用递归CTE生成连续日期是通用推荐方法,适用于PostgreSQL、SQL Server、Oracle、MySQL 8.0+等;以生成近30天为例,从起始日期逐日递增构造date_series。

SQL中生成连续日期或时间维度,常用于报表、BI分析、时间序列补全等场景。核心思路是:用递归、数字序列或系统表构造连续时间点,再与业务数据左连接实现“补齐”。不同数据库语法略有差异,但逻辑一致。
适用于 PostgreSQL、SQL Server、Oracle、MySQL 8.0+ 等支持递归 CTE 的数据库。以生成近30天日期为例:
WITH RECURSIVE date_series AS ( SELECT '2024-01-01'::DATE AS dt UNION ALL SELECT dt + INTERVAL '1 day' FROM date_series WHERE dt < '2024-01-30' ) SELECT dt FROM date_series;
说明:
• 起始日期和结束日期可替换为变量或子查询结果
• PostgreSQL 用 '1 day',SQL Server 用 DATEADD(day, 1, dt),MySQL 用 DATE_ADD(dt, INTERVAL 1 DAY)
• 注意设置最大递归深度(如 MySQL 需 SET cte_max_recursion_depth = 1000)
对不支持递归 CTE 的数据库(如 MySQL 5.7、SQLite),可用“数字表”模拟。先构造一串连续整数,再转为日期:
-- 以MySQL 5.7为例:用JOIN生成0~99的数字
SELECT DATE_ADD('2024-01-01', INTERVAL n DAY) AS dt
FROM (
SELECT t1.i + t2.i * 10 AS n
FROM (SELECT 0 i UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4
UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) t1,
(SELECT 0 i UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4
UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) t2
) nums
WHERE n BETWEEN 0 AND 29;说明:
• 两个 0–9 表 JOIN 可得 0–99,足够覆盖常见月度范围
• 替换起止值即可调整日期区间
• 可封装为视图或临时表复用
生成日期维度后,关键一步是关联实际业务数据,把缺失日期的指标补为 0 或 NULL:
WITH date_series AS (
SELECT DATE_ADD('2024-01-01', INTERVAL n DAY) AS dt
FROM (...) nums -- 上面的数字生成逻辑
),
order_summary AS (
SELECT DATE(order_time) AS order_date, COUNT(*) AS cnt
FROM orders
WHERE order_time >= '2024-01-01' AND order_time < '2024-02-01'
GROUP BY DATE(order_time)
)
SELECT ds.dt, COALESCE(os.cnt, 0) AS order_count
FROM date_series ds
LEFT JOIN order_summary os ON ds.dt = os.order_date
ORDER BY ds.dt;说明:
• LEFT JOIN 确保所有日期都保留
• COALESCE 或 ISNULL 把空值转为 0,便于图表展示
• 若需小时级补齐,把 INTERVAL 改为 '1 hour',并用 DATE_FORMAT(dt, '%Y-%m-%d %H:00') 对齐粒度
如果频繁需要日期维,建议建一张物理表(date_dim),包含年、月、日、星期、是否节假日等字段:
不复杂但容易忽略:日期生成时注意时区对齐,尤其是跨时区业务;若用字符串拼接日期,务必用标准格式(如 'YYYY-MM-DD'),避免隐式转换出错。
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