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MySQL查询以选择特定月份的所有条目

2024-04-29 09:53:23 397

要选择MySQL中特定月份的所有条目，请使用monthname()或month()函数。

语法如下。

select *from yourTableName where monthname(yourColumnName)='yourMonthName';

为了理解上述语法，让我们创建一个表。创建表的查询如下

mysql> create table selectAllEntriesDemo
   -> (
   -> Id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
   -> ShippingDate datetime
   -> );

使用insert命令在表中插入一些记录。

查询如下

mysql> insert into selectAllEntriesDemo(ShippingDate) values('2019-01-21');
mysql> insert into selectAllEntriesDemo(ShippingDate) values('2018-02-24');
mysql> insert into selectAllEntriesDemo(ShippingDate) values('2010-10-22');
mysql> insert into selectAllEntriesDemo(ShippingDate) values('2011-04-12');
mysql> insert into selectAllEntriesDemo(ShippingDate) values('2013-02-10');
mysql> insert into selectAllEntriesDemo(ShippingDate) values('2014-02-15');
mysql> insert into selectAllEntriesDemo(ShippingDate) values('2016-06-14');
mysql> insert into selectAllEntriesDemo(ShippingDate) values('2017-02-14');
mysql> insert into selectAllEntriesDemo(ShippingDate) values('2015-03-29');

使用select语句显示表中的所有记录。

查询如下。

mysql> select *from selectAllEntriesDemo;

以下是输出。

+----+---------------------+
| Id | ShippingDate        |
+----+---------------------+
| 1  | 2019-01-21 00:00:00 |
| 2  | 2018-02-24 00:00:00 |
| 3  | 2010-10-22 00:00:00 |
| 4  | 2011-04-12 00:00:00 |
| 5  | 2013-02-10 00:00:00 |
| 6  | 2014-02-15 00:00:00 |
| 7  | 2016-06-14 00:00:00 |
| 8  | 2017-02-14 00:00:00 |
| 9  | 2015-03-29 00:00:00 |
+----+---------------------+
9 rows in set (0.00 sec)

以下是查询以选择特定月份的所有条目：

mysql> select *from selectAllEntriesDemo where monthname(ShippingDate)='February';

这是输出。

+----+---------------------+
| Id | ShippingDate        |
+----+---------------------+
| 2  | 2018-02-24 00:00:00 |
| 5  | 2013-02-10 00:00:00 |
| 6  | 2014-02-15 00:00:00 |
| 8  | 2017-02-14 00:00:00 |
+----+---------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

这是一个替代查询。

mysql> select *from selectAllEntriesDemo where month(ShippingDate)=2;

以下是输出。

+----+---------------------+
| Id | ShippingDate        |
+----+---------------------+
| 2  | 2018-02-24 00:00:00 |
| 5  | 2013-02-10 00:00:00 |
| 6  | 2014-02-15 00:00:00 |
| 8  | 2017-02-14 00:00:00 |
+----+---------------------+
4 rows in set (0.04 sec)

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