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。)

GROUP BY YEAR(record_date), MONTH(record_date)

查看MySQL中的日期和时间函数。

如果你想获得一个每月统计数据，每个月的行数按最近一个月排序，那么试试这个:

SELECT count(id),
      YEAR(record_date),
      MONTH(record_date) 
FROM `table` 
GROUP BY YEAR(record_date),
        MONTH(record_date) 
ORDER BY YEAR(record_date) DESC,
        MONTH(record_date) DESC

这里还有一种方法。这使用[MySQL的LAST_DAY()函数][1]将每个时间戳映射到它的月份。如果在record_date上有索引，它还能够通过有效的范围扫描按年进行过滤。

  SELECT LAST_DAY(record_date) month_ending, COUNT(*) record_count
    FROM stats
   WHERE record_date >= '2000-01-01'
     AND record_date <  '2000-01-01' + INTERVAL 1 YEAR
   GROUP BY LAST_DAY(record_date) 

如果希望按天计算结果，请使用DATE(record_date)。

如果您希望按日历季度获得结果，请使用YEAR(record_date)， quarter (record_date)。

这是一个记录。https://www.plumislandmedia.net/mysql/sql-reporting-time-intervals/ [1]: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-functions.html # function_last-day

你可以在GROUP BY中简单的使用Mysql DATE_FORMAT()函数。在某些情况下，您可能希望添加一个额外的列以增加清晰度，例如记录跨越数年，而同一个月出现在不同的年份。这里有很多选项，你可以自定义。开始前请先读一下。希望对你有帮助。下面是示例查询，以帮助您理解

SELECT
    COUNT(id),
    DATE_FORMAT(record_date, '%Y-%m-%d') AS DAY,
    DATE_FORMAT(record_date, '%Y-%m') AS MONTH,
    DATE_FORMAT(record_date, '%Y') AS YEAR

FROM
    stats
WHERE
    YEAR = 2009
GROUP BY
    DATE_FORMAT(record_date, '%Y-%m-%d ');

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。)