因为是漫威迷，我学习SQL的轨迹也是先探索数据，发现数据之间的不同如何不同，空间，时间，用户生成分析，RFM分析，购物车分析，关联规则等。所以我将这些部分对应为六颗Infinity stones。每攻克一部分便好像拿到了一颗，等到我及其六颗，SQL水平就会上一个大的台阶，打个响指就有实习了（开玩笑）。
时间是缪奥数客户和业务的一个重要维度，本篇讨论日期和时间，并以此作为理解客户的工具。下面一篇将扩展讨论这个思想，引入生存分析，也称为由时间到事件的分析。
5.1数据库中的日期和时间
5.1.1在SQL中为了避开数据库对于时间的限制。将标准格式的日期转换为数字：
在Excel中，将结果（eg：20091013）自定义格式“0000-00-00”，看起来更像日期。
5.1.2转换为标准格式并用Excel折线图展示
这里的问题就是如何将monthday这一列转化为Excel可以识别的形式，这里用到下面的函数
如果A1=22.5，则公式“=FLOOR(A1，1)“ 结果就是22，22最接近1的倍数
如果A1=22.5，则公式“=FLOOR(A1，3)“ 结果就是21，21最接近3的倍数
如果A1=25.8，则公式“=FLOOR(A1，3)“ 结果就是24，24最接近3的倍数
MOD() 取余。
关于图表的横轴标签的处理。Excel技巧
改为自定义 MMM，然后
简洁，好看。另外上图右侧的美元符号按照如下规则设置，也好看。
5.2开始调研日期
5.2.1确认一列中的日期是否还包含时间，即判断一列数据构成纯不纯。两个方法
CASE 和 CAST
一个是拆解时间的每一个部分判断，另外一个是去除日期部分看去除前后是否有差别。
5.2.2.根据日期比较计数（重要）
先看一下原表
这是最简单的按照日期来分组
--1. 用运货日期（shipdate）和账单日期（billdate） 统计每天发货的数目以及生成账单数目
-- 为了简化步骤，将这两个查询合并。保留shipdate，如果这一天没有bill，numbill就null
BUT,存在一个问题：有些日期可能有账单，但是没有运货信息。当这种情况出现时，这些数据对应的日期在连接过程中丢失了。通过 FULL OUTER JOIN 解决。FULL OUTER JOIN 就是将两个表横向拼接到一起，根据ON的条件对应，没有对应上的为NULL。恰恰是因为存在很多的NULL，需要使用COALESCE()。就是取第一个非NULL值。
首先看下 FULL OUTER JOIN 将表合并成了什么样子：
结合COALESCE()函数之后，就很巧妙。有值就取，没有值就赋0。正好表示那一天没有运货或者订单量。
这又让我想到了第1章的时候用 UNION 然后赋值的 再 GROUP BY 。
初见这个查询的时候惊为天人，觉得SQL还能这又玩。等到现在我在自己的项目里面也用上了这样的思路，减少了在Excel里面里面操作的繁琐。这个查询可以用在全部的计数里面。
这里面我犯了一个错误，就是用了COUNT，你想想，用了COUNT之后不管是numship还是numbill。全部都一样，因为空值赋值0.应该用SUM。
--但是当某一天既没有运货记录，也没有账单记录时，输出就不包含这条记录。怎么办？
--我在做电视台的项目的时候也遇到了类似的问题。有些秒数没有记录，但是因为要做每一秒的累加，所以需要在Excel里面构造辅助列，结合Vlookup公式解决。但是在格式的匹配上面比较费事。
--用Calendar表解决
最终：
