MYSQL语句

  1. 查询小于某个时间
SELECT COUNT(*) FROM auth_user
WHERE date_joined <= '2017-06-04';
# 加了时区进行查询,东八区,上海,显示北京时间
SELECT count(1) FROM auth_user
WHERE (date_joined + INTERVAL 8 HOUR) <= '2017-06-05';
  1. hue中日常用到的语句

获取周报---先不用

select * from t_week_mail

获取developer---先不用

SELECT
u.id,u.email,u.username,u.last_login,u.date_joined,f.mobile,f.qq,f.address
FROM
default.mysql_auth_user u
LEFT JOIN
default.mysql_gizwits_site_userprofile
f
on u.id = f.user_id

获取auth_user

SELECT * from mysql_auth_user

获取mysql_organization

select * from mysql_organization

获取gizwits_site_userprofile

select * from mysql_gizwits_site_userprofile

获取mysql_gizwits_site_member (role_id)

select * from mysql_gizwits_site_member

获取device_count

select 
p.user_id,
t.total_device as dev_count
from 
(
select 
lower(product_key) as pk,
SUM(device_count) AS total_device
from
analyzedb.t_incr_device 
group by  lower(product_key)
)  t
right join default.mysql_gizwits_site_product p
on lower(t.pk) = lower(p.product_key)

获取new_device

SELECT p.verbose_name,p.product_key,o.name as com_name,p.user_id,p.type,
d.device_count,d.created_at
from default.mysql_gizwits_site_product p
left join analyzedb.t_incr_device d
on d.product_key = p.product_key
left join default.mysql_organization o 
on p.organization_id = o.id
  1. 还在尝试
SELECT p.id, p.product_key, p.verbose_name, p.is_adaptive_datapoint, d.device_count, c.product_id, o.name as organization_name
FROM default.mysql_gizwits_site_product as p LEFT JOIN default.mysql_gizwits_site_centralcontrolproduct as c
on p.id = c.product_id
LEFT JOIN analyzedb.t_incr_device as d on lower(p.product_key) = lower(d.product_key) 
LEFT JOIN default.mysql_organization as o on p.organization_id = o.id
  1. 新语句
    query_result
select 
p.id, 
p.product_key,
p.verbose_name,
p.is_adaptive_datapoint,
t.total_device,
c.product_id,
o.name as organization_name
from 
(
select 
 lower(product_key) as pk,
 SUM(device_count) AS total_device
from
analyzedb.t_incr_device 
group by  lower(product_key)
)  t
right join default.mysql_gizwits_site_product p
on lower(t.pk) = lower(p.product_key)
left join default.mysql_gizwits_site_centralcontrolproduct c 
on p.id = c.product_id
left join default.mysql_organization o 
on p.organization_id = o.id

mongo_device

select m.product_key, m.is_codegen 
from default.mongo_device m
where (m.year >= 2017) and (m.month >= 6) and (m.day >= 14) and (m.is_codegen = true)
select 
    lower(product_key),
    SUM(device_count) AS total_device
from
analyzedb.t_incr_device 
group by lower(product_key)

最后汇总

select 
p.id, 
p.product_key,
p.verbose_name,
p.is_adaptive_datapoint,
t.total_device,
c.product_id,
o.name as organization_name,
mongo.product_key, mongo.is_codegen
from 
(
select 
lower(product_key) as pk,
SUM(device_count) AS total_device
from
analyzedb.t_incr_device 
group by  lower(product_key)
)  t
right join default.mysql_gizwits_site_product p
on lower(t.pk) = lower(p.product_key)
left join default.mysql_gizwits_site_centralcontrolproduct c 
on p.id = c.product_id
left join default.mysql_organization o 
on p.organization_id = o.id
left join (select m.product_key, m.is_codegen 
from default.mongo_device m
where (m.year >= 2017) and (m.month >= 6) and (m.day >= 14) and (m.is_codegen = true)) mongo
on lower(mongo.product_key) = lower(p.product_key)

会不会忘记加distinct

select count(mac) from mongo_device where year = 2017 and month=6 and is_codegen=true and default.mac2type(mac)='NORMAL_MAC'
  1. 可能用到的
SELECT * from superset_retention
order by time DESC
limit 3
like
select * from mysql_gizwits_site_product where verbose_name like '%Allpay%'
select * from mysql_organization where name like '%奥付云%'

奥付云(AllpayV2_1正式平台)的设备累计数

select * from analyzedb.t_incr_device where product_key = '41755b79b566447d9b217c20bfaac91f'
select  
sum(device_count) 
from   analyzedb.t_incr_device  
where created_at<20170301  and   lower(product_key)="41755b79b566447d9b217c20bfaac91f"
select
     incr.created_at as created_at,
     SUM(incr.count) OVER (ORDER BY  incr.created_at ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS device_count
   from (
     select  
    created_at ,
     CASE  WHEN created_at=20170301  then sum(device_count)+8250  else sum(device_count)   end  as count
    from   analyzedb.t_incr_device  
    where created_at>=20170301  and   lower(product_key)="41755b79b566447d9b217c20bfaac91f"  group by   created_at
   )  incr
bumblebee
SELECT * FROM `device_settings` where device_id in 
(select device_id from device_settings GROUP BY device_id HAVING count(device_id) > 1);


获取user_id 和 dev_count

select 
p.user_id,
t.total_device as dev_count
from 
(
select 
lower(product_key) as pk,
SUM(device_count) AS total_device
from
analyzedb.t_incr_device 
group by  lower(product_key)
)  t
right join default.mysql_gizwits_site_product p
on lower(t.pk) = lower(p.product_key)
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,743评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,296评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,285评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,485评论 1 283
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,581评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,821评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,960评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,719评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,186评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,516评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,650评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,329评论 4 330
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,936评论 3 313
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,757评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,991评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,370评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,527评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容

  • 1、说明:创建数据库CREATE DATABASE database-name2、说明:删除数据库drop dat...
    codeSirCao阅读 433评论 0 2
  • 在安装在mysql之后,还没有用可视化的软件使用数据库,我们只能使用cmd 终端 来创建并使用数据库,接下来我们就...
    Miss_差不多阅读 288评论 0 1
  • 读《诗的八堂课》的情景不难忘,地铁中、餐馆中、公园中、宿舍中……难忘的是我重读这本书的八个夜晚,一天重读一堂课,一...
    陈素封阅读 637评论 1 8
  • 前段时间,读过一本名叫《贫穷的本质》的书,书中的提出了几点关于穷人为什么会穷的观点,值得深思,今晚分享给大家。 首...
    奕风少年520阅读 512评论 0 3
  • 缺版即功课,我的缺通过身边最亲近的人来显化,早餐悟出一语。 我的人间使命是服务好老公、孩子、进而使自我提升...
    初露倪儿阅读 238评论 0 0