灵活应对不同业务场景下的按周统计需求，推荐优先使用 YEARWEEK 或 DATE_FORMAT 简化跨年处理。若需更直观的日期范围展示，可结合动态周起止日期计算。