pandas和SQL數據分析實戰
https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149
轉載https://blog.csdn.net/cz626626/article/details/78333078
一、unix_timestamp函數用法
1、unix_timestamp() 得到當前時間戳
2、如果參數date滿足yyyy-MM-dd HH:mm:ss形式，則可以直接unix_timestamp(string date) 得到參數對應的時間戳
3、如果參數date滿足yyyy-MM-dd HH:mm:ss形式，則我們需要指定date的形式，在進行轉換
unix_timestamp(‘2009-03-20’, ‘yyyy-MM-dd’)=1237532400
二、from_unixtime函數用法
語法：from_unixtime(t1,’yyyy-MM-dd HH:mm:ss’)
其中t1是10位的時間戳值，即1970-1-1至今的秒，而13位的所謂毫秒的是不可以的。
對於13位時間戳，需要截取，然后轉換成bigint類型，因為from_unixtime類第一個參數只接受bigint類型。例如：
select from_unixtime(cast(substring(tistmp,1,10) as bigint),’yyyy-MM-dd HH’) tim ,count(*) cn from ttengine_hour_data where …
https://www.cnblogs.com/haorenergou/p/7927591.html（轉載）
我們經常會面臨要從數據庫里判斷時間，取出特定日期的查詢。但是數據庫里儲存的都是unix時間戳，處理起來並不是特別友好。幸而MYSQL提供了幾個處理時間戳的函數，可以幫助我們在查詢的時候，就將時間戳格式化。用法舉例如下：
1.FROM_UNIXTIME()函數
FROM_UNIXTIME(unix_timestamp,format)
參數unix_timestamp 時間戳 可以用數據庫里的存儲時間數據的字段
參數format 要轉化的格式 比如“”%Y-%m-%d“” 這樣格式化之后的時間就是 2017-11-30
可以有的形式：
%M 月名字(January～December)
%W 星期名字(Sunday～Saturday)
%D 有英語前綴的月份的日期(1st, 2nd, 3rd, 等等。）
%Y 年, 數字, 4 位
%y 年, 數字, 2 位
%a 縮寫的星期名字(Sun～Sat)
%d 月份中的天數, 數字(00～31)
%e 月份中的天數, 數字(0～31)
%m 月, 數字(01～12)
%c 月, 數字(1～12)
%b 縮寫的月份名字(Jan～Dec)
%j 一年中的天數(001～366)
%H 小時(00～23)
%k 小時(0～23)
%h 小時(01～12)
%I 小時(01～12)
%l 小時(1～12)
%i 分鍾, 數字(00～59)
%r 時間,12 小時(hh:mm:ss [AP]M)
%T 時間,24 小時(hh:mm:ss)
%S 秒(00～59)
%s 秒(00～59)
%p AM或PM
%w 一個星期中的天數(0=Sunday ～6=Saturday ）
%U 星期(0～52), 這里星期天是星期的第一天
%u 星期(0～52), 這里星期一是星期的第一天
%% 一個文字%
使用舉例：
SELECT
username,
FROM_UNIXTIME(create_time, "%Y-%m-%d") AS dat
FROM
`wp_user`
GROUP BY
dat
這樣就能查出每天有哪些用戶注冊了。按天分組，你可以將數據導出后進行其他操作。
2.UNIX_TIMESTAMP（）
UNIX_TIMESTAMP(date)
其中date可以是一個DATE字符串，一個DATETIME字符串，一個TIMESTAMP或者一個當地時間的YYMMDD或YYYMMDD格式的數字
用這個函數可以幫助我們在時間戳中篩選出某些天的數據。
比如說：
SELECT
username,
FROM_UNIXTIME(create_time, "%Y-%m-%d") AS dat
FROM
`wp_user`
WHERE
create_time >=UNIX_TIMESTAMP(''2017-11-29')
AND
create_time <UNIX_TIMESTAMP(''2017-11-30')
GROUP BY
dat
這個查詢可以讓我們查出29號那一天的用戶注冊記錄。
善用這兩個MYSQL函數可以幫助我們提高處理數據的效率。
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