//今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); //昨天 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1 //近7天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名) //近30天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY) <= date(时间字段名) //本月 SELECT * FROM 表名 WHERE DATE_FORMAT( 时间字段名, '%Y%m' ) = DATE_FORMAT( CURDATE( ) , '%Y%m' ) //上一月 SELECT * FROM 表名 WHERE PERIOD_DIFF( date_format( now( ) , '%Y%m' ) , date_format( 时间字段名, '%Y%m' ) ) =1 //查询本季度数据 select * from `ht_invoice_information` where QUARTER(create_date)=QUARTER(now()); //查询上季度数据 select * from `ht_invoice_information` where QUARTER(create_date)=QUARTER(DATE_SUB(now(),interval 1 QUARTER)); //查询本年数据 select * from `ht_invoice_information` where YEAR(create_date)=YEAR(NOW()); //查询上年数据 select * from `ht_invoice_information` where year(create_date)=year(date_sub(now(),interval 1 year)); //查询当前这周的数据 SELECT name,submittime FROM enterprise WHERE YEARWEEK(date_format(submittime,'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(now()); //查询上周的数据 SELECT name,submittime FROM enterprise WHERE YEARWEEK(date_format(submittime,'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(now())-1; //查询上个月的数据 select name,submittime from enterprise where date_format(submittime,'%Y-%m')=date_format(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 1 MONTH),'%Y-%m') select * from user where DATE_FORMAT(pudate,'%Y%m') = DATE_FORMAT(CURDATE(),'%Y%m') ; select * from user where WEEKOFYEAR(FROM_UNIXTIME(pudate,'%y-%m-%d')) = WEEKOFYEAR(now()) select * from user where MONTH(FROM_UNIXTIME(pudate,'%y-%m-%d')) = MONTH(now()) select * from user where YEAR(FROM_UNIXTIME(pudate,'%y-%m-%d')) = YEAR(now()) and MONTH(FROM_UNIXTIME(pudate,'%y-%m-%d')) = MONTH(now()) select * from user where pudate between 上月最后一天 and 下月第一天 //查询当前月份的数据 select name,submittime from enterprise where date_format(submittime,'%Y-%m')=date_format(now(),'%Y-%m')

SQL Join子句，主要用在select语句中，把两个或多个表的行结合起来，基于这些表之间的共同字段(往往是id字段)来查询，从多个表中返回满足条件的所有行。 常见join子句类型 　　常见join子句类型有INNER JOIN(同JOIN)、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN，其中第一种为内连接，后三种为外连接。 　　不同的join子句类型区别如下图所示： 介绍其中4种： 1、方法一(仅适用单个字段)：使用 not in ,比较容易理解,缺点是效率低 如：select A.ID from A where A.ID not in (select ID from B)； 2、方法二(适用多个字段匹配)：使用 left join...on... , "B.ID isnull" 表示左连接之后在B.ID 字段为 null的记录。 如：select A.ID from A left join B on A.ID=B.ID where B.ID is null ； 3、方法三(适用多个字段匹配) 如：select from B where (select count(1) as num from A where A.ID = B.ID) = 0； 4、方法四(适用多个字段匹配) 如：select from A where not exists(select 1 from B where A.ID=B.ID) 总结： 方法一：第一种not in 场景使用子查询数据量小的情况。因为我子查询只有20w的数据。但是总表有100w。所以我使用not in的话我使用的是外表的索引所以数据较快。弊端。子查询里面不能存在null字段。如果有，那么你数据就会准。这种方式的实际情况其实是和字表做hash连接。 方法二：左连接：left join 或 left outer join (1)左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值(null)。两表进行关联。数据量为两个表的笛卡尔积。返回左表的全部数据。右边不满足条件的为null。如果左表数据大的话，这样关联数据也不小。所以速度这么慢，属于正常。 方法四：第二种not in 场景使用子查询数据量小的情况。因为我子查询只有20w的数据。但是总表有100w。所以我使用not exists的话我使用的是子表的索引。但是我外表数据太大。所以导致速度变慢。本质:对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。 总结： 如果右表是子表，也就是说右表有多条记录匹配左表的话，那么展示的最终结果是多条记录和左表匹配。如下图展示 总结：left join 其实也就是匹配左表的过程，on条件后不应该加上左表的条件。