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日期函数与日期处理专题，一篇彻底掌握 SQL 日期计算

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前言

如果说字符串处理考验的是对函数和正则表达式的理解，那么日期处理考验的就是数据分析能力。

在实际开发中，几乎所有业务系统都会涉及日期相关的统计。例如：

• 统计今天新增了多少用户；

• 查询最近 7 天的订单；

• 计算用户连续登录天数；

• 统计每个月的销售额；

• 判断用户是否在第二天再次登录。

这些需求看似不同，但背后使用的都是 SQL 的日期函数。

LeetCode SQL50 中，日期相关的题目数量并不算多，但难度普遍高于普通查询。很多题目真正困难的地方并不是 SQL 语法，而是如何把日期转换成可以计算的数据。

因此，这一篇文章不会只是介绍几个日期函数，而是结合 LeetCode 高频题，系统讲解日期处理的完整思路。读完之后，你不仅能够熟练使用YEAR()、MONTH()、DATEDIFF()等函数，还能够独立分析首次登录、连续登录、留存分析等经典问题。

一、SQL 中常见的日期类型

在开始学习日期函数之前，我们首先需要了解 MySQL 中最常见的三种日期类型。

对于 LeetCode SQL 而言，最常见的是DATE类型。

例如：

2025-07-15

它只保存日期，不保存具体时间。

而很多实际业务，例如订单系统、聊天系统、支付系统，则更常使用DATETIME或TIMESTAMP，因为需要精确到秒。

需要注意的是，虽然DATETIME和TIMESTAMP看起来很相似，但它们并不完全相同。

• DATETIME保存的是输入的日期时间值，不受时区影响。

• TIMESTAMP保存的是时间戳，会根据服务器时区进行转换。

对于 LeetCode 来说，这一区别几乎不会考察，因此本文主要讨论 DATE 类型。

二、获取当前日期与时间

MySQL 提供了几个非常常用的函数来获取当前日期和时间。

1. CURDATE()

返回当前日期。

SELECT CURDATE();

假设今天是 2025 年 7 月 15 日，那么结果为：

2025-07-15

注意，它不会包含时间。

因此：

WHERE order_date = CURDATE()

表示查询今天的数据。

2. NOW()

如果希望获得完整的日期和时间，则应该使用：

SELECT NOW();

结果类似：

2025-07-15 14:35:28

相比CURDATE()，NOW()多了时、分、秒。

一般来说：

• 判断今天的数据，用CURDATE()；

• 记录创建时间、更新时间，用NOW()。

三、提取日期中的年、月、日

很多统计需求都需要按照年份、月份或者日期进行分组。

例如：

查询 2024 年的所有订单。

或者：

统计每个月的销售额。

这时候，就需要使用日期提取函数。

YEAR()

提取年份。

SELECT YEAR(order_date) FROM Orders;

如果：

order_date = 2025-07-15

返回：

2025

因此：

SELECT * FROM Orders WHERE YEAR(order_date)=2025;

即可查询 2025 年的订单。

MONTH()

提取月份。

SELECT MONTH(order_date) FROM Orders;

结果：

7

因此：

SELECT * FROM Orders WHERE MONTH(order_date)=2;

可以查询所有二月份的数据。

不过需要提醒一点，在真实项目中，这种写法可能会影响索引使用，更推荐使用日期范围查询，例如：

WHERE order_date >= '2025-02-01' AND order_date < '2025-03-01'

这一点在数据量较大时性能差异会非常明显。

DAY()

提取日期。

SELECT DAY(order_date) FROM Orders;

如果：

2025-07-15

返回：

15

同理，还有：

HOUR() MINUTE() SECOND()

分别用于提取小时、分钟和秒。

四、DATE_ADD() 与 DATE_SUB()

这是 MySQL 中最常用的一对日期计算函数。

很多初学者容易混淆它们，其实记住一句话即可：

• DATE_ADD() 用于增加时间。

• DATE_SUB() 用于减少时间。

例如：

SELECT DATE_ADD( '2025-07-15', INTERVAL 7 DAY );

结果：

2025-07-22

表示在原来的日期基础上增加 7 天。

相反：

SELECT DATE_SUB( '2025-07-15', INTERVAL 7 DAY );

结果：

2025-07-08

表示减少 7 天。

这里的INTERVAL表示时间间隔，除了 DAY，还可以写：

INTERVAL 1 MONTH INTERVAL 1 YEAR INTERVAL 12 HOUR INTERVAL 30 MINUTE

因此，无论是计算未来日期还是历史日期，都可以通过这两个函数完成。

五、DATEDIFF()：计算两个日期之间相差多少天

在所有日期函数中，DATEDIFF()可以说是 LeetCode SQL 中出镜率最高的函数之一。很多首次登录、留存分析、连续登录等经典题目，本质上都离不开它。

DATEDIFF()的作用非常简单，就是计算两个日期之间相差的天数，其语法如下：

DATEDIFF(date1, date2)

需要注意的是，它计算的是date1 - date2的结果，因此参数的顺序十分重要。

例如：

SELECT DATEDIFF('2025-07-15', '2025-07-10');

执行结果为：

5

表示 2025 年 7 月 15 日比 2025 年 7 月 10 日晚 5 天。

如果交换参数的位置：

SELECT DATEDIFF('2025-07-10', '2025-07-15');

得到的结果则是：

-5

因此，很多初学者第一次使用DATEDIFF()时都会因为参数顺序写反，导致计算结果出现负数。记住一个简单的方法即可：谁减谁，就把谁放在前面。

DATEDIFF() 在 LeetCode 中的三个经典应用

虽然DATEDIFF()看起来只是一个简单的日期函数，但它在 LeetCode 中几乎贯穿了所有日期分析题。总结下来，最常见的应用主要有以下三类。

1. 判断两个日期是否连续

例如，用户的两次登录日期分别为：

可以直接计算：

SELECT DATEDIFF('2025-07-11', '2025-07-10');

结果为：

1

说明这两次登录之间正好相差一天，因此可以认为它们是连续登录。

如果结果大于 1，则表示中间存在间隔；如果结果为 0，则说明是同一天登录。

2. 判断是否属于次日留存

留存分析是互联网数据分析中最经典的场景之一。

假设某位用户第一次登录日期为：

2025-07-10

第二次登录日期为：

2025-07-11

只需要计算：

DATEDIFF(second_login, first_login)

如果结果等于1，就说明该用户在首次登录后的第二天再次登录，也就是通常所说的次日留存用户。

事实上，大多数 LeetCode 留存分析题，本质上都是利用DATEDIFF()判断日期差值是否满足指定条件。

3. 计算两个业务事件之间的时间间隔

除了登录分析之外，DATEDIFF()还经常用于计算两个业务事件之间的时间差。

例如，订单日期为：

2025-07-15

发货日期为：

2025-07-18

可以直接计算：

SELECT DATEDIFF(ship_date, order_date);

结果为：

3

表示从下单到发货一共经历了 3 天。

这种写法在订单分析、物流分析、项目管理等实际业务中都十分常见。

六、DATE_FORMAT()：按照指定格式输出日期

前面介绍的日期函数主要用于计算日期，而DATE_FORMAT()的作用则是格式化日期。

很多时候，数据库中的日期格式并不适合直接展示。例如：

2025-07-15

在报表中，我们可能希望显示为：

2025-07

用于按月份统计；

或者显示为：

07/15

用于界面展示。

这时候就需要使用DATE_FORMAT()。

例如：

SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') FROM Orders;

得到的结果为：

2025-07

如果希望显示为月/日格式：

SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%m/%d') FROM Orders;

则会得到：

07/15

MySQL 中常见的日期格式符如下。

虽然DATE_FORMAT()在 LeetCode 中出现得并不算多，但在企业开发中却是生成报表时最常见的函数之一。

例如，公司希望统计每个月的销售额，通常都会写成：

SELECT DATE_FORMAT(order_date,'%Y-%m') AS month, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY DATE_FORMAT(order_date,'%Y-%m');

这样得到的结果就是按月份汇总后的销售数据。

七、LeetCode 高频题型一：首次登录

首次登录几乎是所有日期分析题的起点，也是 LeetCode 中出现频率最高的经典题型之一。

假设有如下登录记录：

现在要求查询每位玩家第一次登录的日期。

很多初学者第一反应是按照日期排序，再取第一条记录。实际上完全没有必要，因为日期本身就可以比较大小。

对于这种需求，最直接的方法就是使用聚合函数MIN()：

SELECT player_id, MIN(event_date) AS first_login FROM Activity GROUP BY player_id;

这里最容易遗漏的地方就是GROUP BY player_id。

因为我们需要的是每位玩家的第一次登录，而不是所有玩家中最早的一次登录。如果不按照玩家分组，MIN(event_date)只会返回整张表中最早的一条记录。

为什么不能使用 MIN(id)？

很多同学在刷题时会犯一个错误，他们认为：

第一条登录记录对应的一定是最小的 id。

这种想法其实并没有任何保证。

例如：

虽然第二条记录的 id 更小，但它对应的日期却更晚。

因此，只要题目涉及首次登录、第一次下单、最早访问等时间概念，都应该使用：

MIN(event_date)

而不是：

MIN(id)

这是 SQL 日期题中最容易出现的错误之一。

八、LeetCode 高频题型二：次日留存

除了首次登录之外，另一类非常经典的日期分析题就是次日留存（Retention）。

题目通常会描述为：

有多少玩家在首次登录后的第二天再次登录？

这类题虽然看起来复杂，但解题思路几乎是固定的。

第一步，统计每位玩家第一次登录的日期。这一步通常使用MIN(event_date)配合GROUP BY player_id即可完成。

第二步，将首次登录日期与原始登录记录进行关联。这样，每一次登录记录都能够对应到该玩家的首次登录日期。

第三步，利用DATEDIFF()计算当前登录日期与首次登录日期之间相差多少天：

DATEDIFF(event_date, first_login)

如果计算结果等于1，说明当前登录发生在首次登录后的第二天，该用户属于次日留存用户；如果结果不是 1，则说明这次登录并不是首次登录后的第二天。

因此，这类题真正考察的并不是某一个日期函数，而是下面这一整套分析流程：

MIN() → GROUP BY → JOIN → DATEDIFF()

只要掌握了这一套思路，大多数留存分析题目都可以按照类似的方法解决，而不需要死记具体 SQL。

九、LeetCode 高频题型三：连续日期问题

相比首次登录和次日留存，连续日期问题的难度会更高一些，因为它不仅需要比较两个日期之间的关系，还需要识别一段连续的时间区间。

例如，下面是一位用户的登录记录：

观察数据可以发现，前面三天构成了一段连续登录记录，而后面两天又构成了另一段连续登录记录。

很多初学者遇到这种题时，第一反应都是两两比较日期，例如计算：

DATEDIFF(current_date, previous_date)

如果结果等于 1，就认为两次登录是连续的；否则就认为连续登录中断。

这种方法虽然能够判断两条记录是否连续，但如果题目要求找出连续登录三天以上的用户，或者统计最长连续登录天数，仅仅依靠DATEDIFF()就远远不够了。

因此，LeetCode 中这类题通常都会结合窗口函数一起解决。

利用 LAG() 获取上一条记录

假设登录记录已经按照日期排序，我们可以利用LAG()获取上一条登录日期：

SELECT player_id, event_date, LAG(event_date) OVER ( PARTITION BY player_id ORDER BY event_date ) AS previous_date FROM Activity;

查询结果如下：

有了上一条登录日期之后，只需要计算：

DATEDIFF(event_date, previous_date)

如果结果等于 1，就说明当前记录与上一条记录是连续的；如果结果大于 1，则说明连续登录已经被打断。

这种写法不仅逻辑清晰，而且在窗口函数专题中也会频繁出现，因此建议提前熟悉这种分析思路。

连续日期为什么经常和 ROW_NUMBER() 一起出现？

除了LAG()，还有一种更加经典的解法，就是日期减去行号（Date - Row Number）。

这也是许多 LeetCode Hard 题以及互联网大厂 SQL 面试中最喜欢考察的方法。

假设数据如下：

首先，为每条记录生成一个连续的编号：

接着，分别计算：

event_date - row_number

得到：

你会发现，一个非常有趣的现象：

• 第一段连续日期计算后的结果完全相同；

• 第二段连续日期计算后的结果也完全相同。

因此，只需要按照event_date - row_number分组，就能够自动识别出每一段连续日期。

这也是 LeetCode 中解决连续日期问题最经典的技巧之一。

十、日期查询中的性能优化

日期函数不仅要会使用，还要注意性能。

很多初学者写 SQL 时，经常会写出下面这样的语句：

SELECT * FROM Orders WHERE YEAR(order_date) = 2025;

从功能上来看，这条 SQL 完全正确，但它存在一个潜在问题：索引可能失效。

原因在于，数据库需要先对每一条记录执行YEAR(order_date)，然后再进行比较，这意味着无法直接利用order_date上的索引。

更加推荐的写法是使用日期范围：

SELECT * FROM Orders WHERE order_date >= '2025-01-01' AND order_date < '2026-01-01';

这种写法不仅逻辑更加清晰，而且数据库能够直接利用索引进行范围扫描，在数据量较大的情况下性能优势非常明显。

同样地，查询某个月的数据时，也建议使用范围条件，而不是：

MONTH(order_date) = 2

正确写法应当是：

WHERE order_date >= '2025-02-01' AND order_date < '2025-03-01'

这也是企业开发中的一种最佳实践。

十一、面试高频问题总结

学习完日期函数之后，下面几个问题几乎是 SQL 面试中的高频考点。

1. DATEDIFF() 两个参数的顺序可以交换吗？

可以交换，但结果的正负号会发生变化，因此必须明确是谁减谁。

2. 为什么首次登录要使用MIN(event_date)，而不是MIN(id)？

因为主键 ID 与时间没有必然联系，只有日期字段才能准确反映事件发生的先后顺序。

3. 查询某一年数据时，为什么不推荐使用YEAR(order_date)=2025？

因为对字段使用函数可能导致索引失效，通常推荐使用日期范围查询。

4. 连续日期问题有哪些经典解法？

主要有两种：

• LAG()+DATEDIFF()；

• ROW_NUMBER()+ 日期减行号分组。

前者更容易理解，后者则是 LeetCode Hard 题和大厂面试中最经典的方法。

本章总结

日期函数虽然数量不多，但却是 SQL 数据分析中最重要的知识点之一。

本章我们系统学习了 MySQL 中最常用的日期处理方法，包括：

• CURDATE()与NOW()的区别；

• YEAR()、MONTH()、DAY()等日期提取函数；

• DATE_ADD()与DATE_SUB()的日期计算；

• DATEDIFF()的典型应用场景；

• DATE_FORMAT()的日期格式化；

• 首次登录、次日留存、连续日期等 LeetCode 高频题型；

• 日期查询中的性能优化技巧。

掌握这些内容之后，你已经能够解决 SQL50 中绝大多数日期相关题目。

下一篇，我们将进入另一个高频专题——CASE WHEN 与条件判断。我们不仅会介绍CASE WHEN的基本语法，还会结合条件聚合、统计分析和 LeetCode 高频题，讲解它在实际开发中的各种应用。