Nota: la versión de la base de datos de prueba es MySQL 8.0

Preparación de datos de prueba:

drop table trx_log;

create table trx_log(trx_id int,trx_date timestamp,trx_cnt int);

insert into trx_log values (1,'2020-10-28 19:03:07',44);
insert into trx_log values (2,'2020-10-28 19:03:08',18);
insert into trx_log values (3,'2020-10-28 19:03:09',23);
insert into trx_log values (4,'2020-10-28 19:03:10',29);
insert into trx_log values (5,'2020-10-28 19:03:11',27);
insert into trx_log values (6,'2020-10-28 19:03:12',45);
insert into trx_log values (7,'2020-10-28 19:03:13',45);
insert into trx_log values (8,'2020-10-28 19:03:14',32);
insert into trx_log values (9,'2020-10-28 19:03:15',41);
insert into trx_log values (10,'2020-10-28 19:03:16',15);
insert into trx_log values (11,'2020-10-28 19:03:17',24);
insert into trx_log values (12,'2020-10-28 19:03:18',47);
insert into trx_log values (13,'2020-10-28 19:03:19',37);
insert into trx_log values (14,'2020-10-28 19:03:20',48);
insert into trx_log values (15,'2020-10-28 19:03:21',46);
insert into trx_log values (16,'2020-10-28 19:03:22',44);
insert into trx_log values (17,'2020-10-28 19:03:23',36);
insert into trx_log values (18,'2020-10-28 19:03:24',41);
insert into trx_log values (19,'2020-10-28 19:03:25',33);
insert into trx_log values (20,'2020-10-28 19:03:26',19);

1. Demanda

Calcule la suma de los datos según un determinado intervalo de tiempo.

Por ejemplo, hay un registro de procesamiento de transacciones y quiero encontrar el número total de transacciones cada 5 segundos.
Las filas totales de la tabla trx_log son las siguientes:

mysql> seleccione trx_id,
-> trx_date,
-> trx_cnt
-> de trx_log;
± ------- ± -------------------- ± -------- +
| trx_id | trx_date | trx_cnt |
± ------- ± -------------------- ± -------- +
| 1 | 2020-10-28 19:03:07 | 44 |
| 2 | 2020-10-28 19:03:08 | 18 |
| 3 | 2020-10-28 19:03:09 | 23 |
| 4 | 2020-10-28 19:03:10 | 29 |
| 5 | 2020-10-28 19:03:11 | 27 |
| 6 | 2020-10-28 19:03:12 | 45 |
| 7 | 2020-10-28 19:03:13 | 45 |
| 8 | 2020-10-28 19:03:14 | 32 |
| 9 | 2020-10-28 19:03:15 | 41 |
| 10 | 2020-10-28 19:03:16 | 15 |
| 11 | 2020-10-28 19:03:17 | 24 |
| 12 | 2020-10-28 19:03:18 | 47 |
| 13 | 2020-10-28 19:03:19 | 37 |
| 14 | 2020-10-28 19:03:20 | 48 |
| 15 | 2020-10-28 19:03:21 | 46 |
| 16 | 2020-10-28 19:03:22 | 44 |
| 17 | 2020-10-28 19:03:23 | 36 |
| 18 | 2020-10-28 19:03:24 | 41 |
| 19 | 2020-10-28 19:03:25 | 33 |
| 20 | 2020-10-28 19:03:26 | 19 |
± ------- ± -------------------- ± -------- +

Para devolver el siguiente conjunto de resultados:
± ----- ± -------------------- ± --------------- - ---- ± ------ +
| grp | trx_start | trx_end | total |
± ----- ± -------------------- ± ------------------- ± ------ +
| 62 | 2020-10-28 19:03:07 | 2020-10-28 19:03 : 11 | 141 |
| 63 | 2020-10-28 19:03:12 | 2020-10-28 19:03:16 | 178 |
| 64 | 2020-10-28 19:03:17 | 2020-10- 28 19:03:21 | 202 |
| 65 | 2020-10-28 19:03:22 | 2020-10-28 19:03:26 | 173 |
± ----- ± ------- - ------------ ± -------------------- ± ------ +

2. Solución

Agrupe todos los artículos en 1 balde por cada 5 filas.
Hay muchas formas de lograr esta agrupación lógica; esta sección usa la técnica trx_id dividida por 5.

Una vez que se crea un "grupo", las funciones restringidas min, max y sum se pueden usar para encontrar la hora de inicio, la hora de finalización y el número total de transacciones para cada "grupo".

select ceil(trx_id/5.0) as grp,
       min(trx_date)    as trx_start,
       max(trx_date)    as trx_end,
       sum(trx_cnt)     as total
  from trx_log
 group by ceil(trx_id/5.0);

Registro de la prueba:

mysql> select ceil(trx_id/5.0) as grp,
    ->        min(trx_date)    as trx_start,
    ->        max(trx_date)    as trx_end,
    ->        sum(trx_cnt)     as total
    ->   from trx_log
    ->  group by ceil(trx_id/5.0);
+------+---------------------+---------------------+-------+
| grp  | trx_start           | trx_end             | total |
+------+---------------------+---------------------+-------+
|    1 | 2020-10-28 19:03:07 | 2020-10-28 19:03:11 |   141 |
|    2 | 2020-10-28 19:03:12 | 2020-10-28 19:03:16 |   178 |
|    3 | 2020-10-28 19:03:17 | 2020-10-28 19:03:21 |   202 |
|    4 | 2020-10-28 19:03:22 | 2020-10-28 19:03:26 |   173 |
+------+---------------------+---------------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

Entonces, en este momento tiene una pregunta, si el valor de id no es tan uniforme, ¿cómo lidiar con él?
De hecho, puede convertir el tiempo en un número y redondearlo después de dividirlo por 5.
En este ejemplo, utilicé minutos y segundos interceptados para convertir en números y luego dividir por 5. Si el intervalo de distribución de tiempo es grande, puede agregar el año, mes, día y hora.

-- 对时间段进行分组
SELECT trx_id,
       trx_date,
       trx_cnt,
       ceil(DATE_FORMAT(TIMESTAMPADD(second,-1,trx_date),'%i%s')/5.0) grp
from trx_log;

mysql> SELECT trx_id,
    ->        trx_date,
    ->        trx_cnt,
    ->        ceil(DATE_FORMAT(TIMESTAMPADD(second,-1,trx_date),'%i%s')/5.0) grp
    -> from trx_log;
+--------+---------------------+---------+------+
| trx_id | trx_date            | trx_cnt | grp  |
+--------+---------------------+---------+------+
|      1 | 2020-10-28 19:03:07 |      44 |   62 |
|      2 | 2020-10-28 19:03:08 |      18 |   62 |
|      3 | 2020-10-28 19:03:09 |      23 |   62 |
|      4 | 2020-10-28 19:03:10 |      29 |   62 |
|      5 | 2020-10-28 19:03:11 |      27 |   62 |
|      6 | 2020-10-28 19:03:12 |      45 |   63 |
|      7 | 2020-10-28 19:03:13 |      45 |   63 |
|      8 | 2020-10-28 19:03:14 |      32 |   63 |
|      9 | 2020-10-28 19:03:15 |      41 |   63 |
|     10 | 2020-10-28 19:03:16 |      15 |   63 |
|     11 | 2020-10-28 19:03:17 |      24 |   64 |
|     12 | 2020-10-28 19:03:18 |      47 |   64 |
|     13 | 2020-10-28 19:03:19 |      37 |   64 |
|     14 | 2020-10-28 19:03:20 |      48 |   64 |
|     15 | 2020-10-28 19:03:21 |      46 |   64 |
|     16 | 2020-10-28 19:03:22 |      44 |   65 |
|     17 | 2020-10-28 19:03:23 |      36 |   65 |
|     18 | 2020-10-28 19:03:24 |      41 |   65 |
|     19 | 2020-10-28 19:03:25 |      33 |   65 |
|     20 | 2020-10-28 19:03:26 |      19 |   65 |
+--------+---------------------+---------+------+
20 rows in set (0.00 sec)

Una vez completada la agrupación, puede realizar directamente operaciones de agregación

SELECT ceil(DATE_FORMAT(TIMESTAMPADD(second,-1,trx_date),'%i%s')/5.0) grp,
       min(trx_date)    as trx_start,
       max(trx_date)    as trx_end,
       sum(trx_cnt)     as total
from trx_log
group by ceil(DATE_FORMAT(TIMESTAMPADD(second,-1,trx_date),'%i%s')/5.0)
;

Registro de la prueba

mysql> SELECT ceil(DATE_FORMAT(TIMESTAMPADD(second,-1,trx_date),'%i%s')/5.0) grp,
    ->        min(trx_date)    as trx_start,
    ->        max(trx_date)    as trx_end,
    ->        sum(trx_cnt)     as total
    -> from trx_log
    -> group by ceil(DATE_FORMAT(TIMESTAMPADD(second,-1,trx_date),'%i%s')/5.0)
    -> ;
+------+---------------------+---------------------+-------+
| grp  | trx_start           | trx_end             | total |
+------+---------------------+---------------------+-------+
|   62 | 2020-10-28 19:03:07 | 2020-10-28 19:03:11 |   141 |
|   63 | 2020-10-28 19:03:12 | 2020-10-28 19:03:16 |   178 |
|   64 | 2020-10-28 19:03:17 | 2020-10-28 19:03:21 |   202 |
|   65 | 2020-10-28 19:03:22 | 2020-10-28 19:03:26 |   173 |
+------+---------------------+---------------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

Agrupación de MySQL por unidad de tiempo

1. Demanda

2. Solución

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