특정 월 번호를 기준으로 테이블에서 레코드를 선택하는 MySQL 쿼리?

MONTH() 함수를 사용하여 특정 월을 선택할 수 있습니다. 구문은 다음과 같습니다 -

SELECT yourColumnName FROM yourTableName WHERE MONTH(yourColumnName) = yourValue;

위의 구문을 이해하기 위해 테이블을 생성해 보겠습니다. 테이블을 생성하는 쿼리는 다음과 같습니다 -

mysql> create table UserLoginTimeInformation
   -> (
   -> UserId int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
   -> UserLoginDatetime datetime
   -> );
Query OK, 0 rows affected (0.55 sec)

삽입 명령을 사용하여 테이블에 일부 레코드를 삽입하십시오. 쿼리는 다음과 같습니다 -

mysql> insert into UserLoginTimeInformation(UserLoginDatetime) values(date_add(now(), interval 3 month));
Query OK, 1 row affected (0.14 sec)
mysql> insert into UserLoginTimeInformation(UserLoginDatetime) values('2013-05-13 13:45:34');
Query OK, 1 row affected (0.17 sec)
mysql> insert into UserLoginTimeInformation(UserLoginDatetime) values('2013-06-11 12:41:04');
Query OK, 1 row affected (0.19 sec)
mysql> insert into UserLoginTimeInformation(UserLoginDatetime) values('2012-05-25 15:03:24');
Query OK, 1 row affected (0.23 sec)
mysql> insert into UserLoginTimeInformation(UserLoginDatetime) values('2017-05-21 12:12:40');
Query OK, 1 row affected (0.10 sec)
mysql> insert into UserLoginTimeInformation(UserLoginDatetime) values('2018-09-29 11:30:34');
Query OK, 1 row affected (0.10 sec)
mysql> insert into UserLoginTimeInformation(UserLoginDatetime) values('2016-03-10 16:40:45');
Query OK, 1 row affected (0.27 sec)

select 문을 사용하여 테이블의 모든 레코드를 표시합니다. 쿼리는 다음과 같습니다 -

mysql> select *from UserLoginTimeInformation;

다음은 출력입니다 -

+--------+---------------------+
| UserId | UserLoginDatetime   |
+--------+---------------------+
| 1 | 2019-05-13 15:01:24 |
| 2 | 2013-05-13 13:45:34 |
| 3 | 2013-06-11 12:41:04 |
| 4 | 2012-05-25 15:03:24 |
| 5 | 2017-05-21 12:12:40 |
| 6 | 2018-09-29 11:30:34 |
| 7 | 2016-03-10 16:40:45 |
+--------+---------------------+
7 rows in set (0.00 sec)

예

다음은 월 번호를 기준으로 테이블의 모든 레코드를 선택하는 쿼리입니다 -

mysql> select UserLoginDatetime from UserLoginTimeInformation where MONTH(UserLoginDatetime) = 5;

출력

+---------------------+
| UserLoginDatetime |
+---------------------+
| 2019-05-13 15:01:24 |
| 2013-05-13 13:45:34 |
| 2012-05-25 15:03:24 |
| 2017-05-21 12:12:40 |
+---------------------+
4 rows in set (0.00 sec)