下面的查询在Oracle Database 12c Release 12.1.0.1.0中为我工作

SELECT COUNT(*)
FROM stats
GROUP BY 
extract(MONTH FROM TIMESTAMP),
extract(MONTH FROM TIMESTAMP),
extract(YEAR  FROM TIMESTAMP);

如果你想在MySQL中按日期分组，那么使用下面的代码:

 SELECT COUNT(id)
 FROM stats
 GROUP BY DAYOFMONTH(record_date)

希望这为那些要找到这个帖子的人节省了一些时间。

GROUP BY YEAR(record_date), MONTH(record_date)

查看MySQL中的日期和时间函数。

如果你想过滤特定年份(例如2000年)的记录，那么优化WHERE子句，如下所示:

SELECT MONTH(date_column), COUNT(*)
FROM date_table
WHERE date_column >= '2000-01-01' AND date_column < '2001-01-01'
GROUP BY MONTH(date_column)
-- average 0.016 sec.

而不是:

WHERE YEAR(date_column) = 2000
-- average 0.132 sec.

结果是根据一个包含300k行和date列索引的表生成的。

至于GROUP BY子句，我根据上面提到的表测试了三个变体;以下是调查结果:

SELECT YEAR(date_column), MONTH(date_column), COUNT(*)
FROM date_table
GROUP BY YEAR(date_column), MONTH(date_column)
-- codelogic
-- average 0.250 sec.

SELECT YEAR(date_column), MONTH(date_column), COUNT(*)
FROM date_table
GROUP BY DATE_FORMAT(date_column, '%Y%m')
-- Andriy M
-- average 0.468 sec.

SELECT YEAR(date_column), MONTH(date_column), COUNT(*)
FROM date_table
GROUP BY EXTRACT(YEAR_MONTH FROM date_column)
-- fu-chi
-- average 0.203 sec.

最后一个是赢家。

如果你的搜索已经超过几年了，你仍然想每月分组，我建议:

版本1:

SELECT SQL_NO_CACHE YEAR(record_date), MONTH(record_date), COUNT(*)
FROM stats
GROUP BY DATE_FORMAT(record_date, '%Y%m')

版本#2(更有效):

SELECT SQL_NO_CACHE YEAR(record_date), MONTH(record_date), COUNT(*)
FROM stats
GROUP BY YEAR(record_date)*100 + MONTH(record_date)

我在一个大表上比较了这些版本，有1,357,918行(innodb)， 第二个版本的效果似乎更好。

版本1(平均执行10次):1.404秒 版本2(平均执行10次):0.780秒

(增加SQL_NO_CACHE键，防止MySQL对查询进行缓存。)

或者你可以像这样使用group by子句，

//to get data by month and year do this ->
SELECT FORMAT(TIMESTAMP_COLUMN, 'MMMM yy') AS Month, COUNT(ID) FROM TABLE_NAME GROUP BY FORMAT(TIMESTAMP_COLUMN, 'MMMM yy')

如果要按日期获取记录，则在组中按格式更改为 'dd-mm-yy'或'dd-MMMM-yyy'